A McKinsey publicou o retrato mais recente da adoção de inteligência artificial nas empresas, num levantamento com quase 2 mil respondentes em mais de 100 países: 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função — alta em relação aos 78% do ano anterior. É o número que qualquer apresentação de board destaca. O número que quase nenhuma apresentação destaca é o seguinte: apenas 7% dessas empresas conseguiram escalar IA por toda a operação, e só cerca de um terço saiu do estágio de piloto. A adoção virou lugar-comum. A escala continua rara.
O funil fica ainda mais estreito quando o critério é resultado financeiro. Só 39% das empresas relatam qualquer impacto mensurável no lucro operacional (EBIT) vindo de IA — e a maioria das que relatam atribui a ela menos de 5% desse resultado. Mesmo entre as poucas que já enxergam algum efeito no balanço, o efeito costuma ser marginal, não estrutural.
Adoção não é a mesma coisa que escala — e a diferença não é técnica
Adotar uma ferramenta de IA costuma custar pouco à estrutura da empresa: um time pega um copiloto para redigir relatórios, uma área de atendimento pluga um chatbot na primeira linha de suporte, um analista usa um modelo para resumir contratos. O escopo é contido dentro de uma única equipe, os dados envolvidos já eram dela, e ninguém precisa negociar nada com ninguém. É exatamente por isso que 88% das empresas chegam até aqui.
Escalar é outra operação. Para que aquele mesmo copiloto gere valor em toda a empresa, ele precisa se conectar a dados de outras áreas, alimentar decisões que hoje pertencem a outro gestor, e eventualmente redesenhar papéis que existem há anos. Nada disso estava no escopo do piloto original — e é exatamente aí que o projeto trava. O sintoma que aparece no relatório de status costuma ser “falta de tempo do time de dados” ou “aguardando priorização”. A causa real, na maioria das vezes, é outra: ninguém deu ao projeto o mandato para tocar em processos que não eram dele.
Segundo João Paulo Batistella, a barreira é política — não tecnológica
João Paulo Batistella, executivo de inovação e especialista em transformação organizacional, nomeia essa barreira de forma direta: a maior dificuldade para escalar IA dentro de uma empresa não é técnica, é política — uma operação mais eficiente ameaça departamentos, processos e cargos que existem hoje, e o instinto de sobrevivência da própria organização resiste a isso. O piloto não ameaça ninguém porque fica contido numa equipe; a escala ameaça, porque redistribui poder de decisão.
Batistella também aponta por que esse tipo de projeto raramente aparece resolvido só com mais investimento em tecnologia: quando a IA é tratada apenas como ferramenta de TI, a empresa corre o risco de otimizar um processo que talvez nem devesse continuar existindo daquela forma — e a decisão sobre o que muda estruturalmente é de CEO e conselho, não de uma área funcional isolada. Um projeto de IA sem patrocínio nesse nível pode até adotar a ferramenta com sucesso. Escalar, ele não escala.
Três perguntas para saber se sua empresa está presa no piloto
- O time responsável pelo projeto de IA tem mandato para propor mudanças em processos de outras áreas — ou só pode mexer no que já era dele desde o início?
- Existe alguém no nível de CEO ou conselho acompanhando esse projeto especificamente, ou ele é reportado só dentro da estrutura de TI?
- Se o projeto escalasse amanhã, que cargo, processo ou departamento mudaria de forma visível? Se a resposta é “nenhum”, provavelmente o projeto nunca foi desenhado para escalar — só para automatizar uma tarefa pontual.
Nada disso torna o piloto inútil — um piloto bem desenhado continua sendo a forma mais barata de aprender o que funciona antes de comprometer a empresa inteira. O erro é tratá-lo como destino final em vez de primeiro teste de uma mudança maior. Os 88% de adoção da pesquisa da McKinsey provam que a barreira de entrada em IA praticamente desapareceu. Os 7% de escala provam que a barreira seguinte nunca foi sobre ferramenta.
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