Desafios da Inteligência Artificial nas Corporações
O uso da inteligência artificial (IA) continua a se destacar como uma das inovações mais promissoras deste século, mas, ao mesmo tempo, também se revela uma das mais frustrantes, especialmente quando se trata de retorno financeiro. Dados recentes de organizações renomadas como McKinsey, Gartner e MIT revelam um aspecto preocupante: entre 70% e 95% das iniciativas empresariais focadas em IA não vão adiante, especialmente nas fases de teste e integração.
Embora o Brasil tenha destinado mais de R$ 13 bilhões a projetos de IA até o final de 2025, a realidade mostra que a maioria das empresas ainda não consegue alcançar ganhos significativos em produtividade e rentabilidade. Um estudo do MIT, intitulado “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, analisou mais de 300 projetos e constatou que apenas 5% deles conseguiram apresentar resultados mensuráveis no P&L. Em um cenário ainda mais alarmante, a S&P Global indicou que 42% das empresas decidiram desistir de suas iniciativas de IA, o que aponta para uma crescente frustração no ambiente corporativo.
A Governança como Principal Desafio
Todos os relatórios convergem para uma mesma conclusão: o problema das falhas não reside nos algoritmos, mas sim na governança das iniciativas. Aproximadamente 43% das organizações enfrentam dificuldades devido à baixa qualidade dos dados, enquanto outras 35% carecem de maturidade técnica e de talentos qualificados para escalar seus projetos-piloto. Além disso, a expectativa excessiva de que a IA possa “multiplicar receitas” sem uma integração efetiva nos processos de negócios contribui para o cenário desastroso.
No Brasil, essas dificuldades são ainda mais evidentes. A diversidade de formatos de dados e as novas legislações, como o PL da IA, impõem um cuidado redobrado em relação à conformidade e ao retorno sobre investimento (ROI). Projetos que são iniciados sem uma estrutura bem definida, objetivos claros ou apoio executivo acabam se tornando um desperdício de tempo e recursos financeiros.
Casos Internacionais: Um Olhar Aprofundado
Casos internacionais ilustram os riscos associados a essa imaturidade. Em 2025, a Air Canada enfrentou um processo judicial devido a um chatbot de IA que forneceu informações incorretas. Bancos renomados sofreram perdas de até 70% de seu orçamento destinado à IA em projetos-piloto que não trouxeram retorno. No Brasil, fintechs estão lidando com falhas no open finance, consequência da fragmentação dos dados e da falta de interoperabilidade nos sistemas.
O Caminho do Sucesso: Foco em Resultados
As empresas que se destacam no uso da IA seguem um padrão diferente. De acordo com a McKinsey, elas iniciam a jornada identificando problemas reais e mensuráveis, em vez de se concentrarem apenas na tecnologia em si. Focando em usos específicos — como automação de relatórios financeiros ou análise de crédito — essas organizações conseguem gerar eficiência e um retorno sobre investimento rápido.
Outro fator crucial para o sucesso é o investimento em dados de qualidade e em profissionais capacitados. Modelos que utilizam informações inconsistentes podem resultar em decisões erradas, conhecidas como “alucinações”. Portanto, diretores financeiros (CFOs) devem priorizar a governança dos dados e buscar colaborações externas. Estudos do MIT indicam que o sucesso dos projetos de IA é 67% maior quando se conta com suporte especializado.
Medindo o Sucesso e Adotando Padrões Éticos
As organizações que obtêm sucesso na implementação de IA também são aquelas que medem tudo: definem KPIs claros, testam soluções antes de escalá-las e adotam estruturas éticas para orientar suas práticas. Eventos como o Febraban Tech e o Web Summit Rio têm mostrado que a eficiência, segurança e governança são os novos pilares fundamentais da IA no ambiente corporativo. É evidente que a corrida pela inteligência artificial ainda está longe de ser concluída.
Embora a tecnologia tenha o potencial de aumentar a produtividade, sua eficácia depende de uma base sólida em termos de estratégia, cultura organizacional e liderança. Para os executivos e CFOs, a mensagem é clara: a IA deve ser encarada como um projeto de gestão, e não apenas como uma iniciativa de tecnologia da informação. Somente as empresas que reconhecerem essa diferença conseguirão transformar a inteligência artificial em uma alavanca eficaz para um crescimento sustentável.
Esse texto reflete a opinião do autor e não necessariamente a posição do Instituto Brasileiro de Executivos de Finanças do Espírito Santo.