Queremos IA agora. Mas será que sabemos pra quê? 

Um quadrinho viralizou algumas semanas atrás e me chamou atenção. Um bonequinho pergunta “Quem somos nós?” e vários outros respondem “CEOs”. “E o que nós queremos?”. Eles respondem: “IA!”. “Inteligência artificial pra fazer o quê?”. E eles respondem: “Não sabemos!”. “Mas quando queremos?”. E eles respondem: “Agora!”

A piada tem total reflexo da realidade, não apenas do que vemos no nosso dia a dia, mas também do que chega por meio do relatório “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025″, publicado pela iniciativa Networked AI Agents in Decentralized Architecture (NANDA, traduzindo, agentes de IA em rede em arquitetura descentralizada) do MIT, nos Estados Unidos.

O estudo revela que, embora a IA generativa seja uma promessa de agilidade, solução de problemas e até lucratividade para o mundo corporativo, a maioria das iniciativas ainda não chegou a grandes níveis de sucesso. 

O relatório diz que apenas cerca de 5% dos programas piloto de IA conseguiram alguma aceleração das receitas de forma notável. A maioria das iniciativas ficou estagnada, o que gerou pouco ou nenhum impacto mensurável nos lucros ou perdas. 

Em entrevista à Fortune, a principal autora do relatório e colaboradora do projeto NANDA do MIT, Aditya Challapally, explicou quais foram os programas piloto de grandes empresas e startups mais jovens que conseguiram se destacar com IA generativa nos últimos anos. “Eles escolhem um ponto problemático, executam bem e fazem parcerias inteligentes com empresas que usam suas ferramentas”, completou. 

Para 95% das empresas incluídas no relatório, apenas implementar alguma solução de IA generativa não foi suficiente. A questão central não seria a qualidade dos modelos e ferramentas, mas sim a “lacuna de aprendizagem”. 

Diz o texto da Fortune que, embora os executivos culpem a regulamentação ou o desempenho do modelo, a investigação do MIT aponta para falhas na integração empresarial. 

Ou seja, a solução de IA até existe, mas foram encontrados problemas na rotina de trabalho das outras peças desse processo: os humanos. 

Ferramentas de uso mais genérico, como o ChatGPT, são excelentes para indivíduos devido à sua flexibilidade, mas não fazem milagre no uso empresarial porque não aprendem ou não se adaptam aos fluxos de trabalho, explicou Challapally.

Tenho falado exatamente sobre isso em algumas palestras e conversas. Ferramentas de IA são um excelente apoio, mas não um atalho. A IA é excelente para acelerar testes, refinar ideias, fazer a conferência de dados ou ainda realizar uma tarefa complexa, como se dominasse um software ou aplicativo dedicado.

É como o relatório apontou: empresas que acertaram na escolha do agente de IA selecionaram uma questão problemática ou um ponto de fricção e conseguiram solucionar ou, ao menos, acelerar esse processo, levando naturalmente a um aumento da produtividade e da lucratividade.

Uma boa pergunta a se fazer, antes de entrar no coro do “Queremos IA em tudo agora”, é: quais são as ferramentas e soluções disponíveis que podem ajudar a atender às necessidades da empresa? 

Pode ser que ainda não existam produtos e aplicativos prontos para as grandes questões. Porém, se você conseguir acelerar algum processo ou dar mais fundamentos para que seus colaboradores tomem decisões melhores, esse será o melhor apoio de IA para sua empresa no momento. 

A decisão final é sempre humana, inclusive, para dizer até onde a inteligência artificial vai ajudar. E como toda tecnologia, estamos em um momento de evolução e aperfeiçoamento. Então, sua decisão também pode mudar dentro de seis meses.

Henrique Calandra é fundador do WallJobs, empresa de tecnologia brasileira que oferece soluções automatizadas para contratos de estágio, autor do livro “Inteligência Artificial Generativa para Iniciantes”, colunista da ABStartups e palestrante de grandes ecossistemas como InovaBRA e Distrito.