Menos hype, mais retorno. O que o estudo do MIT revela sobre o “abismo da GenAI” — e como os C-levels podem atravessá-lo
A inteligência artificial generativa saiu do laboratório e entrou no orçamento. Mas orçamento não é sinônimo de impacto. Um relatório recente do MIT, “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, joga luz sobre uma realidade incômoda: a esmagadora maioria dos projetos corporativos de IA não está entregando resultado de negócio. Adoção, sim; transformação, não. O estudo, conduzido entre janeiro e junho de 2025, analisou mais de 300 iniciativas, entrevistou 52 organizações e coletou respostas de 153 líderes — e encontrou um padrão: 95% das empresas não veem retorno; apenas 5% conseguem integrar IA a processos com impacto mensurável em P&L. Em paralelo, setores realmente “mexidos” por GenAI ainda são exceção (basicamente, Tecnologia e Mídia). O obstáculo central? Aprendizado aplicado ao contexto e integração com o trabalho real, não a qualidade do modelo em si.
O estudo também relativiza o que muitos executivos têm sentido na prática. Ferramentas generalistas (ChatGPT, Copilot) espalharam-se rapidamente e elevam a produtividade individual; porém, não viram P&L quando não estão amarradas a processos. Já soluções “enterprise” customizadas patinam: 60% são avaliadas, 20% viram piloto e só 5% chegam à produção. O que fracassa não é a promessa, é a passagem de prova de conceito para operação — onde a IA precisa aprender com feedback, guardar memória de contexto e encaixar nos fluxos. Sem isso, vira “demo eterna” ou um wrapper simpático sobre a mesma rotina quebrada.
Se os grandes emperram, quem acerta? O próprio MIT registra que vendedores e compradores que priorizam “sistemas que aprendem” e casos de uso específicos estão conseguindo contratos multimilionários em meses — não porque têm o maior modelo, mas porque encaixam a IA no trabalho (conteúdo, suporte, engenharia de software, backoffice), integram dados e fecham o loop de aprendizado. A ironia adicional: a “Shadow AI” — uso informal de LLMs por funcionários, fora do stack oficial — já produz ROI perceptível em muitas empresas, justamente por ser focada, rápida, orientada a tarefas. Em 90% das organizações pesquisadas, colaboradores relataram uso regular de IA pessoal para automatizar partes do trabalho, enquanto só 40% tinham assinatura corporativa oficial.
O que, de fato, está acontecendo
Expectativas infladas e metas difusas. Trocar “visão” por “escopo” é difícil. Muitos patrocinadores anunciam transformação horizontal (marketing, vendas, jurídico, operações…) sem um problema agudo para resolver primeiro. Fica caro, lento e impossível de medir. O estudo mostra: empresas pilotam muito e escalam pouco — entusiasmo não substitui especificação.
Integração subestimada. GenAI só cria valor quando puxa dados certos, aciona sistemas certos e volta com efeito (ticket fechado, cadastro alterado, pedido aprovado). A maioria das pilhas corporativas tem fricções de dados e APIs, e os pilotos param aí: a IA “fala bonito”, mas não faz.
Aprendizado sem memória. Modelos genéricos geram boas primeiras impressões, porém não retêm contexto da empresa, do cliente, do processo. Sem loop de feedback e curadoria contínua, o desempenho não melhora — e a confiança cai. O MIT é explícito: o gargalo central é a falta de aprendizado contextual ao longo do tempo.
Governança de mudança frágil. Adoção não é “treinar 2 horas e pronto”. É redesenho de jornada, métricas novas, incentivos, papéis e qualidade de dados. Sem uma cadência de melhoria, a curva de aprendizado vira frustração coletiva.
Viés de investimento. Orçamentos privilegiam frentes visíveis (top-line) e negligenciam backoffice e processos transacionais, onde o ganho recorrente é maior. Resultado: projetos vistosos, pouco dinheiro de volta.
A peça que falta: ciência de dados aplicada (e humilde)
Seu ponto é certeiro: sem um bom data science, bons projetos de IA ficam improváveis. O relatório reforça indiretamente essa tese: quando os vencedores escolhem casos de uso estreitos e mensuráveis, ensinam a IA com dados do processo e avaliam por resultado de negócio, a curva muda de direção. Não é sobre “grandes modelos” — é sobre dados preparados, features relevantes, feedback rotulado e métricas que importam para o dono do P&L. Em empresas legadas, a engenharia de dados é 80% do esforço; a modelagem em si, 20%. Startups nativas têm vantagem porque nascem com o dado certo, o escopo certo e o “caminho feliz” desenhado.
