Menções à IA nos calls de resultado saltam 10 vezes — mas porque a produtividade ainda não virou

A palavra "eficiência" virou onipresente nas teleconferências de resultados. Um levantamento do Banco da Reserva Federal de St. Louis, que analisou quase 500 mil transcrições de earnings calls entre 2000 e 2025, mostra que a fatia de frases sobre produtividade associadas à Inteligência Artificial saltou de 1,5% no quarto trimestre de 2022, ano de lançamento do ChatGPT, para 15,6% no mesmo período de 2025. Em três anos, o tema passou de nota de rodapé a assunto central nas conversas entre executivos e investidores.

O detalhe que muda a leitura do dado está no verbo. Segundo a mesma análise, cerca de 95% das frases sobre produtividade ligada à IA foram construídas no tempo futuro, contra 74% das frases sobre produtividade em geral. Executivos falam de ganho, mas majoritariamente como promessa a entregar, não como resultado já contabilizado no balanço.

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Discurso otimista, entrega no futuro

O próprio relatório do Fed de St. Louis reconhece o padrão: empresas estão investindo, testando e reorganizando processos em torno da IA, enquanto o efeito mensurável sobre produtividade segue, em boa parte, por vir. 

Mesmo assim, mais de 9 em cada 10 frases relacionadas a IA nas teleconferências indicavam produtividade em alta, um otimismo verbal que ainda não encontrou correspondência equivalente nos números de eficiência operacional divulgados pelas próprias companhias.

O que os CIOs enxergam de dentro

Enquanto CEOs discursam sobre IA em calls trimestrais, quem está à frente da implementação técnica descreve um cenário mais cauteloso. Um relatório de março da Logicalis, provedora global de serviços de tecnologia, mostrou que 94% dos CIOs afirmaram que o interesse por adoção de IA cresceu na própria organização no último ano. 

Ao mesmo tempo, 51% disseram acreditar que a implementação está avançando rápido demais, e 55% admitiram não ter clareza sobre o roteiro de IA da empresa para os próximos dois ou três anos.

O contraste é revelador: entusiasmo institucional em alta, governança e planejamento ainda em construção.

Produtividade que nem sempre aparece

A distância entre discurso e resultado também apareceu em estudos técnicos citados pelo levantamento. Uma pesquisa da METR sobre ferramentas de IA voltadas a desenvolvimento de software identificou que elas chegaram a reduzir o ritmo de trabalho de programadores mais experientes, um efeito oposto ao ganho de produtividade normalmente anunciado. 

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Outro estudo mencionado no relatório apontou que ferramentas de IA para codificação ajudam a produzir mais linhas de código, mas isso não se traduz automaticamente em mais software efetivamente lançado.

Decidir com critério, não com hype

Para quem ocupa cadeira de decisão, o conjunto de dados aponta para um problema conhecido de qualquer ciclo de tecnologia: a distância entre o discurso público sobre uma ferramenta e a maturidade real de adoção dentro da própria empresa. Comunicar otimismo a investidores é papel do executivo. 

Decidir onde a IA realmente move a agulha da operação, com que prioridade e com que risco, é outra tarefa, e exige repertório que não vem pronto no calendário de lançamentos da tecnologia.

É esse o problema de negócio que o Pós-MBA em Inteligência Artificial da Saint Paul foi desenhado para endereçar: não formar especialista técnico, mas dar a executivos e diretores o critério para separar promessa de resultado e decidir com informação, não com hype, onde a IA cria valor real na própria área de atuação.

O julgamento continua sendo o ativo raro

Números de teleconferência refletem expectativa de mercado. A produtividade de verdade se mede depois, no processo, na equipe e na decisão de onde investir primeiro. Entre o discurso do trimestre e o resultado que aparece no balanço seguinte, o que separa uma empresa da outra é quem, na liderança, sabe fazer essa leitura antes de todo mundo.

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