O investimento em IA aumenta, mas os resultados são obscuros... McKinsey: "Mais do que a tecnologia, os problemas de gestão são maiores"

Embora os investimentos das empresas em IA estejam a aumentar rapidamente, ainda não há muitas que tenham visto melhorias reais nos resultados. A análise apresentada no evento Google Cloud Next 2026 foi clara. O principal desafio da IA nas empresas atualmente não é a adoção tecnológica em si, mas sim “quem é responsável por isso e como organizar a equipe”.

Sutosh Padhi(, sócio sénior da McKinsey, afirmou que várias pesquisas recentes indicam que cerca de 90% dos projetos de IA não geram valor empresarial claro. Ele explicou que CEOs) e CFOs( têm em comum a preocupação de que “os gastos em TI continuam a aumentar, mas a rentabilidade não é nada clara”.

Padhi acredita que esse problema não é apenas uma limitação tecnológica, mas começa na ausência de propriedade por parte da gestão. Quando a IA deixa de ser uma prioridade estratégica da empresa e é delegada ao CIO) ou ao responsável pela análise de dados, torna-se difícil obter resultados. Ele apontou que, se uma organização pergunta ao CEO ou CFO sobre o progresso da IA e os outros executivos desviam o olhar, ela já perdeu o rumo.

Segundo a pesquisa da McKinsey, apenas cerca de 39% das empresas que investiram em IA relataram aumento real de lucros. Isso indica que a maioria ainda não atingiu “desempenho em nível corporativo”. Um dos fatores por trás disso é o ambiente de dados altamente complexo. Sistemas de ERP( implementados em diferentes momentos, dados não integrados após fusões e aquisições, e estruturas de informação fragmentadas dificultam o uso eficaz da IA.

Mais do que tarefas fáceis, o foco deve estar nos problemas centrais

Padhi destacou que muitos erros cometidos pelas empresas começam com a abordagem de “começar pelas tarefas fáceis”. Mesmo que várias pequenas provas de conceito gerem resultados rápidos, se não se espalharem por toda a organização, dificilmente levarão a mudanças significativas. Ele enfatizou que é preciso resolver primeiro os problemas mais difíceis e importantes, para que a atenção e os recursos se concentrem neles, promovendo a gestão da mudança e o fortalecimento de capacidades.

Ele afirmou que é necessário resolver primeiro os problemas que impactam diretamente o valor da empresa, para que todos prestem atenção. Por outro lado, casos simples de uso, mesmo bem-sucedidos, tendem a ser tratados como “experimentos secundários” dentro da organização, dificultando a expansão. Essa é uma das razões pelas quais, apesar de muitos investimentos em IA, os resultados permanecem pouco claros.

Soluções da McKinsey e mudanças na liderança

A McKinsey propôs como solução a implementação de um “sistema de gestão e operação de IA”. Trata-se de uma estrutura que conecta desde o CEO até os funcionários na linha de frente, integrando a IA ao fluxo de trabalho e possibilitando decisões mais rápidas. Padhi afirmou que empresas que implementam uma estrutura digital twin para seus principais negócios podem reduzir o ciclo de lançamento de novos produtos em mais de 70%.

Ele também previu que os critérios de liderança no futuro irão mudar significativamente. Primeiramente, a gestão deve entender a tecnologia diretamente, sem delegar totalmente a departamentos externos ou de operações. Além disso, a velocidade de execução e o julgamento humano tornar-se-ão ainda mais importantes. Embora seja mais fácil obter informações, a forma como elas são usadas e as decisões tomadas dependem de competências humanas como empatia, cortesia e julgamento.

Essas declarações coincidem com a fase em que o Google Cloud está expandindo sua infraestrutura de agentes. Apesar da competição acirrada por investimentos em IA, há uma avaliação de que o verdadeiro diferencial não está apenas no desempenho do modelo, mas na gestão organizacional e na liderança. Assim, a grande questão desta fase do ciclo tecnológico não é “se a IA foi adotada”, mas “como a IA foi integrada ao sistema de gestão”.