Traduzindo: data science pragmático (não academicista) que foca em reduzir erro de processo e encurtar o ciclo ação-aprendizado. Sem isso, a IA vira um “copiloto espirituoso” olhando de fora para dentro — e não um motor inserido no seu fluxo operacional.
Como atravessar o abismo (sem virar case de LinkedIn e nada mais)
1) Problema caro, dono claro, dado disponível. Comece onde a dor e o dinheiro estão. Um processo, uma régua de sucesso, um responsável com autoridade para mudar regras. O MIT chama atenção para os “compradores que vencem”: os que personalizam por processo e cobram resultado, não benchmark de software.
2) Integração antes do “wow”. Mapa de sistemas, APIs, eventos de negócio e “efeitos de volta”. A demo certa não termina no prompt; termina com o sistema atualizando o registro e o cliente recebendo o que mudou.
3) Sistemas que aprendem. Implante um loop de feedback (acertos/erros rotulados), memória de contexto (políticas, glossário, exceções) e melhoria contínua (versões, testes A/B). Sem isso, a precisão não escala.
4) Shadow AI a seu favor. Em vez de proibir, traga para dentro: padronize prompts, forneça workspaces corporativos, colete sinais de uso e promova os hacks úteis a recursos oficiais. O estudo mostra a força desse uso “por fora” — canalize-o com segurança e governança.
5) Playbook de mudança. Treinamento contínuo, papéis ajustados, incentivos e histórias de sucesso internas. Equipes adotam o que melhora seu dia, não o que brilha no comitê.
6) Métrica de negócio, não de modelo. Avalie custo, velocidade, qualidade, receita, risco. Benchmarks de LLM são úteis, mas não pagam a conta. O MIT é cristalino: os compradores que vencem avaliam ferramentas pelo resultado no processo.
7) Fornecedores com pele em jogo. Prefira quem aceita contratos por outcome e comprova aprendizado ao longo do tempo (não só “acurácia estática”). Perguntas que desarmam discurso: Como o sistema aprende? Onde fica a memória? Como versionam? Que dados preciso rotular?
O papel do board (e por que agora)
O relatório situa a GenAI como tecnologia de uso geral ainda em fase de encaixe. Dois setores mostram disrupção clara; os demais, pilotagem sem transformação. Se você é C-level, a escolha não é “apostar ou não apostar”. É aprender rápido e barato onde a IA paga, documentar o que funciona e multiplicar. E, sobretudo, tratar IA como engenharia de processo guiada por dados — e não como show de inovação.
Há também um recado implícito sobre governança: investimento volumoso sem foco cria cinismo. O MIT estima investimentos corporativos expressivos em GenAI (na casa de US$ 30–40 bilhões), com retorno concentrado numa minoria que acertou a abordagem. Ou seja: o dinheiro está indo, mas o método ainda não. Corrigir a rota é menos sobre aumentar budget e mais sobre estreitar o problema, fechar o loop de aprendizado e integrar ao fluxo.
Conclusão — estratégia em uma frase
GenAI muda o jogo quando aprende com o seu jogo. Se não houver dados prontos, loop de feedback, integração e gestão da mudança, você terá pilotos simpáticos e pouco mais. Startups vencem por foco e velocidade; empresas legadas vencem quando unem disciplina de dados + processo + métricas de negócio. Esse é o lado certo do abismo — menos hype, mais retorno. E é aí que a IA deixa de ser tendência para virar vantagem competitiva medível.
Você sabia
Sabia que, apesar de todo o entusiasmo com projetos de inteligência artificial, muitos deles ainda ficam pelo caminho — gerando mais expectativa do que resultado concreto. E não é só o MIT que traz estudos sobre isso: alguns dados recentes que também mostram esse descompasso seguem abaixo.
Segundo a Infosys no relatório AI Business Value Radar 2025, somente 19% dos casos de uso de IA entregam todos os objetivos de negócio; outros 32% só “prometem” resultados — isto é, alcançam parte do que se planejou.
Já um levantamento da S&P Global Market Intelligence mostrou que 42% das empresas abandonaram a maioria de suas iniciativas de IA em 2025, contra 17% no ano anterior. Além disso, em média elas descartaram 46% dos “proofs of concept” antes de chegarem a produção.
Outra pesquisa, esta da McKinsey, indica que, embora 63% das unidades de negócio relatem crescimento de receita após adotarem IA, poucas empresas conseguem obter aumentos significativos ou escalonar esse valor além de alguns casos de uso pontuais.
