O “retorno zero” da IA não é problema dos modelos, e sim de como as empresas trabalham e medem

Se a IA realmente não estivesse entregando, haveria bancos relatando ganhos de dois dígitos enquanto um economista da Apollo não vê nada? As duas coisas circulam agora, e a contradição diz mais sobre como as empresas funcionam do que sobre a qualidade dos modelos.

O gatilho é Torsten Slok, economista-chefe da Apollo, cujo alerta de “retorno financeiro zero” está rodando o mundo. Como resume o Seeking Alpha, a IA não melhorou a produtividade nem as margens de lucro da maioria das empresas fora do setor de tecnologia. A PCMag observa que a receita por funcionário das “Magnificent 7” subiu cerca de 30% em quatro anos. Compare isso com o resto da economia, onde ele não vê esse retorno: a diferença é a notícia.

A ferramenta foi comprada, o trabalho não mudou

Nossa leitura, e é uma interpretação, não o diagnóstico declarado de Slok: uma empresa que compra uma licença de chatbot e deixa o fluxo de trabalho intacto comprou uma máquina de escrever mais rápida. A economia se resume a alguns minutos por funcionário, se dissolve no dia e nunca chega a uma margem. As big techs têm retorno porque o trabalho delas já é software, já é instrumentado e é fácil de reconstruir em torno das novas ferramentas. Uma seguradora ou varejista de médio porte precisa primeiro redesenhar aprovações, repasses e responsabilidades.

Há alguma evidência disso na documentação, embora de um estudo encomendado por um fornecedor. A Protegrity citou uma pesquisa da Enterprise Management Associates e, segundo o SiliconANGLE, 83% dos líderes viram atrasos em projetos e 82% levaram agentes à produção em estado reduzido, sem as ferramentas e os dados que os tornariam úteis. Diego Loureda, da própria Protegrity, resumiu bem a questão da governança: as empresas aprovam projetos, mas “precisam aprovar padrões”. Os números exigem a cautela que qualquer pesquisa ligada a um patrocinador merece. Ainda assim, o quadro é familiar: o agente não é burro, ele foi algemado por um processo feito para uma época mais lenta.

Não se vê um retorno que nunca se preparou para medir

A segunda metade do problema é contábil. A própria página de pesquisa da Apollo admite que os estudos acadêmicos não são conclusivos sobre o impacto da IA na produtividade, ao mesmo tempo que defende que ainda estamos no começo de um boom de produtividade do trabalho, com impactos claros em setores específicos. Isso parece contraditório até você reparar na unidade de análise. Margens de lucro agregadas são um instrumento grosseiro. Ganhos no prazo de entrega de uma equipe podem sumir antes de chegar à demonstração de resultados, sobretudo se ninguém decidiu de antemão se as horas liberadas virariam custos menores, mais volume ou novos produtos.

Provavelmente é por isso que uma manchete como “bancos relatam ganhos de 10% a 50% em produtividade, prazos e custos” pode coexistir com “retorno zero”. Do Economic Times temos apenas a manchete, não a metodologia, então não vamos nos apoiar nela. Mas um ganho de tempo de ciclo dentro de uma função é mensurável. Um ganho no lucro da empresa inteira exige que alguém o contabilize. A maioria das empresas não desenvolveu essa musculatura.

Até os fornecedores se previnem. A Adobe, que informa receita recorrente anualizada focada em IA crescendo mais de 150% em relação ao ano anterior, também alerta em seu relatório que os clientes podem não adotar nem pagar por suas ofertas de IA como esperado. Quando o vendedor lista a adoção como risco, a pergunta do comprador sobre o ROI não é paranoia.

Por que a leitura de “bolha” é simples demais

É tentador tomar o alerta de Slok como prova de que os modelos são superestimados. Achamos que essa é a conclusão mais fraca. Nada do que analisamos mostra os modelos falhando em tarefas; mostra organizações falhando em absorvê-los. Essa distinção importa também para os investidores. Um boletim de trading ao vivo soma os planos de investimento de capital de 2026 de Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta em cerca de US$ 720 bilhões a US$ 740 bilhões, número que tratamos como a contagem própria desse veículo. Se o gargalo está no processo e não na capacidade, mais capacidade não resolve sozinha a lacuna de retorno. John Ternus, CEO da Apple, disse que não quer lançar IA “só por causa da IA”, e essa frase funciona melhor como princípio de gestão do que como slogan de produto.

O que fazer com isso

Se você comanda uma equipe, não pergunte se o modelo é bom o bastante. Pergunte qual fluxo de trabalho você redesenharia se a ferramenta fosse de graça, quem é dono das horas economizadas e qual número de qual relatório deveria mudar. Escolha um processo, reconstrua-o e meça antes e depois. Se você lê a manchete do “retorno zero” como investidor, leia-a como um alerta sobre medição e adoção, não como veredito sobre a tecnologia.

Nosso veredito: o problema do ROI é real, mas é principalmente nosso. As empresas que tratam a IA como uma compra continuarão vendo zero. As que a tratam como motivo para reescrever o fluxo do trabalho, e contam o resultado com honestidade, serão as que deixarão o gráfico de Slok datado.