Adoção não é o problema, mas resultado, sim. Uma pesquisa conduzida por Nicholas Bloom, do corpo docente da Stanford Graduate School of Business, com 6 mil executivos ao redor do mundo, mostra que cerca de três quartos das organizações já utilizam Inteligência Artificial em algum grau.
Ainda assim, os próprios executivos entrevistados projetam um impacto modesto: esperam um ganho médio de apenas 1,4% em produtividade e de 0,8% em output.
O uso médio de IA entre os executivos pesquisados é de cerca de 1,5 hora por semana. Um quarto dos líderes entrevistados disse não usar nenhuma ferramenta de IA no próprio trabalho. O quadro completo aponta para um mercado que adotou a tecnologia em massa, mas segue incerto sobre como escalá-la de forma que gere retorno de verdade.
Adoção em massa, expectativa contida
O contraste entre a velocidade da adoção e a modéstia da expectativa é o dado que mais chama atenção no levantamento de Stanford. Raramente uma tecnologia chegou a três quartos das empresas em tão pouco tempo, e raramente a própria liderança que a adotou apostou tão pouco no ganho que ela vai gerar.
Para os pesquisadores, isso não é contradição, é sintoma. A dificuldade de escalar IA dentro de uma organização normalmente não é técnica, é estratégica.
O trem que pode descarrilar
Amir Goldberg, professor da Stanford GSB, resume o momento com uma imagem direta: o trem da IA e dos dados já partiu, mas existem muitos trens, e alguns deles estão despencando de um penhasco.
Para Goldberg, ignorar a onda de dados não é opção, porque concorrentes que souberem transformar suas próprias operações em dados vão ganhar vantagem competitiva relevante. O risco não está em usar IA, está em escalar sem direção.
Onde mora o erro estratégico
Segundo o levantamento, os obstáculos mais comuns na expansão da IA dentro das empresas não são de infraestrutura ou de talento técnico.
São decisões que a liderança deixou de tomar antes de acelerar a implementação: motivação de negócio pouco clara para adotar cada ferramenta, times com níveis muito diferentes de familiaridade com a tecnologia sendo tratados da mesma forma, e ausência de governança sobre dados, riscos e revisão humana antes do uso em larga escala.
Nenhum desses pontos se resolve com mais orçamento em tecnologia. Todos dependem de critério de quem decide.
Antes de escalar, decidir
O recorte de Stanford reforça um raciocínio que também aparece em levantamentos recentes sobre adoção corporativa de IA: o gargalo não é a ferramenta, é a decisão sobre onde, como e com que prioridade usá-la.
Empresas que avançam sem essa etapa tendem a repetir o padrão descrito na pesquisa, adoção alta, retorno incerto, porque pularam a pergunta de negócio para ir direto à pergunta de tecnologia.
É esse o tipo de repertório que o Pós-MBA em Inteligência Artificial da Saint Paul foi criado para desenvolver: preparar executivos, diretores e founders para decidir sobre IA com critério de negócio, não com pressa nem com hype, avaliando onde a tecnologia de fato move a agulha antes de comprometer orçamento e equipe.
A vantagem não está em usar IA primeiro
Os dados de Stanford deixam um recado que vale para qualquer setor: usar IA deixou de ser diferencial, quase todo mundo já usa.
O que separa quem lidera bem de quem só acompanha a tendência é a capacidade de decidir com clareza onde escalar, quando frear e como medir se o investimento está, de fato, voltando em resultado.
Fonte: Exame
