A empresa compra a ferramenta. Depois pergunta para quê.
Essa ordem está invertida e existe número para provar esse fenômemo. Um estudo do MIT, publicado em 2025 pela iniciativa NANDA, colocou os dados na mesa. O “GenAI Divide” se baseou em 150 entrevistas com líderes, uma pesquisa com 350 funcionários e a análise de 300 implementações públicas de IA. O resultado incomoda. Cerca de 95% dos pilotos de IA generativa não geraram impacto mensurável no resultado financeiro, e só 5% entregaram retorno relevante. Isso depois de as empresas terem investido entre 30 e 40 bilhões de dólares no assunto.[1]
Antes de culpar a tecnologia, vale olhar para a sequência das decisões. Tenho visto muitas empresas e clientes nessa dinâmica. Na maioria dos casos, a licença é assinada primeiro. O contrato é fechado, a ferramenta é distribuída, e só então começa a corrida para justificar o gasto. A meta do trimestre vira “aumentar a adoção da ferramenta”. Sucesso passa a ser o número de gente que abre o aplicativo. Quantos problemas reais foram resolvidos? Esse número quase nunca aparece no slide ou apresentação para o board.
A frase do título vem de Abraham Maslow. Quando a única ferramenta na mão é um martelo, todo problema começa a parecer um prego. A IA virou esse martelo. Empresas inteiras estão batendo em parafuso, vidro e concreto porque foi o martelo que chegou primeiro.
Tem um dado no mesmo estudo que mostra um ponto interessante. Mais da metade dos orçamentos de IA generativa foram gastos para ferramentas de vendas e marketing, mas o maior retorno apareceu na automação de back-office, em processos administrativos sem glamour nenhum. As empresas investiram onde dava para aparecer. O dinheiro que resolvia ficou em outro lugar. Várias empresas como a Uber estão gastando o budget anual de IA em alguns meses, por não ter um planejamento correto de consumo e ainda não entender como o consumo de tokens funciona. [2]
O caminho que funciona é o contrário. Aditya Challapally, autor principal do relatório, resumiu o que separa os 5% do resto. As empresas que se destacam escolhem uma dor específica, executam bem e fazem parcerias inteligentes. Uma dor. Não um portfólio de “casos de uso”.
Você olha para a operação, encontra onde sangra, define o problema com clareza. Aí sim sai atrás da ferramenta. Às vezes a resposta é IA generativa. Às vezes é uma planilha bem feita, um RPA, um processo redesenhado ou uma contratação. O martelo pode estar certo. Mas ele só entra em campo depois que o prego aparece.
Por que tanta empresa faz na ordem errada? Pressão. Pressão do conselho, que leu no jornal que o concorrente já usa. Pressão do fornecedor, que vende a licença com desconto agressivo. Pressão do medo de ficar para trás. Ninguém quer ser a empresa que “não fez nada com IA”. Então faz qualquer coisa, rápido, e chama de estratégia.
O efeito colateral aparece nas métricas. Quando você parte da ferramenta, mede o uso da ferramenta. Logins, prompts enviados, minutos de sessão. São números fáceis de coletar e bonitos de mostrar. Também são quase inúteis. Um funcionário pode abrir o Copilot quarenta vezes por dia e a empresa continuar igual, lenta, cara e confusa.
Métrica que importa é incômoda de medir. Tempo de fechamento de um contrato. Custo por atendimento. Taxa de erro em um processo. Horas que a equipe deixou de gastar em tarefa repetitiva. Aliás, essa métrica de “dinheiro não gasto onde não devia” deveria aparecer de alguma forma nos painéis e indicadores de performance. Esses números dão trabalho e expõem quando a ferramenta não entregou. Por isso são evitados.
Tem um segundo paradoxo na mesma lógica, e ele é mais caro.
Nos últimos dois anos, muita empresa olhou para a IA como atalho de corte de pessoal. A conta parecia óbvia. Demite, automatiza, economiza. Todo dia vemos notícias de Big Techs cortando vagas, e de onda de demissões em massa. A Klarna foi o caso mais barulhento. A fintech sueca chegou a afirmar que sua IA de atendimento fazia o trabalho equivalente a 700 funcionários. O quadro caiu de 5,5 mil pessoas, em 2022, para cerca de 3 mil, e a economia virou motivo de orgulho. [3]
Aí veio a parte que ninguém colocou no plano e que tem ocorrido com várias emrpesas em menor escala. O CEO Sebastian Siemiatkowski admitiu que a qualidade do serviço caiu com a automação excessiva e que a empresa planeja uma nova onda de contratações. O atendimento humano passou a ser tratado como serviço VIP. O motivo, nas palavras dele, foi simples. O custo pesou demais na decisão de avançar com a IA, e o resultado entregue foi de qualidade inferior.[4] Começa uma onda onde empresas voltam a contratar pessoas demitidas por conta da IA, pois a IA “está mais cara”.
A ironia é grande. Empresas que queriam demitir para economizar descobriram que, em várias funções, manter o humano sai mais barato. O custo da IA não é só a licença. É infraestrutura. É o consumo que cresce junto com o uso. É o retrabalho de revisar o que a máquina errou, o imposto invisível de checar cada resposta. É o cliente que foi embora irritado. Quando você soma tudo, o atalho às vezes custa mais que o caminho longo.
Isso não quer dizer que IA não compensa. Os 5% provam que compensa, e muito. Quer dizer que a conta precisa ser feita inteira, antes, com o problema na frente e a ferramenta atrás.
Na prática, a inversão é simples de descrever e difícil de executar. Comece pela dor. O software vem depois. Escreva o problema em uma frase antes de assistir a qualquer demonstração de fornecedor. Defina sucesso em termos de negócio. Quantidade de logins não conta como resultado. Faça um piloto pequeno e honesto, com prazo para matar a ideia se ela não andar. E aceite que, no fim da avaliação, a melhor ferramenta para aquele problema pode não ser IA. Empresa madura aguenta ouvir isso.
Guarde o martelo na caixa de ferramentas. Tire ele de lá quando aparecer um prego de verdade.
Referências:
[1] https://finance.yahoo.com/news/mit-report-95-generative-ai-105412686.html
[2] https://canaltech.com.br/mercado/uber-questiona-gastos-internos-com-ia-apos-esgotar-orcamento-anual-em-abril/
[3] https://canaltech.com.br/mercado/apos-ia-que-trabalha-por-700-pessoas-klarna-quer-humanos-para-atendimento-vip/
[4] https://tecnoblog.net/noticias/empresa-que-substituiu-pessoas-por-ia-volta-atras-e-contrata-humanos/
