Um novo relatório divulgado pelo projeto NANDA do MIT destaca a gritante diferença entre a promessa da IA generativa e seu desempenho financeiro real em ambientes corporativos. O relatório GenAI Divide: State of AI in Business 2025 revela que 95% dos programas piloto de IA empresarial não geram retornos financeiros mensuráveis, uma crítica à forma como as empresas estão implantando tecnologias de IA.
Com base em entrevistas em profundidade com 150 executivos, pesquisas com mais de 350 funcionários e análise de 300 implantações de IA em vários setores, o estudo identifica uma “lacuna de aprendizagem” sistêmica.
confira o documento aqui.
Embora o entusiasmo em torno da IA generativa continue a crescer em 2025, a maioria das empresas está tendo dificuldades para transformar os recursos da IA em economia de custos ou novas receitas.
O relatório afirma que as principais barreiras são organizacionais, não tecnológicas. E à medida que a IA generativa redefine as estratégias de transformação digital, o abismo entre os primeiros a adotar e os implementadores bem-sucedidos aumenta. Empresas que não aprendem com os erros atuais correm o risco de desperdiçar milhões em investimentos em IA sem obter retornos significativos.
Entender o que separa os experimentos de IA dos resultados financeiros reais é essencial para que forças de trabalho inteiras se adaptem às operações ampliadas pela IA.
O estudo revela que 95% dos pilotos corporativos de IA generativa não conseguem gerar qualquer impacto financeiro significativo. Então, mostra que as empresas estão investindo a maior parte de seus orçamentos de IA generativa em funções de vendas e marketing. No entanto, o relatório identifica funções de back-office, como automação do atendimento ao cliente e operações de RH, como aquelas que geram maiores retornos por meio da redução de custos e ganhos de eficiência. Essa desconexão revela um problema mais amplo, com as estratégias corporativas de IA frequentemente priorizando a visibilidade em detrimento do valor.
O levantamento detectou também que os sistemas de IA provenientes de fornecedores externos especializados apresentam uma taxa de sucesso de 67% , mais que o dobro do desempenho de ferramentas desenvolvidas internamente. Apesar disso, muitas empresas continuam investindo em desenvolvimento proprietário, especialmente em setores altamente regulamentados, como finanças e saúde. A análise do MIT sugere que esses esforços internos frequentemente se tornam ineficazes devido à falta de coordenação com ciclos de desenvolvimento prolongados e ao desalinhamento com as necessidades reais dos usuários.
Preocupaque os funcionários estão adotando ferramentas como o ChatGPT e outros assistentes sem supervisão formal ou governança de TI.
Mas o relatório não encontra evidências de demissões em massa diretamente relacionadas à IA generativa. Em vez disso, uma transformação mais silenciosa está em andamento. As empresas estão optando por não substituir cargos nas áreas administrativa e de atendimento ao cliente à medida que ficam vagos. Esse modelo de “atrito suave” remodela a força de trabalho ao longo do tempo, reduzindo o número de funcionários de forma menos disruptiva.
