Imagine um mundo onde 9 em cada 10 empresas afirmam usar Inteligência Artificial, ao menos em alguma função interna. Esse é o retrato traçado pelo relatório mais recente da McKinsey, que investigou quase 2 mil organizações em 105 países.

Mas será que “usar IA” significa que ela está realmente transformando os negócios? A resposta curta: nem sempre. Apesar da adoção massiva, a maioria das empresas ainda está presa a experimentos e os resultados concretos, em escala empresarial, ainda são exceção.

Principais achados do estudo:

Adoção ampla, escala limitada

  • 88% das organizações disseram usar IA regularmente em pelo menos uma função de negócio, um salto em relação aos 78% do ano anterior.
  • Ainda assim, cerca de dois terços estão em fase de piloto ou experimentação; apenas cerca de um terço reporta que começou a escalar programas de IA.

Agentes de IA ganham atenção, mas com cautela

  • 62% das empresas relatam estar experimentando com agentes de IA (modelos capazes de agir de forma semi-autônoma), e 23% dizem estar escalando essas soluções em ao menos uma função.
  • Porém, em qualquer função específica, menos de 10% afirmam ter agentes em uso generalizado.

Benefícios reais, mas pouco impacto corporativo

  • A IA já ajuda inovação: 64% dos respondentes apontam que ela impulsiona a capacidade de criar novidades.
  • No entanto, apenas 39% relatam impacto positivo no lucro operacional (EBIT) da empresa e, na maioria desses casos, o ganho é modesto.

Quem vence com IA pensa grande e redesenha o negócio

  • As empresas que obtêm os melhores resultados (“IA high performers”, cerca de 6% da amostra) não usam IA apenas para cortar custos. Elas definem metas ambiciosas de crescimento e inovação, redesenham fluxos de trabalho, escalam uso em múltiplas áreas e contam com forte apoio da liderança.
  • Essas empresas alocam parte relevante de seu orçamento digital para IA, mais de 20% em muitos casos.

Risco, governança e maturidade ainda carecem de atenção

  • Embora o número de organizações que tentam mitigar riscos associados à IA (privacidade, explicabilidade, compliance etc.) tenha crescido, cerca de metade das respondentes relatou ter sofrido pelo menos um “efeito adverso” relacionado à IA, especialmente imprecisão.
  • Muitos ainda não têm processos claros para validação humana dos outputs dos modelos, um ponto distintivo das empresas de alto desempenho.

O que isso significa e por que importa para o Brasil e o mundo

A adoção de IA deixou de ser futurista: a tecnologia já está entranhada em muitas empresas. Mas o salto para transformação real, aquela que altera modelo de negócios, cultura e resultados, exige mais do que comprar ferramentas. Exige estratégia, coragem para redesenhar processos, investimentos consistentes e a maturidade para lidar com riscos.

No Brasil (e em mercados emergentes), o cenário se repete: muitos já testam IA, mas poucos colhem ganhos significativos. A grande oportunidade está para quem conseguir olhar além dos pilotos, quem puder transformar IA em motor de inovação e não apenas em automação pontual.

Para empresas e líderes: IA não é sobre “colocar um chatbot no atendimento”, é sobre repensar como o trabalho é feito.

Para profissionais: mais do que entender como usar ferramentas, pensar em como integrá-las ao fluxo de trabalho e validá-las com senso crítico.

E para a economia como um todo: a IA pode ser um diferencial competitivo, para quem aprender a usá-la com visão de longo prazo.

Reflexões e alertas

  • A velocidade de adoção não garante sucesso. O impacto real depende da maturidade organizacional.
  • Transformação por IA vem de dentro, não basta externalizar tecnologia, é preciso cultura de dados e governança.
  • Os riscos (imprecisão, compliance, impacto no trabalho) não desapareceram, estão mais visíveis. Mitigá-los demanda atenção, não só tecnologia.
  • As empresas que “ganham com IA” já operam IA de forma estratégica, e não como experimento ou moda passageira.