O retorno ausente da IA fora da tecnologia é a lacuna de adoção que o hype ignorou

Se a IA é a maior história de produtividade da década, por que as empresas que a compram não a encontram em suas margens? Essa é a pergunta incômoda por trás da nota mais recente da Apollo, e achamos que ela merece mais atenção que o próximo lançamento de modelo.

O Daily Spark mais recente da Apollo Global Management diz que, apesar do investimento maciço e do hype, a IA não trouxe nenhum retorno financeiro às empresas americanas fora do setor de tecnologia. Não é um caso isolado. A equipe da Apollo volta ao mesmo tema desde pelo menos fevereiro e, em agosto, argumentou que o S&P 493 está gastando muito com IA sem nenhum aumento visível nas margens de lucro.

O hype media a adoção; o resultado financeiro mede os resultados

Os números tranquilizadores falam de atividade. A Forbes informou que cerca de 69% das empresas do S&P 500 usam IA ativamente, citando uma análise da Apollo, e o título diz que poucas acompanham métricas ao longo do tempo. Essa segunda metade é a notícia. Implantar algo que você não mede não é estratégia. É um comunicado de imprensa.

Um artigo de julho no arXiv sobre a adoção no S&P 500 ajuda a explicar a lacuna. Usando uma medida baseada em documentos enviados à SEC, ele constata que apenas 11% das empresas do S&P 500 tinham a IA profundamente integrada aos processos de negócio em 2025. O setor de tecnologia responde por dois terços dessa adoção profunda. O estudo também encontra uma "curva em J" na rentabilidade à medida que as empresas avançam rumo à adoção profunda, sem diferenças em investimento de capital ou produtividade. Uma curva em J significa que as coisas pioram antes de melhorar. Portanto, "ainda sem retorno" pode ser, em parte, um problema de calendário e não prova de fracasso.

Acreditamos que essa nuance importa, e o próprio enquadramento da Apollo, uma "pista de ROI" que "pode ser longa" fora da tecnologia, deixa espaço para ela. Mas uma pista longa não é desculpa para um painel em branco.

O valor vai para os fornecedores, não para os usuários

O trabalho anterior da Apollo com gráficos constatou que, ao longo de 20 anos, todo o aumento da margem operacional do S&P 500 veio de setores ligados à tecnologia. As margens das empresas fora da tecnologia ficaram perto de 9%. A IA parece repetir o padrão: quem vende as picaretas e pás mostra os ganhos, e os compradores mostram as faturas.

Essa é a nossa leitura, não a formulação da Apollo, e é uma inferência a partir das margens, não uma causa comprovada. Ainda assim, ela combina com a conclusão do arXiv de que as empresas de tecnologia respondem por dois terços da adoção profunda de IA. A pergunta para um varejista ou um fabricante é simples: você é um cliente que financia o crescimento de outra empresa ou está capturando valor por conta própria?

O que está em jogo no mercado é real. Como resumiu a Bloomberg, o economista-chefe da Apollo, Torsten Slok, disse que Wall Street precisa ver resultados positivos em lucros e margens com a adoção de IA entre o que ele chamou de S&P 493. Na nossa avaliação, se esses resultados não vierem, as avaliações das big techs que pressupõem que virão se tornam um risco.

O que os conselhos devem fazer agora

Nossa recomendação é simples. Os conselhos devem parar de aprovar orçamentos de IA com base em estatísticas de adoção e pedir três coisas: uma linha de base, uma métrica definida e uma data em que o projeto será avaliado. Custo por chamado, tempo de ciclo, margem por linha de produto: qualquer coisa que um diretor financeiro possa auditar.

A cautela também tem seus defensores. Jamie Dimon, do JPMorgan, segundo o The Times of India, deixou claro em uma teleconferência de resultados que o banco não permitirá que agentes de IA externos acessem seus dados. Vemos isso como um lembrete de que a parte difícil é organizacional e de risco, não apenas comprar licenças.

Nosso veredicto: os céticos têm razão sobre hoje e provavelmente se adiantam sobre amanhã. As evidências não mostram que a IA não pode gerar retorno fora da tecnologia. Mostram que, até agora, a prova do retorno é frágil. Até que as empresas consigam demonstrá-lo, trate qualquer afirmação de transformação movida por IA como hipótese, não como resultado.