O paradoxo da IA: por que a eficiência sozinha não paga a conta?

Estimativas da McKinsey apontam que a IA generativa pode adicionar até US$4,4 trilhões por ano à economia global. E aqui está o grande nó que as lideranças enfrentam hoje: embora a IA amplie a eficiência operacional e automatize processos, esses ganhos não estão se convertendo em crescimento proporcional ou diferenciação competitiva.

Os modelos de IA, cada vez mais acessíveis, trazem um nivelamento ao mercado, já que todos possuem as mesmas ferramentas em mãos. O diferencial, portanto, deixou de ser o algoritmo em si e passou a ser a capacidade organizacional de conectar a IA a dados, processos e tomadas de decisão.

O descompasso entre a realidade e a expectativa

Em parceria com a Sensedia, lançamos um estudo, que foi conduzido pelo MIT SMR Brasil, “Eficiência não paga a conta: o paradoxo da IA nas organizações”. Esse estudo traz números alarmantes sobre o cenário da IA nas grandes corporações:

• A distância entre o que as lideranças pensam e a realidade técnica: enquanto 66,2% dos executivos afirmam que a IA é uma prioridade definida ou parte central do negócio, apenas 7,4% dos profissionais de tecnologia relatam que ela está realmente integrada a múltiplos sistemas e processos;

• A prisão da experimentação: mais da metade das organizações (51,6%) ainda opera em provas de conceito (PoCs) ou iniciativas isoladas, enquanto apenas 12,9% possuem casos de uso efetivamente escalados e em produção;

• O apagão de dados: 54,4% dos profissionais de tecnologia não possuem acesso estruturado às informações corporativas para alimentar as aplicações de IA, e 31,6% desses dependem de inserção manual de contexto via prompts;

• Falta de controle: 71% dos profissionais operam sem controle ou com controle básico sobre as respostas, performance e custos da IA.

Sabendo disso, não surpreende que 95% dos projetos de IA falham, não por causa da tecnologia, mas pela falta de estratégia, de dados de qualidade e de integração nas empresas, dado esse retirado do relatório “State of AI in business” do MIT.

O design integral como resposta estratégica

Para romper o ciclo de automações e pilotos isolados que entregam pouco resultado prático, Romulo Cioffi, Chief AI and Innovation Officer na Squadra, defende a migração do diferencial competitivo da execução para a arquitetura de decisão.

Com a comoditização dos LLMs (Large Language Models), o foco passa a ser o fluxo operacional e a capacidade da empresa em integrar e orquestrar dados e processos para alimentar a IA com o contexto do negócio.

Para mitigar o risco de fragmentação do contexto, a metodologia do design integral propõe estruturar qualquer problema de negócio em quatro modelos fundamentais que levam até a designação da solução:

• Ambiente: mapeamento de fatores internos e externos que interagem com o ecossistema do negócio;

• Serviços: estruturação de blocos funcionais, definindo inputs e outputs;

• Processos: descrição precisa da dinâmica de execução e impacto nos stakeholders da organização;

• Arquitetura: materialização física através de uma infraestrutura tecnológica escalável e real.

“O design integral é a base necessária para criar organizações capazes de operar inteligência distribuída com consistência, segurança e escala real.” - Romulo Cioffi

A próxima fronteira da IA

O mercado caminha a passos largos para abandonar os copilotos passivos. A nova era é dos ecossistemas multiagentes orquestrados, que recebem autoridade delegada para agir de forma autônoma dentro de um sistema integrado.

Aqui o Gartner faz um alerta: empresas que apenas inserirem IA em sistemas antigos, sem redesenhar suas arquiteturas, sem integrar e orquestrar dados e processos para alimentar a IA com o contexto certo e completo, poderão enfrentar uma compressão de margens de até 80% até 2030. Diante desse alerta, para além do design integral, novos protocolos de integração ganham papel de destaque:

• MCP (Model Context Protocol): padrão proposto pela Anthropic que conecta o agente a ferramentas, APIs e dados corporativos de forma contextualizada;

  • No entanto, 68% das empresas ainda não o adotaram em produção;

• A2A (Agent-to-Agent): protocolo focado na colaboração e delegação complexa entre diferentes agentes especialistas.

O que está fazendo quem já colhe os frutos da escala através da IA?

O estudo, “Eficiência não paga a conta: o paradoxo da IA nas organizações”, também traz casos reais do mercado brasileiro de empresas que souberam aplicar inteligência artificial com robustez e gerar valor real, pagando a conta da IA na organização.

Bradesco

Desenvolveu a plataforma Bridge e adotou squads virtuais baseados em múltiplos agentes. O resultado? Uma redução de 95% no tempo de desenvolvimento de modelos e uma geração de valor estimada em R$250 milhões por ano.

Mapfre

Integrou a IA diretamente à jornada do cliente (como no atendimento de assistência veicular e sinistros por WhatsApp), gerando análises de danos e estimativas de reparo segundos após o envio de fotos.

Klabin

Transformou a plataforma Luna de um chatbot básico em um agente orquestrador centralizado, conectando RH, TI e até procedimentos industriais no chão de fábrica.

Os dados deixam claro que operar inteligência de forma isolada é o caminho mais rápido para escalar custos, e não o negócio.

O futuro pertence às empresas que souberem integrar a IA e orquestrar seus processos, com controle, governança e, ao mesmo tempo, com a garantia de que a inteligência artificial esteja recebendo dados e contextos completos que são necessários para que ela tenha sucesso.

O estudo completo "Eficiência não paga a conta: o paradoxo da IA nas organizações" destrincha profundamente os desafios técnicos, os impactos e os passos práticos adotados por gigantes do mercado para, de fato, acessarem os benefícios em escala que a IA pode proporcionar. Despertou a curiosidade e quer analisar os dados do estudo, na íntegra? Acesse e faça download agora mesmo.

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