Apesar do avanço expressivo nas capacidades da inteligência artificial (IA) generativa, o impacto real no desempenho organizacional ainda está aquém do esperado. Estima-se que, mesmo com US$ 644 bilhões em investimentos previstos para 2025 segundo a empresa de pesquisa Gartner, a maioria das companhias não ultrapassou a fase de testes e pilotos sem impacto.

A lacuna entre expectativa e resultado é visível: muitas empresas seguem aplicando a tecnologia de forma superficial, sem traduzi-la em ganho estrutural de produtividade, inovação ou rentabilidade. O desafio, portanto, não é mais tecnológico, mas, sim, organizacional. Por isso, a questão central é: como transformar a IA generativa em alavancas reais de valor?

As empresas que estão conseguindo fazer isso com consistência seguem um caminho claro, baseado em quatro pilares estratégicos. O primeiro pilar é a reinvenção estrutural do negócio, abandonando abordagens isoladas. Redesenham estratégias, processos e modelos operacionais com a hiperautomação (combina IA generativa, aprendizado de máquina e automações) no centro.
Dessa forma, a tecnologia deixa de ser periférica e passa a integrar a lógica de geração de valor da organização. Quando bem implementada, permite reconfigurar operações, acelerar decisões e ampliar a competitividade de forma escalável.

O segundo é a liderança engajada e intencional. A transformação digital não deve ser delegada apenas à área de tecnologia. É necessário o envolvimento direto do C-level, que precisa estabelecer metas claras, revisando estruturas de incentivo e promovendo uma cultura de capacitação em inteligência artificial em todos os níveis da organização. Empresas que estão avançando nessa frente encaram a fluência digital como competência estratégica. Porque conectam o tema da IA à agenda de performance e crescimento.

O terceiro é o foco estratégico em áreas de alto impacto. Em vez de pulverizar recursos, organizações bem-sucedidas concentram esforços em frentes com alto potencial de escalabilidade. No varejo, isso inclui personalização de ofertas e precificação dinâmica. Na indústria, o uso de IA no controle de qualidade e na manutenção preditiva tem ganhado relevância. No setor de tecnologia, ferramentas generativas aceleram a produção de software e documentação. E na saúde, já se observam aplicações em triagem clínica e relatórios automatizados. Em todos, a escolha inteligente de onde aplicar é determinante para gerar impacto tangível.

Por fim, o quarto pilar é a construção de um modelo operacional robusto, que permita escalar essas soluções com governança, eficiência e segurança. Isso envolve três fundamentos principais: governança de dados sólida, para garantir qualidade e confiabilidade; infraestrutura tecnológica escalável, capaz de sustentar a experimentação e a implantação ágil de modelos; e organização em modelo de operação dual, com equipes capazes de manter a operação atual enquanto constroem o futuro.

Essa combinação tem se mostrado decisiva para sustentar a transformação sem comprometer a competitividade do momento enquanto se constrói vantagens futuras. Vale lembrar que, segundo projeções do próprio Gartner, até 2028 15% das decisões operacionais das empresas serão tomadas autonomamente por IA (algo inexistente no ano passado). Isso sinaliza um deslocamento claro de poder analítico e decisório para os sistemas. Mas também exige preparo organizacional profundo, em termos de dados, pessoas e processos.

A corrida tecnológica segue veloz, mas apenas empresas com capacidade gerencial robusta conseguirão transformar velocidade em resultado. A armadilha da microprodutividade continuará aprisionando empresas que tratam a IA como ferramenta de apoio pontual. O caminho para escapar dela exige visão estratégica, foco disciplinado e coragem para redesenhar a operação do negócio.

A tecnologia está pronta. A questão é: as organizações também estão?