O Clube dos 5% de que ninguém fala

De acordo com um relatório recente do MIT, 95% dos pilotos da GenAI não geram nenhum retorno. Os 5% que obtêm sucesso descobriram algo sobre a transformação digital na era da IA. É uma questão de foco e de saber onde procurar.

A IA generativa é frequentemente descrita em termos extremos: transformadora, disruptiva, revolucionária. As empresas responderam da mesma forma, investindo cerca de US$ 30 a 40 bilhões em iniciativas de IA generativa nos últimos dois anos.  

No entanto, de acordo com o recente relatório State of AI in Business 2025 do MIT, menos de 5% dos projetos-piloto de IA proporcionam uma transformação significativa. Os restantes ficam paralisados — 95% dos projetos-piloto de GenAI não produzem qualquer retorno! — criando o que os investigadores agora chamam de “GenAI Divide”: uma diferença cada vez maior entre as empresas que experimentam a IA e aquelas que realmente obtêm valor dela.

A tecnologia em si raramente é o desafio; a transformação é que o é.

Para os executivos, esse é um problema familiar. A tecnologia em si raramente é o desafio; a transformação é. As empresas têm pouca dificuldade em lançar pilotos ou implementar ferramentas como ChatGPT ou Copilot. Na verdade, embora apenas 40% das empresas afirmem ter adquirido uma assinatura oficial de LLM, os funcionários de mais de 90% das empresas pesquisadas usam regularmente ferramentas pessoais de IA para o trabalho, no que o relatório chama de “economia paralela de IA”.

O que se revela mais difícil é incorporar essas ferramentas de forma suficientemente profunda nos negócios para que elas alterem os resultados — reduzindo custos, aumentando a eficiência ou impulsionando o crescimento.

A pesquisa do MIT mostra o motivo.  

A maioria dos projetos permanece com integrações superficiais. As ferramentas de IA são adicionadas aos fluxos de trabalho em vez de serem incorporadas a eles e, como resultado, não conseguem manter o contexto de uma conversa ou mover-se fluidamente entre os sistemas.  

Muitas vezes, os líderes agravam o problema ao medir a adoção em termos de uso, em vez de transformação.

Muitas das ferramentas em si não têm a capacidade de aprender e se adaptar. Os sistemas que não admitem quando não têm certeza ou não têm flexibilidade para refinar suas respostas rapidamente perdem a confiança dos usuários. E quando os processos de back-end permanecem fragmentados — histórico de pedidos em um banco de dados, faturamento em outro, tickets de suporte espalhados por outro ainda —, mesmo as experiências voltadas para o cliente mais bem-intencionadas e bem financiadas desmoronam. Muitas vezes, os líderes agravam o problema ao medir a adoção em termos de uso, em vez de transformação, comemorando os logins em vez da redução de custos ou melhorias no serviço.

A mentalidade do vencedor

Em contrapartida, a pequena minoria de empresas que alcança retornos extraordinários aborda o desafio de maneira diferente.  

Eles incorporam a IA no núcleo de seus fluxos de trabalho existentes, em vez de tratá-la como um complemento superficial. Eles selecionam sistemas projetados para aprender e melhorar ao longo do tempo e se concentram primeiro nos processos de alto atrito, onde a automação oferece os retornos mais claros: gestão do conhecimento, fluxos de trabalho de suporte e manuseio de documentos.  

Eles também buscam parceiros estratégicos que possam fornecer soluções personalizadas e profundo conhecimento especializado, e avaliam o sucesso em termos de resultados — rapidez, precisão, eficiência, satisfação — em vez de métricas brutas de adoção.

O que separa os 5% dos demais é a disciplina.

Não há nada de mágico nisso. O que separa os 5% dos demais é a disciplina. Enquanto a maioria das organizações busca novidades, os líderes buscam integração, governança e desempenho mensurável.

Aqui reside o desafio para os executivos. A promessa da IA generativa é real, mas seu sucesso depende menos da sofisticação do modelo do que da qualidade de sua integração. As organizações que definirão a próxima década de adoção da IA serão aquelas que tratam a IA não como um produto a ser implantado, mas como uma capacidade a ser desenvolvida, baseada em objetivos claros, integração robusta de dados e resultados responsáveis.

Obter resultados

Empresas como a Inbenta, que se concentram em engenharia do conhecimento, integração de fluxos de trabalho e aprendizagem contínua, ilustram como isso funciona na prática.  

Ao unificar dados fragmentados, automatizar processos administrativos e projetar sistemas que se adaptam ao longo do tempo, nossas soluções proporcionam experiências significativas que impulsionam o crescimento.  

Em vez de oferecer IA como uma ferramenta independente, a Inbenta projeta ecossistemas onde interfaces conversacionais, ferramentas de autoatendimento e suporte humano podem coexistir. O objetivo é a continuidade — para que um cliente que muda de um chatbot para um agente ao vivo não precise recomeçar do zero a cada vez, e para que os funcionários possam confiar no sistema para apresentar informações precisas quando necessário.

A nova plataforma da Inbenta, que será lançada neste outono, integra essas soluções de IA de forma ainda mais estreita em uma única experiência coesa e um mecanismo de feedback que aproveita a taxa de autoatendimento de mais de 90% e a precisão de resposta de 99% da Inbenta, melhorando-as a cada uso.  

Preenchendo a lacuna da IA geral

A lição da divisão da IA geral é direta, mas preocupante. A adoção é fácil; a transformação é difícil. Embora a primeira possa gerar manchetes atraentes, é a segunda que cria uma vantagem competitiva duradoura.  

E nos próximos anos, a diferença entre os dois só vai aumentar, à medida que os 5% avançam e os 95% continuam ficando para trás.

Em resumo:

• O MIT descobriu que 95% dos projetos-piloto de IA genérica não conseguem gerar retorno sobre o investimento, criando uma crescente “divisão da IA genérica”.

• Integrações superficiais, sistemas frágeis e processos de back-end fragmentados prejudicam a maioria dos projetos-piloto.

• Muitos líderes medem o sucesso por métricas de uso, em vez de pelo impacto nos negócios.

• Os 5% das empresas que obtêm sucesso concentram-se na integração, adaptabilidade e resultados mensuráveis.

• A Inbenta ilustra essa abordagem unificando dados, automatizando processos administrativos e projetando sistemas que priorizam o aprendizado.