O que resta? Três anos após o hype do ChatGPT: o grande sonho da IA ​​encontra a realidade econômica

A desilusão após a euforia: quando as promessas exageradas encontram a realidade da gestão

Três anos após o "momento ChatGPT", a desilusão se instalou no nível executivo. Enquanto gigantes da tecnologia como Meta e Google continuam investindo centenas de bilhões de dólares em infraestrutura de IA, o mundo empresarial em geral apresenta um cenário diferente: estagnação em vez de revolução.

O ChatGPT foi lançado ao público pela OpenAI em 30 de novembro de 2022. O sistema alcançou velocidades recordes na aquisição de usuários e é considerado o catalisador para a enorme euforia em torno da IA ​​que varreu o mundo dos negócios a partir de 2023.

Supostamente, seria o maior aumento de produtividade da história. Mas, três anos após a euforia global em torno da IA ​​generativa, abriu-se uma lacuna perigosa entre a promessa tecnológica e os resultados econômicos. Dados recentes da Forrester e do Boston Consulting Group pintam um quadro de "estagnação dispendiosa": apenas uma porcentagem ínfima de empresas conseguiu, até agora, traduzir seus imensos investimentos em valor agregado real.

O caso da gigante fintech Klarna, em particular, serve como um alerta para todo o setor. O que foi celebrado como um triunfo da eficiência — a substituição de 700 funcionários por inteligência artificial — acabou se tornando um tiro pela culatra para a satisfação do cliente. A lição é dolorosa, mas necessária: tecnologia sem empatia e gestão estratégica de mudanças pode economizar custos no curto prazo, mas destrói o relacionamento com o cliente no longo prazo.

Este artigo analisa o que está por trás dos comunicados de imprensa chamativos. Analisamos por que 2026 será o ano das grandes correções na IA, por que o "componente cultural" é o verdadeiro assassino dos projetos de IA e por que a tecnologia sozinha não pode substituir uma estratégia corporativa ausente. Uma avaliação do cenário entre apostas bilionárias e o retorno ao bom senso econômico.

O problema central: a realidade corresponde à expectativa

A discrepância entre o capital investido e os retornos obtidos é alarmantemente clara. Um estudo da Forrester de 2025 mostra que apenas 15% dos executivos entrevistados conseguiram melhorar significativamente suas margens de lucro por meio da implementação de IA. Este não é um fenômeno marginal ou um problema restrito a startups. Ele afeta toda a economia, desde as corporações mais poderosas financeiramente até as organizações de médio porte. Ainda mais dramática é a descoberta do Boston Consulting Group: meros 5% dos executivos entrevistados relataram efeitos generalizados de criação de valor provenientes da IA. Esta não é a definição de mudança transformadora. É a definição de estagnação, apesar da infraestrutura adquirida a um custo elevado.

Esses números se tornam ainda mais significativos quando analisados ​​no contexto de tais gastos. A Meta, sozinha, anunciou investimentos de US$ 70 a US$ 72 bilhões para 2025, com uma previsão de US$ 600 bilhões até 2028. O Google planeja investir de US$ 91 a US$ 93 bilhões em 2025. A Microsoft também está aumentando continuamente seu orçamento de capital para IA. Esses não são investimentos em projetos paralelos, mas sim investimentos essenciais destinados a definir a competitividade futura dessas empresas. No entanto, enquanto as gigantes da tecnologia avançam com somas sem precedentes, uma tendência contrastante emerge entre as empresas fora desse "círculo interno" tecnológico: o adiamento estratégico.

A Forrester prevê que aproximadamente um quarto dos investimentos planejados em IA serão adiados em 2026. Isso não se trata de cortar gastos especulativos por razões de custo, mas sim de adiar projetos estratégicos que estavam no topo das agendas de CFOs e CEOs porque as expectativas de retorno sobre o investimento (ROI) não foram atingidas. Um quarto dos investimentos planejados — isso não é apenas uma queda, mas uma reavaliação sistêmica da importância estratégica dessa tecnologia.

O caso Klarna: um alerta em forma de estudo de caso

O caso da fintech sueca Klarna é instrutivo nesse sentido – não por ser um incidente isolado, mas por ilustrar vividamente o problema sistêmico. Em 2023, a Klarna ganhou destaque internacional ao anunciar que substituiria 700 funcionários do atendimento ao cliente por um sistema de chatbot com inteligência artificial desenvolvido em colaboração com a OpenAI. Os números eram impressionantes: o chatbot lidava com dois terços de todas as consultas dos clientes, era fluente em mais de 35 idiomas e reduziu o tempo de resposta de uma média de 11 minutos para aproximadamente 2 minutos. Trata-se, sem dúvida, de uma conquista operacional notável.

