Apesar dos investimentos globais em inteligência artificial terem alcançado cerca de US$ 1,6 trilhão desde 2022, os ganhos de produtividade agregada permanecem modestos. O cenário chama a atenção de empresas e especialistas, que buscam entender por que uma das tecnologias consideradas mais transformadoras da atualidade ainda não produziu todo o impacto econômico projetado.
A adoção de ferramentas de inteligência artificial avança em diferentes setores, mas os resultados continuam distantes das expectativas mais otimistas. Estudos e análises sobre o tema indicam que o principal obstáculo não está necessariamente na capacidade tecnológica das plataformas, mas na dificuldade das organizações em adaptar processos, desenvolver novas competências e reorganizar a maneira como o trabalho é realizado.
Transformação tecnológica depende de mudanças estruturais
Para Lucas Reis, doutor em Comunicação, especialista em Tecnologia e Inteligência Artificial e chairman da Zygon, o cenário repete um padrão observado em outras grandes transformações tecnológicas.
Na avaliação do pesquisador, a inteligência artificial é uma tecnologia de propósito geral, com capacidade de modificar diferentes setores da economia. No entanto, seus efeitos dependem de mudanças estruturais que podem levar anos para se consolidar.
O processo é semelhante ao ocorrido com a eletrificação das indústrias e, posteriormente, com a chegada dos computadores. Em ambos os casos, a tecnologia surgiu antes que empresas e trabalhadores estivessem plenamente preparados para aproveitar seu potencial.
“Existe uma expectativa de que a inteligência artificial, por si só, aumente rapidamente a produtividade das empresas. Mas a história mostra que isso não acontece dessa forma. O verdadeiro ganho depende de investimentos complementares, como o redesenho dos processos, a requalificação das equipes, novos modelos de governança e uma mudança cultural capaz de incorporar a IA à rotina das organizações. Sem essa transformação, a tecnologia dificilmente entregará todo o valor que promete”, afirma Reis.
Empresas ainda enfrentam dificuldades para escalar projetos
O desafio também aparece nos levantamentos sobre adoção da tecnologia. Embora muitas empresas já tenham experimentado soluções baseadas em inteligência artificial, uma parcela menor conseguiu levar esses projetos para uma escala capaz de produzir resultados financeiros e operacionais significativos.
Entre os obstáculos estão dificuldades relacionadas à gestão de riscos, ausência de estratégias claras e falta de integração entre as áreas de tecnologia e operação. Com isso, projetos de inteligência artificial podem permanecer restritos a testes ou iniciativas isoladas, sem provocar mudanças relevantes na estrutura dos negócios.
Para Reis, esse cenário reforça que o atual gargalo da IA está menos relacionado à evolução dos modelos e mais à capacidade das organizações de implementar a tecnologia de maneira integrada.
Três frentes são consideradas essenciais
Segundo o especialista, três áreas precisam avançar simultaneamente para que a inteligência artificial gere impactos concretos sobre a produtividade.
A primeira é a requalificação dos profissionais. Com a utilização crescente de agentes inteligentes, os trabalhadores precisam desenvolver novas habilidades para atuar em conjunto com sistemas automatizados.
A segunda envolve governança e responsabilização. À medida que decisões passam a contar com o apoio ou a execução de sistemas de IA, as empresas precisam estabelecer regras claras sobre supervisão, riscos e responsabilidade pelos resultados.
A terceira frente é a reorganização do ambiente de trabalho. Atividades operacionais podem ser progressivamente delegadas a agentes inteligentes, enquanto competências humanas, como pensamento crítico, discernimento, relacionamento e responsabilidade pelas decisões, tendem a ganhar importância.
“O desafio das empresas deixou de ser tecnológico. Hoje, ele é organizacional e humano”, destaca Reis.
Produtividade depende de pessoas, processos e cultura
Pesquisador da aplicação da inteligência artificial nos negócios, Lucas Reis também estuda os efeitos da tecnologia sobre produtividade, modelos de gestão e transformação do trabalho.
Em seu artigo mais recente, “Por que o investimento em IA (ainda) não gerou ganho de produtividade?”, o especialista analisa as razões pelas quais investimentos bilionários ainda não se converteram em ganhos expressivos de desempenho.
A avaliação é de que o momento exige que as empresas olhem além da velocidade de desenvolvimento dos sistemas de IA. A preparação das pessoas, a revisão de processos e a adaptação da cultura organizacional passam a ser fatores determinantes para transformar a tecnologia em resultado.
“A inteligência artificial deve reorganizar profundamente o trabalho de conhecimento nos próximos anos, mas essa mudança não acontecerá de forma instantânea. As empresas que começarem a investir em pessoas, processos e cultura estarão mais preparadas para transformar a tecnologia em vantagem competitiva quando essa maturidade chegar. O caminho não é agir com pressa, mas também não é esperar. É construir essa transformação de maneira contínua”, conclui.
