Inteligência artificial nos negócios: como transformar uso em vantagem competitiva

A inteligência artificial nos negócios já chegou à rotina da sua empresa: a equipe usa ChatGPT para escrever propostas, o CRM ganhou recursos de IA e alguém automatizou aquele relatório que tomava uma tarde inteira. O trabalho ficou mais rápido. Mas, no fechamento do mês, o DRE conta a mesma história de antes. Melhorou, só que não fez diferença.

Essa sensação não é exclusiva da sua empresa. Na pesquisa global mais recente da McKinsey, 80% dos respondentes relatam ganhos de produtividade individual, mas só 37% veem algum impacto no EBIT da organização. A distância entre “as pessoas ficaram mais produtivas” e “a empresa ganhou mais dinheiro” é onde a vantagem competitiva se decide.

A inteligência artificial nos negócios gera vantagem competitiva?

Sozinha, não, a inteligência artificial gera vantagem competitiva quando é aplicada a um problema real do negócio, alimentada pelos dados próprios da empresa e medida no resultado financeiro. A ferramenta em si não diferencia ninguém, porque qualquer concorrente pode contratá-la pelo mesmo preço.

Esse é o argumento central de Jay Barney e Martin Reeves em artigo publicado na Harvard Business Review. Os autores lembram que a máquina a vapor, o motor elétrico e o computador pessoal transformaram a economia, mas poucas dessas tecnologias viraram fonte de vantagem sustentada para quem as adotou, justamente porque o efeito foi tão amplo que praticamente todas as empresas foram obrigadas a usá-las.

Para eles, a IA generativa não cria vantagem competitiva, a menos que a empresa já tenha um diferencial que os rivais não conseguem copiar usando a própria IA; nesse caso, a tecnologia amplifica o valor desse diferencial. É uma extensão direta do que já discutimos sobre competitividade empresarial: vantagem vem de atributos difíceis de imitar, não de recursos que qualquer um compra.

Breno Barros, CTO e sócio da Falconi, chega à mesma conclusão a partir do que vê nos projetos com clientes:

“Eu vejo muitas pessoas procurando qual é o melhor modelo, qual é a melhor tecnologia. Mas isso é muito acessível. O seu concorrente tem acesso aos mesmos modelos, às mesmas ferramentas que você. Basta ele passar o cartão de crédito. O segredo está em como aplicar isso para resolver um problema real seu, melhorar a performance da sua companhia com os seus dados.“

IA nos negócios: todo mundo usa, pouca gente lucra

O uso de inteligência artificial nos negócios deixou de ser exceção. Segundo a McKinsey, 88% das organizações já usam IA regularmente em pelo menos uma área, e o uso de IA generativa subiu de 33% em 2024 para 72% em 2026. O retorno financeiro, porém, ficou parado: a parcela que relata contribuição positiva da IA para o EBIT está praticamente igual à de 2025, mesmo com mais empresas escalando a tecnologia. A pesquisa foi feita com 1.719 participantes em 97 países.

A PwC encontrou o mesmo padrão entre presidentes de empresa. Na edição 2026 da Global CEO Survey, com 4.454 CEOs em 95 países, mais da metade (56%) disse não ter obtido nem aumento de receita nem redução de custos com IA, e apenas um em cada oito relatou ganhos nas duas frentes.

No Brasil, a adoção avança rápido. A Pintec Semestral do IBGE mostra que o percentual de empresas industriais usando IA saltou de 16,9% para 41,9% entre 2022 e 2024, considerando indústrias com 100 ou mais funcionários.

Um estudo da Strand Partners para a AWS, feito em 2026 com mil líderes empresariais, aponta que metade das empresas brasileiras já usa IA, contra 40% no ano anterior, mas só 15% estão em estágio avançado. O dado mais revelador do mesmo levantamento é sobre medição: cerca de 30% se dizem confiantes para medir o ROI de projetos de IA, e apenas 28% têm uma estrutura bem definida e aplicada de forma consistente para isso.

Esse último número explica boa parte do “melhorou, mas pouco”. Uma empresa que não mede o antes e o depois não consegue saber se a IA gerou resultado, e muito menos decidir onde investir mais.

Por que o ganho de produtividade não chega ao resultado

O ganho existe e está documentado. Em um experimento conduzido por Harvard e BCG com 758 consultores, quem usou IA em tarefas adequadas à tecnologia completou 12,2% mais tarefas, 25,1% mais rápido e com qualidade superior. Além disso, outro estudo, com mais de 5 mil atendentes, registrou alta de 14% na produtividade. Entre profissionais novatos e menos qualificados, o avanço chegou a 34%. Já entre os mais experientes, o impacto foi mínimo.