Mas, em 2024, os problemas subjacentes já eram evidentes. A satisfação do cliente havia despencado 22%. Isso não era uma imprecisão estatística, mas um sinal claro dos usuários de que o sistema estava atingindo seus limites estruturais. O chatbot de IA conseguia lidar com consultas transacionais simples, mas era sistematicamente sobrecarregado por questões mais complexas — situações que exigiam compreensão do contexto específico, inteligência emocional e, acima de tudo, empatia. Quando o CEO Sebastian Siemiatkowski admitiu os erros em 2025, sua análise foi notavelmente clara: o foco unilateral na eficiência de custos havia levado a uma queda na qualidade. Em outras palavras, a tecnologia havia sido otimizada para melhorar as métricas internas, mas não projetada para garantir a experiência real do cliente.

A resposta foi lógica: em 2025, a Klarna começou a recontratar representantes de atendimento ao cliente e estabeleceu um modelo híbrido, no qual a IA lida com consultas rotineiras e agentes humanos resolvem casos complexos. Embora uma economia calculada de US$ 60 milhões tenha sido mantida, os custos gerais de atendimento ao cliente tenderam a subir novamente, já que tanto a infraestrutura de IA quanto uma equipe humana substancial precisavam ser mantidas. Esta não é uma história de sucesso da automação, mas sim uma lição cara sobre as limitações da otimização técnica sem uma gestão estratégica de mudanças.

A dimensão organizacional do fracasso

O problema central não reside primordialmente na tecnologia em si, mas na capacidade organizacional de integrá-la de forma eficaz. Pesquisas sobre gestão de mudanças mostram que aproximadamente 70% de todas as iniciativas de transformação não atingem seus objetivos. Essa taxa é ainda mais acentuada em projetos específicos de IA: estimativas sugerem taxas de fracasso de 80% a 95% se as empresas não estabelecerem metas claras, métricas definidas ou estruturas de gestão consistentes.

As razões para esse fracasso são estruturais, não técnicas. Em primeiro lugar, existe uma significativa falta de confiança entre a gestão e os funcionários. Estudos mostram que de 50% a 70% dos funcionários expressam receio em relação a mudanças tecnológicas profundas. Esse receio não é irracional, mas sim baseado em questões legítimas: Como meu trabalho vai mudar? Vou perder status ou conhecimento especializado? O trabalho será realizado em adição às minhas responsabilidades atuais, sem que me sejam fornecidos recursos ou reconhecimento? Os líderes tendem a subestimar essas questões ou interpretá-las como resistência ao progresso, em vez de compreendê-las como problemas sistêmicos de implementação.

Em segundo lugar, existe uma lacuna fundamental entre as intenções estratégicas da gestão e a viabilidade operacional. Menos de 30% das empresas com iniciativas de IA estabeleceram métricas de adoção definidas. Isso significa que a maioria das empresas está introduzindo sistemas de IA sem definir claramente o que significa, de fato, uma adoção bem-sucedida ou como medir o progresso. É comparável a um projeto de construção sem plantas ou controles de qualidade. A tecnologia é implementada porque é considerada estrategicamente necessária ("medo de ficar de fora"), e não porque haja uma expectativa clara de benefícios.

Em terceiro lugar, estão surgindo problemas significativos relacionados a dados que não podem ser resolvidos simplesmente com investimentos. 73% das organizações citam a qualidade ou a acessibilidade dos dados como seu maior desafio. Não se trata de uma questão de recursos tecnológicos, mas sim de maturidade organizacional. Empresas que organizaram dados em silos por décadas não podem simplesmente quebrar essas estruturas introduzindo um sistema de IA. O resultado: sistemas de IA trabalham com entradas de baixa qualidade e, consequentemente, produzem saídas de baixa qualidade ("lixo entra, lixo sai").

Os limites da automação: o paradoxo da experiência do cliente

Outro fenômeno é claramente evidente na automação do atendimento ao cliente. A ServiceNow relata que os sistemas de IA são capazes de lidar de forma autônoma com aproximadamente 80% das consultas simples dos clientes. Os tempos de resolução podem ser reduzidos em 52% e as taxas de resolução no primeiro contato melhoradas em 40%. Essas são métricas operacionais impressionantes. No entanto, estudos com clientes mostram simultaneamente que 93% deles preferem o contato humano para questões complexas. Isso não é uma questão de preferência pessoal, mas reflete uma limitação fundamental.

A maioria dos problemas reais dos clientes não é simples. Dependem do contexto, muitas vezes são carregados de emoção e exigem uma compreensão da situação individual. Um cliente com dificuldades para obter um reembolso precisa não apenas de uma resposta rápida, mas também da sensação de ser compreendido. Com produtos financeiros complexos, o cliente precisa confiar que a outra parte está zelando pelos seus interesses. Essas são qualidades que estão fundamentalmente além do alcance da automação mecânica, pois exigem discernimento e uma conexão humana genuína.

