Queremos IA agora. Mas será que sabemos para quê? 

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

A piada reflete perfeitamente a realidade, não apenas o que vemos no nosso dia a dia, mas também o que é demonstrado no relatório "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", publicado pela iniciativa Networked AI Agents in Decentralized Architecture (NANDA, ou 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 atingiu grandes níveis de sucesso. 

O relatório indica que apenas cerca de 51 TP3T dos programas-piloto de IA conseguiram alguma aceleração significativa nas receitas. A maioria das iniciativas permaneceu estagnada, o que gerou pouco ou nenhum impacto mensurável nos lucros ou prejuízos. 

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 se destacaram 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 as 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". 

O texto da Fortune afirma que, embora os executivos atribuam a culpa à regulamentação ou ao desempenho do modelo, a investigação do MIT aponta para falhas na integração empresarial. 

Ou seja, a solução de IA existe, mas surgiram problemas na rotina de trabalho dos outros componentes 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 nem 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.

Como o relatório apontou, as empresas que fizeram a escolha certa de agente de IA selecionaram um problema ou ponto de fricção e conseguiram resolvê-lo ou, pelo 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 sempre é humana, inclusive para definir até onde a inteligência artificial vai auxiliar. E, como qualquer tecnologia, estamos em um momento de evolução e aprimoramento. Assim, sua decisão também poderá mudar em seis meses.

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