Porém, o experimento de Harvard trouxe um alerta. Em tarefas fora da “fronteira” da IA, os consultores que usaram a ferramenta tiveram 19 pontos percentuais menos chance de chegar à solução correta. Portanto, saber onde aplicar a tecnologia também é uma competência de gestão.

Na prática, produtividade individual não vira resultado automaticamente. Se o vendedor economiza duas horas ao escrever propostas, mas metas, processos e acompanhamento não mudam, esse tempo se perde na rotina. A IA acelera a tarefa. Contudo, a empresa ainda precisa redesenhar o trabalho.

Além disso, muitos pilotos não chegam à operação. Um relatório do MIT, de 2025, concluiu que 95% dos pilotos analisados não geraram impacto mensurável. Ainda assim, o dado exige cautela. O estudo adotou uma definição estreita de sucesso, mediu o ROI em cerca de seis meses, ouviu uma amostra pequena e não passou por revisão por pares. Mesmo assim, o alerta aparece em outras fontes. O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027 por custos, valor pouco claro ou controles de risco inadequados.

Por fim, há a base de tudo: os dados. Como explica Breno Barros, quando a IA encontra o número 10 em uma base desorganizada, não sabe se ele representa 10 pessoas, R$ 10 ou R$ 10 milhões. Sem dados estruturados e descritos, até o melhor modelo gera respostas genéricas.

O que fazem as empresas que transformam IA em vantagem

A vantagem existe, mas está concentrada. O estudo da BCG com 1.250 empresas identificou que só 5% chegaram ao nível que a consultoria chama de “future-built”, enquanto 60% ainda lutam para gerar resultados tangíveis. Em relação às atrasadas, essas empresas têm 1,7 vez mais crescimento de receita, retorno ao acionista em três anos 3,6 vezes maior e margem EBIT 1,6 vez superior. A BCG trata essa relação como associação entre maturidade em IA e desempenho, não como prova de que a IA sozinha causou os resultados.

Cruzando as pesquisas de BCG, McKinsey e PwC, quatro comportamentos aparecem com consistência entre as empresas que capturam valor da inteligência artificial nos negócios.

Redesenham o processo, não só a tarefa

As empresas de melhor desempenho em IA reconstroem o fluxo de trabalho em torno da tecnologia, em vez de encaixar uma ferramenta em um processo antigo. O Gartner vai na mesma linha ao recomendar que, em muitos casos, repensar os fluxos de trabalho do zero com IA agêntica é o caminho ideal para uma implementação bem-sucedida.

Apontam a IA para o que já os diferencia

Segundo a BCG, 70% do valor potencial da IA está concentrado no core business, e não em funções de apoio. Na prática, isso significa começar pela atividade que faz o cliente escolher sua empresa (precificação, prazo de entrega, qualidade técnica, atendimento), e não pelo processo mais fácil de automatizar. É a tradução operacional do argumento de Barney e Reeves: usar a IA para amplificar a vantagem que já existe.

Método PISTA: onde aplicar inteligência artificial nos negócios primeiro

Saber o que os líderes fazem não resolve a pergunta que o empresário tem na segunda-feira de manhã: por onde começar? No episódio de estreia do Especialistas Acima da Média, do podcast da Mid, Breno Barros apresenta um critério que ele chama de PISTA.

Antes de contratar uma ferramenta ou iniciar um projeto de IA, a empresa deve aplicar cinco filtros:

• P de problema real: a IA deve resolver uma dor concreta e prioritária. Se a empresa precisa vender mais, por exemplo, automatizar o contas a receber pode ser útil. Porém, essa não será a prioridade.
• I de imediato: o resultado deve aparecer em meses ou até semanas. Com as tecnologias atuais, a empresa pode testar uma solução rapidamente. Em seguida, pode capturar os ganhos nos meses seguintes.
• S de simples: todos os usuários precisam compreender a solução. Afinal, uma média empresa não precisa reproduzir a complexidade de uma multinacional para obter resultados.
• T de tangível: o impacto deve aparecer nos números, seja no aumento da receita, seja na redução de custos.
• A de aumento de performance: o ganho deve ser duradouro. Além disso, precisa entrar nos próximos orçamentos como redução de despesas ou aumento da projeção de vendas.

Entre os filtros, o critério T responde diretamente à percepção de que a empresa “melhorou, mas pouco“. Como afirma Breno: “Tem que estar lastreado no DRE, tem que estar lastreado no balanço patrimonial. Aquilo que você vai fazer tem que estar mexendo o ponteiro, seja em gastos, seja em receita.”

