Estudo da McKinsey & Company mostra que somente 6% das organizações mundiais atribuem à inteligência artificial ao menos 5% do lucro operacional, indicando que a captura de valor depende de reconfigurações amplas no modelo de trabalho, e não apenas de investimentos em tecnologia.
Investimento robusto contrasta com retorno limitado
O relatório The Value of AI: Brazil 2026, realizado pela SAP, estimou que companhias brasileiras aplicam em média US$ 20,8 milhões — aproximadamente R$ 107 milhões — por ano em projetos de inteligência artificial. Em escala global, a McKinsey avaliou que apenas 6% dessas empresas registram contribuição mínima de 5% no Ebitda proveniente da tecnologia. O dado sugere um descompasso: altos desembolsos, mas baixa materialização em ganhos financeiros.
Segundo o levantamento, a maioria utiliza algoritmos para acelerar tarefas pontuais, como classificação de documentos ou análise de dados, preservando etapas manuais em torno dessas rotinas. O efeito imediato é a redução do tempo de execução, mas o ciclo completo de aprovação, governança ou logística permanece inalterado, diluindo o impacto da automação nos indicadores de margem.
Análise histórica reforça lição estratégica
Os autores do estudo traçam paralelo com o boom ferroviário norte-americano (1860-1890). À época, empresas que redesenharam suas cadeias de suprimento e expandiram mercados por meio da malha férrea dominaram o crescimento econômico, enquanto concorrentes que apenas substituíram transporte terrestre por ferroviário obtiveram ganhos marginais. A analogia serve de alerta: adoção isolada de ferramentas digitais replica a lógica do “trem sobre trilho antigo”, incapaz de destravar novas fontes de receita.
Na prática contemporânea, o raciocínio se reflete em exemplos como a triagem de reembolsos. Um algoritmo que reduz a conferência de 20 para 5 minutos gera produtividade local. Contudo, se o fluxo posterior exige três aprovações e trânsito de e-mails, o prazo total permanece em dias. Somente ao redesenhar o processo — integrando política de risco, alçadas de decisão e liquidação automática — a companhia experimenta efeito pleno no fluxo de caixa.
Características comuns às empresas que monetizam IA
A consultoria identificou quatro práticas recorrentes entre organizações que ultrapassam a barreira dos 5% de Ebitda:
1. Modelo operacional adaptativo — Estruturas de trabalho são revistas continuamente, priorizando decisões baseadas em dados, times multifuncionais e integração de sistemas.
2. Governança de dados robusta — Fontes distintas são padronizadas, garantindo consistência, qualidade e disponibilidade em tempo real para os algoritmos.
3. Capacitação cruzada — Executivos de negócios recebem formação analítica, enquanto cientistas de dados compreendem métricas de performance, criando linguagem comum.
4. Escalabilidade de APIs — Soluções são desenvolvidas em microsserviços, o que facilita a replicação de casos de uso em diferentes unidades ou geografias.
A combinação desses pilares mitiga gargalos de legacy, reduz dependência de processos lineares e consolida ciclos curtos de experimentação, acelerando retorno financeiro.
Agentes autônomos surgem como próximo estágio
Entre as iniciativas práticas mapeadas no mercado, destaca-se o lançamento da Fábrica de Agentes Autônomos de IA pela Empiricus Research. A proposta envolve aulas sobre criação de agentes personalizados no ChatGPT e no Claude Code, com o objetivo de automatizar tarefas repetitivas em fluxos de produção editorial e analítico. Em 2025, a casa de análise reportou faturamento adicional de R$ 150 milhões após a implementação de tais agentes, reforçando o potencial de ganhos quando a tecnologia é integrada a um desenho operacional revisto.
Especialistas consideram os agentes autônomos um passo além dos modelos genéricos de produtividade, pois incorporam lógica de negócio específica, ajustando-se a regras internas de compliance, métricas de desempenho e parâmetros de qualidade de dados.
Conclusão técnica
A evidência empírica confirma que a vantagem competitiva da inteligência artificial não reside apenas no capex, mas na capacidade de alinhá-la a um ecossistema de processos, cultura e governança. Organizações que reestruturam fluxos decisórios e constroem competências de dados alcançam retorno financeiro mensurável, enquanto a maioria permanece em fase piloto. Para 2027, a McKinsey projeta expansão do grupo de alta captura de valor, sobretudo em setores intensivos em serviços, à medida que casos de uso end-to-end e agentes autônomos ganham escala. Companhias que adiarem a revisão estrutural tendem a ampliar a distância de competitividade frente às early adopters já em monetização.
