Estudos recentes sobre adoção corporativa de inteligência artificial (IA) indicam que a maioria das iniciativas com essa tecnologia ainda não chega ao resultado financeiro das empresas. Um relatório do MIT, intitulado “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, aponta que 95% dos projetos de IA generativa não geram impacto mensurável nos lucros, principalmente quando permanecem restritos a pilotos ou não se integram aos processos operacionais.
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Embora o mercado global de IA deva crescer de cerca de US$ 189 bilhões para US$ 4,8 trilhões até 2033, segundo estimativas da UNCTAD, muitas organizações ainda não conseguem transformar experimentos tecnológicos em ganhos operacionais concretos.
Para Gabriel Segers, cofundador e CEO da SplitC, o gargalo não está na tecnologia em si, mas na forma como ela é integrada às operações do negócio. Segundo ele, empresas ignoram que a tecnologia precisa operar dentro de processos bem definidos. “Quando dados estão espalhados, regras não são padronizadas e sistemas não conversam entre si, a automação vira apenas mais uma camada de complexidade. O ganho real aparece quando a tecnologia está integrada às rotinas que impactam diretamente o resultado financeiro”, afirma.
Falta de conhecimento técnico
Um dos maiores também está na dificuldade de entender a tecnologia. De acordo com dados da Pipefy, plataforma de IA e orquestração de processos, 58% das organizações citam a falta de conhecimento técnico como principal barreira para a adoção. Segundo o levantamento, mais da metade dos respondentes (51%) também destacaram a preocupação com segurança, privacidade e compliance como obstáculo para a implementação de IA, enquanto 34% disseram que um dos desafios está relacionado aos custos de implementação.
Para 51% dos participantes da pesquisa, a capacitação e os treinamentos práticos facilitariam a adoção de soluções como os AI Agents por suas equipes de trabalho. Outros 44% dos entrevistados citaram que a integração simples com os fluxos atuais ajudaria nesse processo, enquanto 43% disseram ser importantes os cases e demonstrações de uso reais para considerarem uma solução de IA em sua operação.
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