Por Jorge Borges (*)

Um estudo publicado pelo MIT (projeto NANDA) intitulado "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025"  apresenta um número que deixou investidores e executivos de topo em sobressalto: 95% dos projetos de Inteligência Artificial falham em gerar impacto real no negócio.

A reação imediata foi de alarme, mas a verdadeira preocupação não deve ser o número em si, mas sim o porquê destes fracassos.

A adoção é massiva, mas a transformação é mínima. Ferramentas como ChatGPT ou Copilot já estão presentes em quase todas as organizações, mas permanecem confinadas ao reforço de produtividade individual, sem impacto visível em receitas ou lucros. O estudo aponta que:

  • Apenas 2 dos 9 setores analisados (Tecnologia e Media) estão, de facto, a passar por disrupção estrutural.
  • Apenas 5% das soluções personalizadas chegam à produção, bloqueadas por workflows frágeis e modelos que não aprendem com os processos internos.
  • O maior ROI não vem dos projetos mais “glamourosos”, mas sim de áreas como operações e back-office, onde a IA substitui outsourcing e reduz custos com fornecedores.

Um dado curioso: enquanto os programas corporativos emperram, já existe uma verdadeira “economia sombra de IA”. Em 90% das empresas, os colaboradores usam ChatGPT, Gemini ou Claude em contas pessoais para acelerar o seu trabalho — muitas vezes com mais eficácia do que os projetos oficiais.

O problema não está na tecnologia. Está na forma como a liderança encara a integração da IA.

Porque falham os 95%?

A pesquisa do MIT mostra que a questão central não é a qualidade dos modelos, mas sim o “learning gap” organizacional: a distância entre ferramentas poderosas e empresas incapazes de as integrar, aprender com elas e repensar os seus processos.

  • Muitas vezes, mais de metade do orçamento de IA é investido em vendas e marketing, quando é nas áreas operacionais que a transformação real ocorre.
  • Projetos desenvolvidos internamente têm apenas 33% de taxa de sucesso, enquanto soluções em parceria com fornecedores especializados atingem perto de 67%.
  • As organizações que obtêm melhores resultados são as que descentralizam a adoção, colocando gestores de projeto — e não apenas AI labs — a liderar casos de uso concretos.

O que distingue quem está a ter sucesso

As empresas que atravessam o “GenAI Divide” fazem três coisas de forma consistente:

  1. Tratam fornecedores como parceiros estratégicos — não como meros vendors de software e soluções. Os ecossistemas de inovação são hoje mais relevantes do que soluções isoladas.
  2. Investem em problemas específicos, não em buzzwords — é aí que a IA cria valor tangível: reduzir custos operacionais, acelerar processos críticos, abrir novas fontes de receita.
  3. Descentralizam a adoção — criam estruturas organizacionais flexíveis, que permitem que equipas de negócio testem, adaptem e escalem soluções.

Este último ponto é talvez o mais crítico. A centralização excessiva transforma a IA em “projetos de laboratório” que nunca chegam a tocar no dia a dia das equipas.

Liderança: o verdadeiro fator crítico de sucesso

A taxa de insucesso de 95% não é demonstração que estamos perante uma bolha. É a prova de que a mentalidade e a estrutura de liderança não acompanharam o ritmo da tecnologia. Não é a IA que está a falhar. Somos nós que ainda não aprendemos a usá-la no seu potencial máximo. A diferença entre sucesso e fracasso não será tecnológica, mas estratégica: quem estiver preparado para integrar estes agentes no coração da organização abrirá espaço a novos modelos de negócio.

O futuro não será definido pelos céticos que esperam que a bolha rebente, mas por quem ousa pensar diferente agora.  No limite, a escolha que os líderes de tecnologia enfrentam é esta: estamos a usar IA para melhorar o passado ou para inventar o futuro? Melhorar o passado é necessário — automatizar tarefas, reduzir custos, simplificar operações. Mas inventar o futuro exige algo mais: visão, coragem e literacia tecnológica ao nível da liderança.

(*) Docente e consultor, especialista na interseção entre marketing, tecnologia e inovação