Os investimentos globais em inteligência artificial (IA) já somam cerca de US$ 1,6 trilhão desde 2022, mas os impactos econômicos da Tecnologia ainda aparecem de forma limitada. Embora empresas de diversos setores acelerem a adoção de ferramentas baseadas em IA, os ganhos de produtividade agregada permanecem abaixo das expectativas mais otimistas do mercado.
Especialistas apontam que o principal obstáculo não está na capacidade tecnológica das plataformas, mas na dificuldade das organizações em adaptar processos internos, desenvolver novas competências e reorganizar a forma como o trabalho é realizado.
Segundo o doutor em Comunicação, especialista em Tecnologia e Inteligência Artificial e chairman da Zygon, Lucas Reis, o cenário repete padrões observados em outras grandes transformações tecnológicas ao longo da história.
De acordo com o pesquisador, a inteligência artificial é uma tecnologia de propósito geral, capaz de impactar diferentes setores da economia. No entanto, seus benefícios dependem de mudanças estruturais que costumam levar anos para se consolidar.
“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.
Desafios para escalar a inteligência artificial
Levantamentos internacionais indicam que, apesar de muitas empresas já terem testado soluções baseadas em inteligência artificial, poucas conseguiram ampliar esses projetos a ponto de gerar resultados concretos para os negócios.
Entre os principais desafios estão a gestão de riscos, a ausência de estratégias claras para adoção da tecnologia e a dificuldade de integração entre áreas operacionais e equipes de tecnologia.
Para especialistas, esses fatores demonstram que o gargalo atual está mais relacionado à implementação da inovação do que ao desenvolvimento dos modelos de IA.
Três pilares para aumentar a produtividade
Segundo Lucas Reis, a geração de impactos significativos na produtividade depende do avanço simultâneo de três frentes principais.
A primeira é a requalificação dos profissionais, preparando trabalhadores para atuar em conjunto com sistemas inteligentes. A segunda envolve o fortalecimento da governança e da responsabilização sobre decisões automatizadas. Já a terceira está relacionada à reorganização dos ambientes de trabalho.
Nesse cenário, atividades operacionais tendem a ser cada vez mais executadas por agentes inteligentes, enquanto competências humanas, como pensamento crítico, capacidade de julgamento, relacionamento interpessoal e responsabilidade pelas decisões, ganham importância estratégica.
“O desafio das empresas deixou de ser tecnológico. Hoje, ele é organizacional e humano”, destaca o especialista.
Transformação exige adaptação gradual
Pesquisador dos impactos da inteligência artificial nos negócios, Lucas Reis analisa em seu artigo “Por que o investimento em IA (ainda) não gerou ganho de produtividade?” os motivos pelos quais os investimentos bilionários realizados nos últimos anos ainda não se converteram em ganhos expressivos de desempenho.
Segundo ele, o foco das organizações deve estar menos na velocidade da inovação e mais na capacidade de adaptar cultura, processos e lideranças a uma nova realidade de trabalho.
“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.
