O que CEOs aprenderam depois de gastar milhões em IA

Por alguns anos, a corrida parecia simples: investir em inteligência artificial antes dos concorrentes e descobrir depois onde a tecnologia poderia gerar valor.

Empresas contrataram ferramentas, treinaram funcionários, criaram projetos-piloto e atualizaram suas estruturas de dados.

A conta cresceu. O retorno, em muitos casos, demorou mais para aparecer.

Uma pesquisa da McKinsey com executivos de alto escalão nos Estados Unidos mostrou que apenas 19% relataram aumento de receita superior a 5% atribuído à IA generativa, enquanto 36% não perceberam mudança na receita. No lado dos custos, só 23% identificaram algum impacto favorável.

A experiência está levando lideranças a mudar a forma de pensar esses investimentos.

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O primeiro aprendizado: começar pelo problema

Uma das conclusões que aparecem nas análises sobre adoção empresarial é que simplesmente adicionar IA a uma atividade existente não garante retorno.

A McKinsey aponta que empresas que conseguem capturar mais valor tendem a escolher áreas com potencial claro de impacto e redesenhar o fluxo de trabalho inteiro ao redor da tecnologia.

A pergunta deixa de ser “onde podemos colocar IA?” e passa a ser “qual problema vale a pena resolver com ela?”.

Isso muda até a escolha dos projetos. Automatizar uma tarefa que economiza alguns minutos pode ser útil, mas talvez tenha menos impacto do que transformar um processo que consome milhares de horas ou afeta diretamente a receita.

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O segundo: medir antes de escalar

Outro problema apareceu quando empresas começaram a descobrir que nem sequer tinham clareza sobre quanto estavam gastando.

Uma análise da McKinsey publicada em 2026 aponta que organizações podem consumir seus orçamentos anuais de IA em poucos meses e que parte dos gastos fica espalhada entre fornecedores, plataformas, experimentos e diferentes áreas da empresa.

Por isso, acompanhar apenas o número de usuários ou a quantidade de tarefas automatizadas não basta.

É preciso relacionar o uso da tecnologia a indicadores de negócio, como custo por processo, receita gerada, tempo economizado ou redução de erros.

O terceiro: não apostar tudo em um único projeto

A velocidade da evolução tecnológica criou outro problema para quem investe grandes quantias: a solução escolhida hoje pode deixar de ser a opção mais interessante poucos meses depois.

Executivos precisam considerar custo, desempenho, segurança e flexibilidade antes de transformar uma ferramenta em parte permanente da operação.

A recomendação é  manter alternativas de fornecedores e tecnologias, evitando estruturas rígidas que dificultem mudanças futuras.

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O quarto: IA exige mudança na empresa

Talvez a conclusão mais ampla seja que comprar tecnologia é a parte mais simples.

Processos precisam ser redesenhados, funcionários precisam aprender a trabalhar de novas formas e alguém precisa acompanhar se os resultados esperados realmente apareceram.

Segundo a McKinsey, líderes que obtêm mais valor da IA costumam combinar tecnologia com mudanças no funcionamento da organização e uma disciplina maior para medir resultados.

Depois de milhões investidos, a discussão deixa de ser apenas sobre qual ferramenta usar. Para os executivos, a pergunta passa a ser mais difícil: onde a IA realmente muda o resultado do negócio?