Introdução
Nos últimos dois anos, vendemos uma promessa simples: a IA traz eficiência, reduz custo e acelera tudo. Eu acredito nessa promessa — é o que fazemos na Flexa todos os dias. Mas, depois de dezenas de projetos com clientes de setores muito diferentes, aprendi algo que quase ninguém coloca no slide de vendas: se você usa a IA apenas para executar o mesmo processo mais rápido, o retorno prometido não paga o investimento. Não é pessimismo. É o que os dados estão mostrando.
O número que deveria nos incomodar
O MIT publicou em 2025 o estudo The GenAI Divide. Mesmo com bilhões investidos, 95% das organizações não viram retorno financeiro mensurável com IA generativa. Virtualization Review
A parte mais importante não é o número — é o diagnóstico. O MIT é direto: a causa não é tecnológica, é organizacional; eles chamam de “learning gap”, a incapacidade de integrar a IA aos fluxos de trabalho, à estrutura e à cultura. O modelo funciona na demonstração e trava na operação, porque a empresa ao redor dele não mudou. Medium
A McKinsey chega ao mesmo lugar: o redesenho profundo dos fluxos de trabalho é o fator mais correlacionado a impacto no EBIT — mas só 21% das empresas fizeram isso, enquanto quase 80% apenas sobrepõem a IA ao processo antigo. É o “fazer mais rápido” que automatiza a ineficiência. Libertify
A regra dos 70%
A BCG resume isso numa fórmula que virou referência: 10-20-70. Apenas 10% do esforço deve ir para algoritmos, 20% para tecnologia e dados, e 70% para pessoas e processos; mais de dois terços das transformações fracassam por deficiências justamente nessa camada de gestão de mudança. Neodata
Repare na inversão: a maioria das empresas gasta 90% da energia escolhendo modelo e fornecedor, e quase nada na mudança organizacional. Por isso, na Flexa, tratamos todo projeto de IA como um projeto de change management, não como uma entrega técnica — redesenhamos o fluxo antes de automatizá-lo e medimos adoção, não apenas implantação. Mas isso só funciona com patrocínio real da liderança.
O recorte brasileiro
A boa notícia: segundo a AWS, o Brasil lidera a adoção de IA na América Latina. A má notícia vem logo atrás: apenas 12% das empresas usam a tecnologia em nível transformador, contra 62% em uso básico — o desafio não está na adoção, e sim na profundidade da implementação. About Amazon Brasil
A pesquisa Panorama 2026, da Amcham com a Humanizadas, ouviu 629 executivos de alta liderança e foi cirúrgica: a dificuldade de executar a estratégia, a resistência cultural e a falta de liderança preparada superam até as limitações de acesso à tecnologia. No mesmo sentido, 63% dos CIOs reconhecem falta de maturidade sobre o tema. TerraDocmanagement
Junte as peças: temos acesso à tecnologia e vontade de adotar — e travamos na liderança e na cultura.
O que isso muda na prática
Se você é executivo avaliando um investimento em IA, três perguntas valem mais que qualquer comparativo de modelos:
- Estamos redesenhando o processo ou só acelerando o atual? Se a resposta for “acelerando”, o ROI provavelmente não virá.
- Quem é o dono da mudança? Não o dono da ferramenta — o dono da mudança de comportamento. A McKinsey mostra que o maior obstáculo não são os funcionários, é a liderança. McKinsey & Company
- Quanto do orçamento vai para pessoas e processos? Se for muito abaixo dos 70% da BCG, o desenho está desequilibrado.
Conclusão
A IA é uma das maiores alavancas de produtividade da nossa geração. Mas ela não transforma uma empresa sozinha — ela amplifica o que já existe, inclusive a desorganização e a inércia. A tecnologia ficou barata e acessível. A mudança cultural continua cara, lenta e, infelizmente, opcional para liderança demais. A virada não será de quem tem o melhor modelo, e sim de quem tem a coragem de mudar a forma como a empresa trabalha.
Fontes: MIT The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 · McKinsey State of AI 2025 · BCG AI at Scale (10-20-70) · AWS / About Amazon Brasil · Amcham + Humanizadas Panorama 2026 · IT Forum.