Os dados sugerem que os sistemas de IA no atendimento ao cliente são mais eficazes quando atuam como ferramentas para agentes humanos (um "copiloto"), e não como substitutos. Um sistema que auxilia os funcionários em tarefas rotineiras, automatiza a documentação ou realiza pesquisas prévias de informações gera resultados positivos. Um sistema que tenta substituir completamente os humanos geralmente leva a uma série de efeitos disfuncionais: os clientes trocam de fornecedores, as taxas de reclamação aumentam e a confiança na marca diminui. O objetivo operacional de redução de custos é, portanto, prejudicado, pois a perda de clientes e os danos à reputação são mais dispendiosos do que a economia obtida.

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Análise da realidade: Quem realmente se beneficia da IA ​​hoje em dia?

Os dados disponíveis sugerem uma divisão na economia. Por um lado, estão as gigantes da tecnologia e algumas empresas especializadas em IA que continuam investindo pesadamente em infraestrutura de IA e a integrando profundamente em seus modelos de negócios. Por outro lado, está a vasta maioria das empresas tradicionais que adotaram a IA, mas obtêm apenas sucesso limitado em termos de criação de valor.

Os dados da McKinsey mostram que cerca de 23% das empresas estão escalando ativamente seus sistemas de IA, enquanto 39% ainda estão em fases experimentais. Isso significa que, embora 62% estejam engajadas com IA de alguma forma, seu comprometimento não é homogêneo. Empresas com estratégias de IA claras e estruturas de governança estabelecidas alcançam um ROI aproximadamente 2,5 vezes maior do que aquelas que implementam IA de forma pontual ou como uma iniciativa puramente tática. As empresas de melhor desempenho, que alcançam um retorno sobre o investimento dez vezes maior, formam um grupo exclusivo. São empresas que entendem a IA não como uma solução de TI isolada, mas como um componente integrado de uma transformação abrangente dos negócios.

A BCG relata que o ROI médio atual é de 11,2%, enquanto organizações maduras já estão alcançando retornos duas vezes maiores. Essa não é uma diferença trivial. Significa que a maturidade organizacional é de duas a três vezes mais importante do que a mera capacidade tecnológica. Em comparação, uma empresa tradicional focada em eficiência operacional pode esperar um retorno de 15% a 20%. As iniciativas de IA, portanto, não competem em igualdade de condições; elas precisam gerar retornos excepcionais para justificar os riscos inerentes à tecnologia.

O paradoxo do investimento: Mais dinheiro, menos confiança

O fenômeno que se desenha para 2026 é notável. Enquanto as empresas de tecnologia continuam a investir somas recordes em IA, a confiança entre as empresas tradicionais está diminuindo. Meta, Google e Microsoft estão aumentando drasticamente seus orçamentos. Contudo, ao mesmo tempo, as empresas tradicionais estão recalibrando seus planos de IA.

A Forrester prevê que 25% dos investimentos planejados em IA serão adiados para 2027. Isso não é um recuo, mas sim um replanejamento. A mensagem das empresas é clara: "Investiremos em IA, mas somente quando virmos benefícios evidentes". Isso marca a transição de uma fase de experimentação especulativa para uma fase de investimentos orientados a resultados.

Um segundo fenômeno agrava essa dinâmica: a cegueira de mensuração. 46% das empresas não estabeleceram uma estrutura definida para mensurar o ROI (Retorno sobre o Investimento). Isso significa que quase metade das empresas investidoras não sabe ao certo se seus projetos estão funcionando. Considerando que uma iniciativa de IA leva, em média, de três a cinco anos para atingir seu potencial máximo, isso resulta em um cenário no qual as empresas alocam orçamentos por anos sem ter métricas válidas de sucesso. É como dirigir na escuridão total, na esperança de chegar ao destino eventualmente.

O componente cultural: o problema organizacional profundo

Eis o verdadeiro problema. As implementações de IA não falham porque a tecnologia falha. Elas falham porque as empresas tentam aplicar soluções tecnológicas a problemas organizacionais que têm origem cultural. Estudos indicam que fatores culturais e resistência são as principais barreiras em mais de 50% das iniciativas de IA fracassadas.

Isso se manifesta em vários níveis. Primeiro, há um medo generalizado de perda de emprego. Empresas que implementam IA raramente comunicam abertamente que a tecnologia pode substituir funções. Elas falam sobre "automação", "eficiência" e "produtividade". Mas os funcionários entendem o subtexto. Se esse medo não for abordado por meio de treinamento genuíno, definições claras de funções e garantias de emprego, ele leva a uma resistência velada, baixa aceitação e uma espécie de recusa passiva.

