Investimentos em IA não entregam retornos financeiros para a maioria das empresas, mostram novos estudos

Uma onda de relatórios lançados no final de janeiro trouxe notícias preocupantes para os líderes empresariais que apostaram pesado em inteligência artificial: a maioria das empresas está vendo muita atividade, mas pouca melhoria em sua linha de fundo.

Estudos publicados em janeiro de 2026 pela gigante de consultoria PwC, juntamente com as empresas de tecnologia Anthropic, OpenAI e Google, pintam um quadro consistente. Os trabalhadores estão usando essas ferramentas mais do que nunca. No entanto, as economias de custo esperadas e os aumentos de receita não apareceram para a maioria das organizações.

Maioria dos executivos relatam não ter ganhos

Os números contam uma história direta. A pesquisa de 2026 da PwC com diretores executivos descobriu que 56% não viram nem custos menores nem receita maior no ano passado. Apenas 12% relataram ganhos em ambas as áreas.

Essa lacuna importa. As empresas gastaram muito com licenças de software e treinamento. A pesquisa sugere que o problema não é a tecnologia, mas como as empresas a implantam. Executivos que relataram benefícios financeiros tinham duas a três vezes mais probabilidade de ter integrado essas ferramentas profundamente em suas operações e atividades voltadas para o cliente, em vez de apenas distribuir contas de software.

Simplesmente adicionar mais usuários não se traduz em melhor desempenho financeiro. As empresas precisam redesenhar como o trabalho é feito, não apenas distribuir novas ferramentas.

Então se contar usuários ativos não funciona, o que as empresas devem medir? A Anthropic lançou resultados em 15 de janeiro que propõem rastrear o que ela chama de “primitivas econômicas”, o tipo e a dificuldade das tarefas que as pessoas atribuem a esses sistemas.

A diferença entre os tipos de tarefas importa. Ter um sistema para resumir um e-mail requer pouca sofisticação e economiza tempo mínimo. Delegar um projeto de codificação complexo e em várias etapas representa uma substituição genuína de mão de obra. A pesquisa da Anthropic mostra que as solicitações de desenvolvimento de software têm em média 3,3 horas de trabalho humano equivalente, enquanto as tarefas administrativas pessoais ficam em apenas 1,8 horas.

Os gerentes de negócios precisam olhar além das simples contagens de cabeças de quem fez login. Eles precisam saber que tipo de trabalho está realmente sendo feito. O alto uso de tarefas triviais equivale a dinheiro desperdiçado. O uso focado em tarefas complicadas equivale a ganhos reais de produtividade.

A análise da OpenAI, publicada em 21 de janeiro, apoia esse argumento. A empresa identificou o que chama de “sobreposição de capacidade”, um descompasso entre o que esses sistemas podem realizar e como as pessoas realmente os usam.

Dois achados se destacam. Primeiro, os usuários mais intensos recorrem a recursos avançados, especialmente capacidades sofisticadas de raciocínio, sete vezes mais frequentemente do que os usuários típicos. Segundo, quando a OpenAI analisou padrões de uso em mais de 70 países, constatou-se uma diferença tripla na forma como as pessoas utilizam esses recursos avançados.

Isso cria uma nova dinâmica competitiva. As empresas que operam em regiões onde os trabalhadores sabem como aproveitar as capacidades totais superarão concorrentes que usam o mesmo software de maneiras menos sofisticadas. A alfabetização digital sozinha não é suficiente. Os trabalhadores precisam do que os pesquisadores chamam de “fluência agêntica”, a capacidade de delegar tarefas complexas e em várias etapas.

A atualização de 21 de janeiro do Google em seu software Workspace aborda outro desafio de medição. O negócio agora mostra análises abrangentes de uso, incluindo quais equipes estão usando recursos e com que frequência, diretamente nos painéis de administrador.

Essa mudança é importante. Ela transforma o gasto em uma categoria que os departamentos financeiros podem monitorar e auditar. O painel oferece dados de utilização para apoiar ou refutar a alegação de um gerente de aumento de eficiência.

Cinco prioridades para líderes empresariais

Que ações os executivos devem tomar de forma diferente? Cinco prioridades são sugeridas por analistas da indústria:

1. Pare de confundir uso com valor
2. Audite projetos pela complexidade da tarefa, em vez de pela contagem de usuários
3. Implemente sistemas de rastreamento que liguem o uso aos resultados de negócios
4. Aloque orçamento para redesign de fluxos de trabalho, em vez de apenas compras de software
5. Pesquise a 12% das empresas que relatam ganhos financeiros reais.

Funcionários financeiros provavelmente precisarão de relatórios uniformes sobre os efeitos de lucro e perda durante os próximos três meses. Provavelmente haverá competição entre fornecedores de software para tornar suas técnicas de medição normas da indústria. Os reguladores também podem solicitar dados sobre como esses sistemas operam autonomamente e quais medidas de segurança estão em vigor.

A mensagem deste conjunto de estudos é clara. A fase experimental acabou. As empresas agora enfrentam pressão para mostrar retornos concretos sobre seus investimentos.