60% das empresas não gera valor económico com IA

A utilização de Inteligência Artificial nas organizações disparou, mas o impacto económico continua aquém das expectativas. Segundo o estudo “The AI Adoption Puzzle: Why Usage Is Up But Impact Is Not”, da Boston Consulting Group (BCG), 60% das empresas a nível global não está a gerar qualquer valor material com IA, apesar dos investimentos realizados.

A conclusão resulta da análise de padrões de adoção de IA em organizações de diferentes setores e geografias. O diagnóstico aponta para o facto de o problema não estar na disponibilidade de ferramentas ou no acesso à tecnologia, mas na forma como a IA é integrada ou não nos processos críticos e no trabalho quotidiano das equipas.

Bloqueio é organizacional, não tecnológico

Os dados indicam que a maioria dos colaboradores utiliza a IA de forma pontual, essencialmente como ferramenta de apoio. Mais de 85% dos profissionais encontra-se em níveis intermédios de adoção, recorrendo a sistemas de IA sobretudo para tarefas bem delimitadas, como redação de textos, cálculos ou síntese de conteúdos. Menos de 10% atingiu estágios avançados, nos quais a IA atua como colaborador semiautónomo, com impacto direto nos fluxos de trabalho e na tomada de decisão.

É precisamente nesta transição, da delegação de tarefas para uma colaboração estruturada entre humanos e sistemas de IA, que começa a verificar-se a criação de valor em escala. Sem essa evolução, a generalização do uso pode criar uma perceção ilusória de maturidade digital, enquanto o impacto no negócio permanece reduzido.

O estudo identifica obstáculos maioritariamente humanos e organizacionais. Entre os principais entraves estão a falta de confiança nos resultados gerados pela IA, a escassez de tempo para aprendizagem e experimentação, os receios relacionados com segurança e a propriedade intelectual, bem como preocupações sobre o impacto no emprego. A ausência de orientação clara por parte das lideranças é outro fator crítico apontado.

A BCG identifica cinco perfis recorrentes de colaboradores, desde os “AI Champions”, que lideram a experimentação, até aos “céticos cautelosos”, mais resistentes à mudança. Esta segmentação demonstra que uma abordagem uniforme à adoção de IA tende a falhar. Organizações que não ajustam a sua estratégia aos diferentes perfis internos acabam por ficar presas a uma utilização fragmentada e de baixo impacto.

Gestão intermédia como fator decisivo

O papel das lideranças, sobretudo dos gestores de primeira linha, surge como determinante para acelerar a maturidade em IA. Estes responsáveis influenciam diretamente a forma como as equipas incorporam ferramentas de IA no dia a dia operacional. De acordo com o estudo, as organizações com uma abordagem centrada nos colaboradores são até sete vezes mais propensas a alcançar níveis elevados de maturidade em IA. Ainda assim, o investimento em capacitação continua limitado. Embora 62% dos executivos identifique a falta de competências como o principal entrave à criação de valor com IA, apenas 6% afirma ter programas robustos de requalificação em curso.

«A velocidade da mudança que hoje exigimos às pessoas nas organizações é significativamente superior à do passado e por isso, a capacidade de ativar essa mudança tornou-se crítica e, arriscamos dizer, até mais desafiante do que garantir o funcionamento da própria tecnologia», refere Eduardo Bicacro, managing director & partner da BCG em Lisboa.

De acordo com o responsável, este cenário implica estudar e conhecer as pessoas com o mesmo rigor com que, tradicionalmente, se estudam os clientes. «Ao fazê-lo, percebemos que existem diferentes subsegmentos, com motivações distintas, às quais é necessário responder de forma diferenciada e, só assim será possível fazer evoluir a utilização de IA generativa para além do papel de mera ferramenta assistencial, avançando para modelos de verdadeira simbiose colaborativa e de orquestração autónoma de processos. É aí que, de facto, reside o valor», esclarece Eduardo Bicacro.

O foco deve, por isso, deslocar-se para a qualidade da adoção e para a integração efetiva da IA nos processos de maior valor acrescentado. Sendo que, a capacitação estruturada, a liderança ativa, o tempo dedicado à experimentação e a demonstração concreta de resultados serão fatores críticos para transformar a IA generativa num motor de impacto sustentável e em resultados económicos mensuráveis e escaláveis..

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