A adoção da inteligência artificial pelas empresas atingiu um nível recorde em 2024. A questão que se coloca não diz respeito mais à difusão dessas tecnologias, mas ao seu rendimento real. Segundo a Pesquisa Global da McKinsey sobre IA 2024, uma ampla maioria das organizações já utiliza IA em pelo menos uma função de negócios.
A proporção daquelas que recorrem regularmente à IA generativa aumentou significativamente entre 2023 e 2024. Apesar dessa aceleração, a criação de valor financeiro continua concentrada em uma minoria de empresas.
Descompasso entre adoção da IA e rentabilidade medida nas empresas
O descompasso entre uso generalizado e impacto nos resultados é o fato marcante de 2024. A proporção de empresas que relatam um efeito positivo em seu EBIT relacionado à IA permanece quase estável de um ano para o outro, em torno de um pouco mais de um terço dos respondentes, segundo a McKinsey.
| Indicador | Constatação 2024 (McKinsey) |
|---|---|
| Adoção da IA em pelo menos uma função | Ampla maioria das organizações |
| Utilização regular da IA generativa | Aumento significativo entre 2023 e 2024 |
| Impacto positivo declarado sobre o EBIT | Em torno de um terço dos respondentes, estável |
| Empresas “high performers” (parte significativa do EBIT atribuída à IA) | Frações marginais |
Essa tabela destaca um paradoxo concreto. A IA se dissemina nos processos, nas aplicações internas, na gestão dos dados dos clientes. Em contrapartida, a tradução em resultados financeiros tangíveis não acompanha a mesma curva.
As empresas que obtêm um benefício mensurável da IA costumam compartilhar um ponto em comum: elas reestruturaram seus processos de negócios em torno da tecnologia, em vez de simplesmente adicionar uma camada de IA sobre fluxos existentes. Várias análises publicadas no site www.bart-magazine.com detalham essa lógica de transformação operacional aplicada a diferentes setores.
Estratégia de dados e segurança: os pré-requisitos que a IA generativa não substitui
A ascensão da IA generativa evidenciou uma fraqueza estrutural em muitas organizações: a qualidade e a governança dos dados condicionam o retorno sobre o investimento. Um modelo de linguagem implantado em dados mal estruturados ou compartimentados produz resultados inutilizáveis.
A gestão da confiança, do risco e da segurança da IA (abordagem às vezes designada pela sigla AI TRiSM) se impôs como um eixo estratégico em 2024. As tendências tecnológicas relacionadas à cibersegurança não dizem respeito mais apenas à proteção perimetral. Elas agora englobam a confiabilidade das saídas geradas pela inteligência artificial.
Três frentes concretas para as direções de negócios
- Auditoria da qualidade dos conjuntos de dados utilizados pelas aplicações de IA, com rastreabilidade das fontes e detecção de vieses antes da implementação
- Implementação de uma gestão contínua da exposição a ameaças (CTEM), que avalia em tempo real as vulnerabilidades em vez de se apoiar em auditorias pontuais
- Estruturação regulatória, especialmente na Europa com as obrigações do AI Act, que impõe uma classificação dos sistemas de IA por nível de risco e exigências de transparência
Sem governança dos dados, a IA generativa amplifica os erros em vez de criar valor. Essa constatação explica em parte por que a fração de empresas “high performers” permanece tão reduzida.
Inovação em produtos e experiência do cliente: blockchain, realidade mista e personalização
A inovação no mundo dos negócios em 2024 não se limita à inteligência artificial. Várias tecnologias estão amadurecendo simultaneamente e mudando a experiência dos consumidores.
A blockchain encontra aplicações concretas além das finanças descentralizadas. A rastreabilidade de produtos alimentícios, a gestão de direitos digitais e a autenticação de documentos jurídicos estão entre os casos de uso que se desenvolveram este ano. A blockchain assegura a cadeia de valor onde a confiança é deficiente.
A realidade mista também ganhou maturidade. As aplicações online destinadas aos clientes agora permitem visualizar um produto em contexto real antes da compra, seja um móvel, um veículo ou um equipamento industrial. Essa evolução reduz as taxas de devolução e melhora a satisfação do cliente.
Personalização pela IA: o equilíbrio entre utilidade e intrusão
Os consumidores esperam uma experiência personalizada. As empresas exploram os dados comportamentais para adaptar as recomendações de produtos, as interfaces e os percursos de compra online. A personalização gera fidelidade quando permanece transparente sobre o uso dos dados.
O risco reside no excesso. Uma personalização excessivamente granular, percebida como intrusiva, provoca rejeição. As marcas que documentam claramente sua política de coleta e oferecem controle real aos usuários obtêm melhores taxas de engajamento do que aquelas que personalizam de maneira opaca.
Competências e organização: o fator humano freia ou acelera a transformação
O Fórum Econômico Mundial destaca que as competências procuradas pelos empregadores estão evoluindo rapidamente sob a influência da IA. Os perfis capazes de combinar expertise de negócios e domínio das ferramentas de inteligência artificial são os mais demandados.
Essa pressão sobre as competências se reflete nas estratégias de recrutamento e formação. As empresas que investem na capacitação de suas equipes existentes obtêm uma adoção mais rápida e sustentável das novas ferramentas.
- Formação contínua das equipes de negócios nas aplicações de IA específicas de seu domínio, não apenas nas ferramentas genéricas
- Recrutamento de perfis híbridos (analistas de dados com experiência setorial, gerentes treinados na leitura de modelos preditivos)
- Reorganização das equipes para integrar ciclos de feedback entre usuários de IA e equipes técnicas
A diferença de desempenho entre empresas é explicada mais pela organização do que pela tecnologia em si. As ferramentas são acessíveis a todos. A capacidade de integrá-las em processos repensados faz a diferença.
As tendências e inovações de 2024 desenham um panorama onde a tecnologia disponível supera a capacidade de absorção da maioria das organizações. A chave permanece a da Pesquisa Global da McKinsey: apesar de uma adoção massiva, apenas uma fração marginal das empresas atribui uma parte significativa de seu resultado à IA. O alavancador de transformação não é técnico, é organizacional.
