Embora a adoção acelerada da IA generativa (GenAI) tenha transformado nossos hábitos desde o lançamento e popularização do ChatGPT em 2022, ainda hoje persistem desafios estruturais que limitam o impacto real da IA nas empresas.
Em 2026, relatórios da Gartner, por exemplo, destacam que apenas 30% das organizações com IA implementada alcançaram retornos mensuráveis, devido a barreiras como cibersegurança e regulamentações em ascensão. Ao que tudo indica, por mais difundidas que essa tecnologia pareça, as organizações ainda convivem com desafios reais sobre ROI.
Agora, uma pesquisa recente com quase 6 mil executivos dos EUA, Reino Unido, Alemanha e Austrália corrobora essa dicotomia: adoção ampla da IA, mas impacto zero nos últimos anos.
CFOs, CEOs e outros executivos de empresas nesses quatro países foram entrevistados pelo National Bureau of Economic Research (NBER), o Escritório Nacional de Pesquisa Econômica dos Estados Unidos. O estudo Firm Data on AI, publicado, em fevereiro deste ano, revela que cerca de 70% das empresas usam IA ativamente – com liderança dos EUA (78%). Até aí, nada de novo: a IA está sendo amplamente adotada pelas organizações, principalmente as norte-americanas. Mas o dado mais impactante é que 80% das empresas relatam zero impacto na produtividade ou no emprego nos últimos 3 anos.
4 pontos principais do estudo
- Cerca de 70% das empresas utilizam IA ativamente, principalmente as empresas mais jovens e produtivas.
- Embora mais de dois terços dos altos executivos utilizem IA regularmente, o uso médio é de apenas 1,5 hora por semana, com um quarto relatando não utilizar IA.
- As empresas relatam pouco impacto da IA nos últimos 3 anos, com mais de 80% delas relatando nenhum impacto no emprego ou na produtividade.
- As empresas preveem impactos consideráveis nos próximos 3 anos, projetando que a IA aumentará a produtividade em 1,4%, a produção em 0,8% e reduzirá o emprego em 0,7%.
O paradoxo da produtividade
O estudo do NBER destaca também uma discrepância entre ganhos da IA em tarefas isoladas e sua ausência no nível da empresa.
Em experimentos controlados, a IA acelera tarefas específicas, como redação, análise de dados ou codificação, com melhorias de 14% a 55% em velocidade ou qualidade. Esses resultados vêm de benchmarks laboratoriais ou pilotos focados.
No entanto, no nível organizacional, esses ganhos não se agregam em produtividade geral. Falta integração ampla, treinamento de equipes e mudanças processuais. O uso superficial da IA (1,5 hora/semana por executivo) gera o conhecido workslop (retrabalho por outputs ruins), o que neutraliza benefícios.
Segundo os autores, isso lembra o “paradoxo da produtividade”, cunhado por Robert Solow. Na era de ouro da TI (1970-80), investimentos em computadores cresceram 20% ao ano, mas a produtividade caiu ou estagnou por falta de integração, treinamento e reestruturação.
Enfim, tecnologia sozinha não basta: exige mudanças complementares, como cultura organizacional, processos e novas habilidades. Estaria a IA seguindo esse mesmo padrão nas empresas?
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