Por Rodrigo Costa*
Os investimentos corporativos em inteligência artificial cresceram em ritmo acelerado nos últimos anos e os resultados confirmam que a tecnologia entrega o que promete, ao menos em parte. Mas quando o assunto muda de produtividade para expansão de receita, a realidade é outra. A distância entre ter IA funcionando e gerar impacto mensurável com a inovação é maior do que boa parte do mercado ainda prefere admitir, e os dados que começam a se acumular tornam a discussão cada vez mais difícil de evitar.
A adoção foi impulsionada pela promessa de acelerar as operações e ampliar a produtividade. O avanço tecnológico entregou impactos concretos, mas a expansão corporativa começou a revelar uma limitação que aparece quando iniciativas pontuais tentam alcançar proporções maiores. Parte relevante desse progresso encontra dificuldade para sustentar consistência porque precisa conviver com ambientes fragmentados, integrações incompletas e regras construídas para responder a demandas imediatas.
Quando a infraestrutura de dados não acompanha a evolução do negócio, a tecnologia consegue gerar apenas ganhos limitados. Sem dados organizados, integrados e confiáveis, automações, analytics e IA ampliam inconsistências já existentes na operação. Em muitos casos, a tecnologia apenas torna visíveis limitações que permaneceram diluídas por anos.
O estudo global da Deloitte focado em IA aponta que 74% das empresas relatam retorno dentro ou acima das expectativas iniciais com a ferramenta, porém uma parcela expressiva desses projetos enfrenta barreiras para avançar além de aplicações pontuais e transformar o desempenho localizado em escala corporativa sustentável. Isso indica que a lacuna está na estrutura necessária para sustentar a sua expansão.
Os resultados observados em projetos de maior escala mostram que novas plataformas não reorganizam processos desestruturados por conta própria. Com IA e automação, fluxos minimamente organizados passaram a funcionar como pré-requisito para captura consistente de valor. Sem essa base, a digitalização apenas amplia falhas já existentes em velocidade maior.
O custo que permanece diluído
O problema aparece com mais nitidez quando a inteligência artificial começa a processar fluxos transacionais completos, conectando sistemas financeiros, aplicações logísticas e canais de relacionamento que, ao longo do tempo, foram integrados por ajustes sucessivos e soluções parciais implementadas para resolver apenas problemas imediatos.
Sistemas que nunca conversaram entre si, plataformas adquiridas em momentos diferentes e adaptações para garantir continuidade onde as conexões falhavam tornaram-se parte da rotina operacional. Essas práticas foram incorporadas ao cotidiano corporativo até perderem visibilidade e se consolidarem como origem objetiva da perda operacional.
Adotar é diferente de transformar
A pesquisa da McKinsey mostra que 88% das organizações já usam IA em ao menos uma função de negócio, mas quase dois terços ainda não escalaram a adoção para além das equipes onde foi aplicada a primeira implementação. Apenas 6% registram impacto acima de 5% no EBIT, o que deixa claro que implementar IA e extrair valor estratégico são movimentos completamente diferentes.
Quando a inteligência artificial amplia capacidade de leitura sobre grandes volumes transacionais, começam a aparecer repetições que deixaram de ser exceção, inconsistências acumuladas ao longo do tempo e falhas recorrentes que continuam sem correção estrutural.
Nas áreas financeiras, o padrão aparece em camadas de validação manual. O atendimento ao cliente surge uma lógica semelhante, com transferências repetidas entre canais sem compartilhamento contextual. Em operações logísticas, a ausência de integração entre sistemas amplia ciclos e compromete a previsibilidade. Em todos esses casos, o processo digital existe, mas foi construído sobre uma estrutura que depende de intervenção humana para continuar funcionando.
A nova regra para a automação
O levantamento do Fórum Econômico Mundial indica que 86% das empresas esperam que IA e processamento de informação revolucionem seus negócios até 2030. O relatório aponta também que a transformação exige redesenho consistente de processos. Adicionar ferramentas sem revisar o que está por baixo não gera mudança, apenas replica limitações existentes em escala corporativa.
A inteligência artificial ampliou a capacidade de leitura sobre fluxos críticos e trouxe visibilidade para limitações que durante anos permaneceram diluídas na rotina corporativa. A maturidade desse debate começa justamente quando a atenção do mercado se concentra menos na adoção isolada de tecnologia e mais na qualidade estrutural necessária para absorver a transformação com consistência. Capturar valor com automação exige revisão de processos, integração entre ambientes e correção de ineficiências que a tecnologia finalmente conseguiu expor.
Foto: Magnific
*Rodrigo Costa é CTO & Head de Digital Business da Kron Digital
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