Em segundo lugar, existe um problema fundamental de confiança nos próprios sistemas de IA. Muitos funcionários são céticos quanto à capacidade da IA ​​de tomar decisões complexas. Eles se preocupam com vieses, falsos positivos e o risco de sistemas automatizados ignorarem contextos importantes. Esse ceticismo não é infundado. Há ampla evidência de alucinações em modelos de IA e propensão a erros em casos específicos sub-representados nos dados de treinamento. Se os funcionários não entenderem como uma IA chega a uma decisão, eles irão ignorar o sistema ou perder a confiança na própria organização.

Em terceiro lugar, deficiências estruturais são reveladas. Organizações com silos funcionais profundos não conseguem utilizar eficazmente sistemas de IA projetados para colaboração interfuncional. Empresas cujos sistemas de avaliação priorizam o desempenho individual em detrimento da colaboração terão dificuldades para investir em modelos de IA colaborativos. A gerência intermediária, sentindo-se ameaçada pela automação, criará barreiras sutis à adoção. Esses problemas não podem ser resolvidos com softwares melhores, mas apenas com uma verdadeira reestruturação organizacional.

A lição: a tecnologia não substitui a estratégia

A partir de todos esses dados, emerge uma lição que não é nova, mas precisa ser reaprendida neste contexto: a tecnologia sozinha não resolve problemas de negócios. Ela é uma ferramenta. Uma ferramenta poderosa nas mãos de organizações que sabem como usá-la – e um brinquedo muito caro nas mãos daqueles que esperam por mudanças mágicas.

As empresas que realmente progridem com IA fazem várias coisas em paralelo: possuem uma estratégia de negócios clara na qual a IA desempenha um papel específico, em vez de ser a solução definitiva. Investem na gestão da mudança com a mesma energia e os mesmos recursos que investem na própria tecnologia. Estabelecem estruturas de mensuração claras antes da implementação. Treinam continuamente seus funcionários para trabalharem em um ambiente aprimorado por IA. Abordam proativamente a resistência cultural. E estabelecem estruturas de governança robustas para garantir que os sistemas de IA estejam alinhados aos valores da empresa.

Esses não são processos simples ou rápidos. Pesquisas da Deloitte mostram que a “IA agética” — a próxima geração de IA — leva, em média, de três a cinco anos para gerar valor agregado real. Isso não é uma crítica à tecnologia, mas sim uma constatação realista de que uma transformação organizacional profunda leva tempo.

O afastamento: quem ganha e quem perde?

Um fenômeno fascinante surge ao considerarmos quem implementou IA com sucesso. Meta, Google e Spotify continuam investindo pesadamente e relatando resultados positivos. Essas são empresas com profundo conhecimento em ciência de dados, uma cultura de inovação consolidada e recursos para tolerar erros e aprender com eles. A Klarna, por outro lado, introduziu a IA principalmente por razões de custo, negligenciando a dimensão estratégica.

Isso delineia os contornos de uma economia de dois níveis. O primeiro grupo consiste em empresas que entendem a IA como uma ferramenta transformadora e possuem as estruturas, os dados e as culturas necessárias. O segundo grupo compreende empresas tradicionais que desejam a IA porque seus concorrentes a estão utilizando, mas carecem da maturidade organizacional. Esse grupo continuará a experimentar, investir dinheiro e obter sucesso limitado, enquanto acumula desvantagens competitivas estruturais em comparação com o primeiro grupo.

Essa dinâmica se intensificará nos próximos cinco anos. As organizações que investirem agora em gestão de mudanças e maturidade organizacional, juntamente com seus investimentos em tecnologia, serão as vencedoras. Aquelas que investirem apenas em tecnologia e esperarem por uma transformação automática fracassarão.

Perspectivas: 2026 e além

A previsão da Forrester para 2026 é certeira: "A arte do possível dá lugar à ciência do prático". A era dos experimentos especulativos está chegando ao fim, e a era dos investimentos orientados a resultados está começando. Os diretores financeiros (CFOs) se envolverão nas decisões sobre IA não por entusiasmo, mas porque têm expectativas claras de retorno. O fato de 30% das grandes empresas introduzirem treinamento obrigatório em IA indica uma aceitação de que a competência organizacional ainda precisa ser desenvolvida. As empresas que adiam seus planos de IA não são mais vistas como perdedoras, mas como prudentes, porque avaliam realisticamente os requisitos de tempo e organizacionais.

A mensagem para os líderes empresariais é clara: o hype em torno da IA ​​não acabou. A tecnologia é real e continuará a gerar resultados onde os sistemas tradicionais falham. Mas a crença ingênua de que investimentos em IA por si só trarão resultados transformadores é coisa do passado. A próxima fase da adoção da IA ​​será definida não por avanços tecnológicos, mas por inovações organizacionais. Aqueles que entenderem isso sairão vitoriosos. Os demais desperdiçarão anos e capital, para acabar onde deveriam ter começado: com uma abordagem estratégica, integrada e centrada no ser humano.

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