Números que apontam para obstáculos reais, como metas pouco claras ou expectativas muito otimistas, que muitas vezes se esperam que IA resolva tudo de uma vez, sem definir o que “sucesso” realmente significa no contexto da organização, e problemas de integração, já que modelos e ferramentas de IA podem funcionar bem, mas se não forem integrados nos processos existentes, com treinamento das pessoas certas, o impacto será limitado.
Os dados permitem analisar que adotar IA não é mais o principal desafio: o grande obstáculo é fazer com que ela entregue valor real. Investir em clareza de objetivos, governança, dados e mudança cultural é tão fundamental quanto investir em tecnologia.
Esquente os drinks
A pimenta pode ser uma grande aliada para transformar drinks tradicionais em experiências surpreendentes. Ela adiciona calor, aroma e intensidade, realçando sabores e criando combinações únicas.
Uma dica é começar com pequenas quantidades, como uma fatia de pimenta dedo-de-moça, para evitar que o sabor domine completamente a bebida. Em coquetéis cítricos, como margaritas ou mojitos, a pimenta traz equilíbrio ao frescor da fruta. Também é possível preparar uma calda simples de açúcar com pimenta para adoçar drinks de forma picante e sofisticada.
Outra ideia é usar sal de pimenta para decorar a borda do copo, criando um contraste de sabores logo no primeiro gole. Pimentas secas ou em pó podem ser usadas para dar notas defumadas em drinks com tequila ou whisky. Já as versões frescas combinam bem com bebidas mais leves, como gin tônica. Experimente misturar tipos diferentes de pimenta para criar camadas de sabor. Assim, você dá um toque ousado e inovador ao seu repertório de coquetelaria.
Alegria e alergias
Com a chegada da primavera, chega todo o colorido das flores, mas também uma consequência que pode ser incômoda para muitas pessoas: alergias. O aumento do pólen no ar é um dos grandes vilões dessa época, causando espirros, coceira nos olhos e congestão nasal.
Para minimizar os sintomas, uma boa recomendação é manter janelas fechadas nos dias de maior concentração de pólen e optar por ventilar a casa com purificadores de ar. A higienização frequente de roupas de cama e cortinas também ajuda a reduzir a exposição a agentes alérgenos.
Lavar o rosto e os cabelos ao chegar da rua é outra medida eficaz para evitar o acúmulo de pólen. No dia a dia, manter-se bem hidratado e apostar em uma alimentação rica em frutas e vegetais pode fortalecer o sistema imunológico. O uso de soro fisiológico para lavar o nariz ajuda a aliviar a congestão e eliminar partículas. É importante evitar automedicação: o ideal é procurar um médico alergista para avaliar o caso e indicar o tratamento adequado. Acompanhamento profissional garante maior qualidade de vida durante a estação.
Dica de Livro: Reflexões sobre a Passagem do Tempo + 58 Crônicas sobre Quase Tudo
Se você gosta de leituras leves, mas cheias de significado, este livro é uma excelente escolha. A obra reúne textos curtos que tratam do cotidiano, das emoções humanas e da forma como lidamos com a vida que corre rápido demais.
Com uma escrita sensível e acessível, o autor nos convida a pensar sobre o tempo, nossas escolhas e as pequenas coisas que, muitas vezes, deixamos passar despercebidas.
Cada crônica é como uma pausa na rotina, um momento de reflexão e autoconhecimento. É o tipo de leitura que pode ser feita aos poucos, degustando cada página, mas também pode ser devorada em uma tarde de inspiração. Ideal para quem aprecia filosofia de vida e histórias que tocam o coração.
Além disso, traz provocações que nos ajudam a valorizar o presente e a enxergar o mundo com outros olhos. Um livro que ensina, emociona e desperta novas formas de pensar. Perfeito para presentear alguém especial ou simplesmente se presentear com boas reflexões.
Como fica o tempo nos próximos dias?
Nesta sexta-feira, em Porto Alegre, o tempo segue com sol abundante e temperaturas agradáveis, com máxima em torno de 24 °C e mínima próxima de 13°C.
O céu permanece claro, o que favorece um dia luminoso e seco. No sábado, espera-se um clima ligeiramente mais quente, com picos de até 25 °C e céu com algumas nuvens altas, mas sem grandes surpresas. Já no domingo, previsão de pancadas de chuva rápidas, com máximas em torno de 22 °C e mínimas girando entre 14 °C.
Veja a previsão do tempo para sua cidade aqui.