Na visão dele, as médias empresas podem obter retorno mais rápido do que as grandes. Isso acontece porque costumam ter menos níveis de decisão e processos mais simples. Portanto, quando o problema está claro, a solução chega à operação com mais agilidade. Além disso, enfrenta menos burocracia do que encontraria em uma grande corporação.

Erros que mantêm a IA no “melhorou, mas pouco”

O primeiro erro é escolher a ferramenta antes de entender o problema. Breno compara essa decisão ao uso de um smartwatch. Se o empresário não analisa os dados de sono e treino para mudar seus hábitos, o aparelho vira apenas moda. O mesmo vale para as novas tecnologias, dos modelos de linguagem aos agentes de IA.

Portanto, trocar de ferramenta a cada lançamento raramente produz uma virada. Antes, a empresa precisa definir o problema, organizar os dados e estabelecer uma meta. Se você ainda está identificando oportunidades, nosso guia com aplicações de IA por área da empresa é um bom ponto de partida.

O segundo erro é contratar um projeto sem definir resultado e prazo. Na conversa com fornecedores, a linguagem de programação e o modelo utilizado importam menos do que o compromisso com a entrega. Por isso, o empresário deve esclarecer quando espera o resultado e o que pretende alcançar. Além disso, precisa avaliar alguns riscos:

• A tecnologia pode ficar obsoleta em pouco tempo?
• Haverá custos recorrentes após o projeto?
• A solução segue boas práticas de segurança da informação?

Como Breno destaca, essas perguntas não tratam apenas de tecnologia. Elas também envolvem gestão de riscos e continuidade do negócio.

O terceiro erro é deixar os custos correrem sem controle. Licenças de IA e serviços de nuvem funcionam como um taxímetro. Entretanto, com limites de uso e acompanhamento, a despesa pode caber no orçamento de uma média empresa.

Por fim, o quarto erro é adotar agentes de IA sem governança. Embora executem tarefas de forma autônoma, eles devem respeitar os dados e as regras do negócio. Além disso, uma pessoa precisa responder pelas decisões. Afinal, a IA amplia as variáveis analisadas, mas a decisão continua sendo do gestor.

FAQ

Uma média empresa consegue competir com grandes empresas no uso de IA?

Sim, e em alguns aspectos com vantagem. As ferramentas de IA mais avançadas estão disponíveis para qualquer empresa por assinatura, e o custo de computação caiu. O que as grandes têm a mais é orçamento; o que as médias têm a mais é agilidade para decidir e aplicar. Na avaliação de Breno Barros, da Falconi, a menor complexidade de processos faz com que o resultado costume aparecer mais rápido em empresas de médio porte.

Quanto tempo a inteligência artificial nos negócios leva para dar retorno?

Não existe um prazo universal, mas projetos bem escolhidos costumam mostrar se funcionam em semanas e gerar resultado em poucos meses. Se uma iniciativa não tem previsão de retorno em meses, vale revisar o escopo antes de investir. Esse é o critério “imediato” do método PISTA.

Como saber se a IA está realmente dando resultado?

Meça o indicador que a IA deveria mudar antes da implantação e acompanhe a evolução depois, com a mesma periodicidade de qualquer meta da empresa. Sem essa linha de base, fica impossível separar o efeito da IA de outras variáveis, e é aí que a maioria das empresas se perde: no estudo da Strand Partners para a AWS, apenas 28% das empresas brasileiras têm uma estrutura consistente para medir o retorno de projetos de IA. Para organizar metas, indicadores e planos de ação em um só lugar, conheça a Plataforma Mid.

A IA vai substituir parte da minha equipe?

Algumas atividades serão substituídas, mas o maior valor da IA está em melhorar decisões, não em cortar pessoas. Breno Barros resume assim: “Muito se fala hoje em adotar para poder reduzir pessoas. E não é por aí esse caminho. É adotar para melhorar as decisões, para tomar decisão em escala.” Na prática, as empresas que colhem ganhos costumam realocar pessoas para trabalhos de maior valor.

Vale a pena investir em agentes de IA agora?

Vale onde houver valor de negócio claro e controle definido. O Gartner projeta que 33% dos softwares corporativos terão IA agêntica até 2028, contra menos de 1% em 2024, mas também prevê o cancelamento de mais de 40% dos projetos com agentes até 2027. A recomendação do próprio Gartner é investir em agentes apenas quando o retorno estiver claro.

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Lucas Vieira

Analista de Conteúdo na Mid, especialista em SEO e em transformar ideias complexas em narrativas que geram impacto real. Atua há mais de 6 anos na interseção entre criatividade, estratégia e performance, criando conteúdos que ajudam líderes e empresas a crescer com clareza e propósito.