65% das empresas do S&P 500 já mencionam IA em suas teleconferências de resultado. Não é surpresa — o que a BCG descobriu em um relatório publicado em 13 de agosto de 2026 é que falar de IA no resultado e capturar valor real dela são duas coisas cada vez mais distintas. A maioria das empresas está no primeiro grupo. Poucas estão no segundo. E o motivo não tem a ver com qual modelo elas usam.
O risco que não aparece no resultado do trimestre
A BCG batiza esse fenômeno de hollowing — esvaziamento. A receita continua entrando, o market share parece estável, mas a margem vai secando por baixo, de forma silenciosa, porque a IA generativa tornou trivial replicar exatamente o que antes era a vantagem de uma empresa: conhecimento especializado, análise sob medida, eficiência operacional. Quando qualquer concorrente compra acesso ao mesmo modelo e chega ao mesmo resultado, essa vantagem para de ser vantagem — vira custo de entrada no mercado, igual para todo mundo.
É um risco perigoso justamente porque não aparece onde a liderança costuma olhar primeiro. Receita e participação de mercado podem parecer saudáveis por trimestres seguidos enquanto a margem some — e quando o dado finalmente aparece na demonstração de resultado, o buraco já está feito.
A ferramenta nunca foi a vantagem
O erro de raciocínio mais comum é tratar “usar IA” como um diferencial competitivo. Não é, pela mesma razão que ter e-mail não é diferencial desde os anos 2000: quando uma capacidade fica acessível para qualquer concorrente pelo mesmo preço, ela deixa de diferenciar — só eleva o piso mínimo pra continuar competindo. O relatório da BCG é direto sobre isso: modelo de linguagem, geração de texto, análise automatizada — tudo isso está sendo comoditizado na velocidade em que os grandes provedores de nuvem investem (a própria BCG estima US$ 750 bilhões em capex de hyperscalers só em 2026) para tornar essas capacidades cada vez mais baratas e disponíveis.
Isso não é motivo pra não usar IA — é motivo pra parar de esperar que o simples uso dela produza vantagem. Duas empresas do mesmo setor, usando o mesmo modelo, para o mesmo tipo de tarefa, chegam a resultados praticamente idênticos. A vantagem, se existir, precisa estar em outro lugar.
O que separa quem ganha margem de quem só empata
A BCG identifica um padrão nas empresas que continuam capturando valor mesmo com a IA comoditizada: elas têm algum ativo que se acumula com o uso, em vez de ficar estático. O exemplo que o relatório usa é a Visa, que processa 257 bilhões de transações por ano — cada transação processada deixa a rede um pouco mais difícil de replicar, porque o dado que ela gera não existe em lugar nenhum fora dali. Um concorrente pode comprar o mesmo modelo de IA que a Visa usa. Não pode comprar 257 bilhões de transações históricas de uma tacada só.
Do outro lado, o relatório descreve exatamente o perfil mais comum de empresa vulnerável: conhecimento e expertise fáceis de replicar por um modelo genérico, dado estático que não cresce com o uso, excelência operacional sem nenhuma barreira estrutural por trás dela. Não é sobre tamanho de empresa — é sobre se o que ela sabe fazer hoje pode ser copiado por qualquer concorrente com acesso à mesma IA, ou se depende de algo específico daquela operação que ninguém mais tem.
Como argumenta João Paulo Batistella, executivo de inovação, esse é exatamente o motivo pelo qual formalizar processo em dado importa mais do que escolher qual IA contratar: o dado específico de uma operação — como ela toma decisão, onde ela erra, o que funciona no seu cliente especificamente — é o único insumo que um concorrente não consegue comprar plugando o mesmo modelo genérico. A IA amplifica o que já existe; se o que existe é só conhecimento tácito na cabeça de alguém, não sobra nada pra amplificar que seja exclusivo daquela empresa.
Três perguntas antes de comemorar o resultado deste trimestre
A lógica da BCG vale pro S&P 500, mas a pergunta por trás dela vale pra empresa de qualquer porte que já usa IA no dia a dia:
- O que a empresa faz hoje que um concorrente replicaria comprando acesso ao mesmo modelo de IA, pelo mesmo preço?
- Existe algum dado — de cliente, de operação, de decisão passada — que só existe porque essa empresa específica o gerou, e que fica mais valioso a cada novo uso?
- A margem deste trimestre está subindo porque a operação melhorou, ou só está estável porque ninguém ainda comoditizou completamente o que a empresa vende?
Se a resposta às duas primeiras for “não sei”, a IA usada até aqui provavelmente só reduziu custo — não construiu nenhuma vantagem que resista à próxima empresa que também decidir usá-la.
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