Por que 94% das empresas não lucram com IA, segundo McKinsey

A maioria das empresas que adotaram inteligência artificial ainda não conseguiu transformar o investimento em resultado financeiro concreto. Um relatório recente da McKinsey & Company revela que apenas 6% das companhias atribuem à IA pelo menos 5% do seu lucro operacional. As outras 94% seguem numa espécie de limbo: gastam com tecnologia, implementam ferramentas, mas não veem o retorno aparecer no balanço.

O dado é relevante porque desmonta a narrativa de que basta plugar uma ferramenta de IA generativa nos processos existentes para colher ganhos de produtividade. O estudo, intitulado “A vantagem do modelo operacional: Por que os vencedores da IA estão reconfigurando suas organizações”, aponta que a diferença entre quem lucra e quem não lucra está menos na escolha da tecnologia e mais na disposição de repensar o próprio funcionamento do negócio.

O problema não é a ferramenta, é o processo ao redor dela

Segundo a McKinsey, a grande maioria das empresas utiliza IA para acelerar tarefas que já existem. O fluxo de trabalho permanece o mesmo. A estrutura decisória não muda. Os gargalos organizacionais continuam intactos.

Um exemplo prático ilustra bem a questão. Imagine uma empresa que implementa IA para analisar pedidos de reembolso. O tempo de análise individual cai de 20 para 5 minutos. Um ganho expressivo na ponta. O problema é que o pedido ainda precisa passar por três níveis de aprovação, circular entre departamentos por e-mail e aguardar dias até chegar ao financeiro. A IA acelerou uma etapa, mas o processo como um todo continua lento.

Esse padrão se repete em setores variados. Como mostramos em nossa cobertura de tecnologia, a adoção de ferramentas de IA cresceu de forma acelerada nos últimos dois anos, mas a transformação operacional nas empresas não acompanhou o mesmo ritmo. O resultado é uma lacuna crescente entre investimento e retorno.

O que os 6% fazem de diferente

As empresas que conseguem capturar valor real com IA compartilham uma característica: elas redesenham seus modelos operacionais antes de escalar a tecnologia. Não se trata apenas de automatizar tarefas pontuais. Trata-se de repensar como o trabalho é feito, quais etapas podem ser eliminadas, quais decisões podem ser delegadas a sistemas inteligentes e como a estrutura organizacional precisa se adaptar.

O relatório da McKinsey é direto nesse ponto: “A verdadeira vantagem da IA vem de redesenhar como o trabalho é feito e como as decisões são tomadas. O sucesso dependerá de pessoas e modelos operacionais apoiados pela tecnologia.”

Na prática, essas companhias promovem o que a consultoria chama de redesenho amplo e contínuo. Não é um projeto com data de início e fim. É uma transformação permanente, na qual cada processo é reavaliado à luz das capacidades que a IA oferece. A tecnologia deixa de ser uma camada adicional e passa a ser o eixo ao redor do qual a operação se organiza.

O paralelo com outras ondas tecnológicas

Essa dinâmica não é inédita. Quando a internet comercial se popularizou nos anos 2000, a maioria das empresas simplesmente digitalizou processos analógicos. Criou sites institucionais que eram versões digitais de folders impressos. As que realmente capturaram valor foram aquelas que repensaram seus modelos de negócio a partir das possibilidades da rede. Amazon, Google e, mais tarde, empresas como Nubank no Brasil seguiram essa lógica.

Com a IA, o padrão se repete. A transformação que a inteligência artificial está promovendo no mercado financeiro, por exemplo, vai muito além de chatbots de atendimento. Envolve desde a reestruturação de processos de análise de crédito até a criação de novos produtos financeiros baseados em dados que antes eram inviáveis de processar.

A diferença é que a velocidade da mudança agora é maior. Ferramentas como o ChatGPT e o Claude tornaram a IA acessível a empresas de qualquer porte em questão de meses, não anos. Isso significa que a janela para capturar vantagem competitiva também é mais curta.

Agentes de IA como caminho prático

Uma das abordagens que ganham tração entre empresas que buscam sair do grupo dos 94% é a criação de agentes de IA personalizados. Em vez de depender exclusivamente de ferramentas genéricas, essas organizações desenvolvem agentes capazes de executar tarefas específicas adaptadas aos seus fluxos de trabalho.

A lógica é simples: uma ferramenta genérica resolve problemas genéricos. Para transformar o modelo operacional de fato, é necessário que a IA entenda as particularidades do negócio, se integre aos sistemas existentes e tome microdecisões que antes dependiam de intervenção humana.

Essa abordagem exige investimento em capacitação interna. Como analisamos sobre o impacto da IA generativa na economia global, o gargalo para a maioria das empresas não é o acesso à tecnologia, mas a falta de profissionais capazes de conectar as possibilidades técnicas às necessidades operacionais reais.

O que isso significa para quem investe e empreende

Para investidores, o dado da McKinsey serve como filtro. Quando uma empresa anuncia que está adotando IA, a pergunta relevante não é qual ferramenta ela escolheu, mas como ela está reorganizando sua operação ao redor da tecnologia. Empresas que apenas adicionam IA sobre processos antigos tendem a gerar custos, não receita incremental.

Para empreendedores e gestores, a mensagem é ainda mais direta. A IA não é um atalho. É uma alavanca que só funciona quando o terreno ao redor está preparado. Redesenhar processos é trabalhoso, exige liderança forte e disposição para questionar estruturas que funcionam “bem o suficiente” há anos. Mas os dados mostram que essa é a diferença entre estar entre os 6% que lucram e os 94% que apenas gastam.

O relatório da McKinsey reforça algo que o mercado de tecnologia já intuía, mas agora tem dado para sustentar: a vantagem competitiva da IA não é tecnológica. É organizacional.