Talvez o problema não seja a IA: a corrida pela inteligência artificial ignora o verdadeiro desafio das empresas

Toda empresa agora quer parecer uma empresa de inteligência artificial (IA).
Basta abrir o LinkedIn para se deparar com algum executivo afirmando que sua companhia virou “AI First”, que a transformação já começou ou que o futuro pertence a quem automatizar mais rápido.
É uma ansiedade coletiva e um medo silencioso de ficar para trás.
O problema é que, no meio de tantos posts, praticamente ninguém se pergunta: minha empresa está realmente pronta para usar IA? Porque existe uma diferença enorme entre apenas comprar tecnologia e transformar um negócio.
Em 2025, um relatório do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) sobre adoção corporativa de IA generativa mostrou que entre US$ 30 bilhões a US$ 40 bilhões foram investidos em ferramentas de IA, porém 95% das iniciativas não geraram impacto mensurável em resultado financeiro.
O estudo aponta que o problema não está no modelo utilizado ou na falta de talento técnico, mas em algo muito menos glamouroso e puramente humano: aprendizado organizacional, integração e contexto operacional.
Existe essa fantasia corporativa de que a IA resolve processos ruins e faz milagres contra a desestruturação e a ausência de cultura.
Não, sozinha ela não resolve nada disso.
Na verdade, tende a amplificar o caos existente.
Colocar a IA em uma empresa sem fluxo claro, sem uma base de dados minimamente planejada e sem sinergia entre as áreas é como instalar um motor de Fórmula 1 em um carro sem direção.
Vai parecer moderno e hypado, contudo, não vai funcionar – com altas chances desse veículo sair do autódromo desgovernado.
Esse dilema é o que chamamos de “pilot purgatory”: diversos testes, apresentações bonitas e quase nenhuma transformação real.
Segundo o MIT, apenas 5% dos pilotos integrados conseguem gerar valor expressivo para o negócio.
Em outro levantamento, pesquisadores do Stanford Digital Economy Lab analisaram 51 casos reais de implementação de IA em 41 organizações distribuídas por sete países e identificaram que o fator que separava os projetos bem-sucedidos dos fracassos não era o modelo de IA adotado, e sim a maturidade institucional da empresa.
O estudo revelou que 77% dos desafios mais difíceis eram invisíveis nas planilhas de ROI.
Isso significa que estavam na gestão da mudança, na qualidade de dados, no redesenho de processos e na integração entre sistemas.
Em outras palavras, a tecnologia era a parte fácil nessa equação.
No entanto, por que a conversa sobre IA ainda está excessivamente concentrada em qual ferramenta usar, quando deveria estar focada na transformação olhando para dentro? Os dados indicam que as empresas que estão captando valor real com IA não começaram pelo hype - iniciaram pela fundação.
São companhias que revisaram seus processos, integraram e criaram ambientes seguros para experimentação.
Acima de tudo, elas aceitaram uma verdade desconfortável: inovação exige errar.
Esse talvez seja o ponto mais negligenciado dentro do mercado hoje.
Uma cobrança no limite de ser compulsiva por eficiência imediata – tudo precisa nascer escalável, perfeito e com ROI previsível.
Só que a transformação não funciona assim.
O estudo de Stanford mostra que 61% dos casos de sucesso tinham passado antes por iniciativas fracassadas – o projeto que “deu certo” teve um histórico invisível de tentativa, erro e aprendizado.
Muitas empresas, entretanto, desejam inovação sem atrito, mudança sem desconforto.
Querem transformação sem expor vulnerabilidade - e isso não existe.
Para que o erro aconteça, é necessária exposição para que, assim, eventualmente, haja o sucesso.
Os funcionários já estão lançando mão da IA no trabalho.
O MIT identificou um fenômeno paralelo chamado “shadow AI economy”, quando colaboradores usam ferramentas generativas por conta própria para acelerar tarefas, resumir reuniões, estruturar apresentações, escrever códigos ou organizar análises.
Na maioria das vezes, sem qualquer governança formal da empresa.
As pessoas não estão, portanto, resistindo à tecnologia.
Elas estão tentando encontrar maneiras mais inteligentes de trabalhar.
O problema é que muitas empresas ainda não prepararam o ambiente para isso acontecer de forma estruturada, segura e sustentável.
Aqui entra o papel do RH.
Por mais difícil que possa parecer, a IA não é só sobre tecnologia.
Diz respeito a comportamento, adaptação, aprendizado e cultura organizacional.
Nenhuma ferramenta traz a solução para uma empresa que não documenta processos, não organiza conhecimento e não consegue integrar áreas e sistemas minimamente.
Talvez por isso eu tenha começado a defender uma ideia que soa sutilmente provocativa no ambiente corporativo atual: talvez não seja “AI First”.
Talvez seja “AI Last”.
Não porque a inteligência artificial não seja importante, muito pelo contrário, porque ela deveria vir depois do básico.
*Bruno Pereira é Chief Human Resources Officer (CHRO) da Neogrid
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