95% das empresas não tiveram retorno com IA nos investimentos

Empresas estão investindo bilhões de dólares em inteligência artificial. No entanto, transformar esse investimento em resultado financeiro ainda parece ser um dos grandes desafios do mercado. Esse cenário também levanta discussões importantes sobre o avanço da IA nos investimentos e sobre como a tecnologia está sendo incorporada aos processos de análise e tomada de decisão.

Em novo conteúdo da Zero Markets Brasil, o trader e analista convidado Rodrigo Cohen comenta um estudo do MIT segundo o qual empresas analisadas teriam destinado cerca de US$ 40 bilhões a iniciativas de inteligência artificial nos últimos dois anos. Apesar desse volume expressivo de recursos, aproximadamente 95% não conseguiram identificar retorno financeiro relevante dessas iniciativas.

Nesse contexto, o debate vai além da simples adoção da tecnologia. Afinal, assim como acontece com a IA nos investimentos, os resultados dependem não apenas da ferramenta utilizada, mas principalmente da estratégia, da qualidade dos processos e da capacidade de integrar a inteligência artificial à rotina do negócio.

Para Cohen, o dado chama atenção justamente porque sua experiência pessoal aponta para o caminho contrário. Atualmente, boa parte da produção e da tomada de decisão em seu negócio já passa por ferramentas de IA. Ou seja, na visão do analista, a diferença pode estar menos no acesso à tecnologia e mais na maneira como ela é utilizada.

“O problema não parece ser simplesmente a tecnologia. A questão é onde ela está sendo colocada e se a empresa realmente aprende a incorporá-la à operação.”

IA pode substituir uma estrutura que custaria mais de R$ 300 mil por ano

Cohen utiliza sua própria operação como exemplo para mostrar, na prática, como a inteligência artificial pode transformar processos e reduzir custos. Nesse sentido, a discussão sobre IA nos investimentos também passa pela capacidade da tecnologia de otimizar atividades que antes dependiam de equipes maiores e estruturas mais complexas.

Atualmente, ele afirma empregar inteligência artificial em atividades como:

• criação de roteiros e ideias;

• produção para redes sociais;

• desenvolvimento de páginas;

• design;

• planejamento de campanhas;

• produção de criativos;

• estratégia de lançamentos.

Ao analisar o impacto financeiro dessa estrutura, Cohen estima quanto custaria montar uma pequena equipe para executar essas mesmas funções. O valor chegaria a aproximadamente R$ 14,5 mil mensais apenas em salários ou prestação de serviços.

Além disso, quando entram na conta encargos, férias, 13º salário, impostos e outras despesas de uma estrutura formal, sua estimativa ultrapassa R$ 26 mil mensais, o equivalente a mais de R$ 300 mil por ano.

“E eu nem coloquei nessa conta um estrategista de lançamento, que muitas vezes não cobra salário, mas participação relevante no faturamento.”

Ainda assim, para Cohen, a redução de custos não representa o aspecto mais transformador da tecnologia. Assim como ocorre com a IA nos investimentos, o principal potencial está na capacidade de ampliar produtividade, acelerar processos e apoiar decisões de maneira mais eficiente.

Maior parte dos investimentos estaria indo para vendas e marketing

Um dos pontos que mais chamaram a atenção de Cohen no estudo citado foi a diferença entre onde as empresas concentram seus investimentos em IA e onde os resultados estariam aparecendo.

Segundo a análise apresentada no vídeo, mais da metade dos recursos direcionados à inteligência artificial estaria concentrada em vendas e marketing.

Os ganhos mais consistentes, porém, apareceriam em áreas menos visíveis da empresa: administrativo, suporte e processos internos.

Para Cohen, existe uma possível explicação comportamental.

Vendas e marketing são áreas nas quais os resultados são mais fáceis de exibir internamente: campanhas, vídeos, metas, apresentações e peças produzidas.

Já uma automação que reduz horas de trabalho em um processo administrativo dificilmente ganha o mesmo destaque, embora possa representar uma economia muito mais concreta.

“O back office é onde muitas vezes está a economia de verdade. Só que ninguém bate palma.”

Quase todo mundo testa IA; poucos realmente implantam

Outro dado apresentado por Cohen ajuda a explicar a dificuldade. Segundo o estudo mencionado por ele: 80% das empresas já teriam testado alguma ferramenta de IA.

Uma parcela muito menor teria avançado para testes estruturados e apenas cerca de 5% teria efetivamente incorporado essas soluções ao funcionamento cotidiano da empresa.

A diferença entre experimentar e implementar, para Cohen, é central. Abrir uma ferramenta, fazer algumas perguntas ou testar um agente não significa transformar o processo de uma companhia.

“Quase todo mundo experimenta. Pouca gente coloca para rodar de verdade.”

IA também dá trabalho e pode desperdiçar dinheiro

A própria experiência de Cohen inclui projetos mal sucedidos. Ele relata já ter passado semanas desenvolvendo um sistema baseado em IA para resolver um problema da clínica de sua esposa.

Depois de investir tempo e dinheiro em créditos para testar a solução, concluiu que o sistema não funcionaria como esperado e abandonou o projeto.

Para Cohen, esse tipo de experiência é importante porque confronta uma narrativa comum de que inteligência artificial seria uma espécie de “dinheiro fácil”. Não é.

Ferramentas mudam rapidamente, exigem aprendizado, testes, ajustes e capacidade de identificar quando uma solução simplesmente não vale mais a pena.

“Você constrói, melhora e às vezes percebe que aquilo vai cair em desuso. Aí joga fora. E o tempo gasto você não recupera.”

Complexidades das tarefas com a IA

Mesmo tarefas aparentemente simples continuam exigindo intervenção humana. Na produção de imagens, Cohen afirma que pode gerar diversas versões até encontrar uma utilizável.

Com textos, a dificuldade é semelhante. A primeira versão frequentemente precisa ser reescrita várias vezes até ganhar linguagem natural, personalidade e adequação ao público.

“Se você simplesmente pegar o que sai da IA e publicar, muitas vezes todo mundo percebe que aquilo foi feito por IA.”

Esse processo exige um tipo de conhecimento que não aparece apenas no domínio técnico da ferramenta: é necessário entender profundamente o resultado que se deseja obter.

O maior ganho pode não ser redução de custo

Apesar da economia operacional, Cohen considera que o maior impacto da inteligência artificial em seu negócio aconteceu em outro lugar. Ele passou a utilizar a tecnologia como uma espécie de interlocutor estratégico.

Preço de produtos, estrutura comercial, respostas a propostas, novos projetos e decisões empresariais passaram a ser discutidos com sistemas de IA antes de uma decisão final.

“Eu sento e discuto como talvez discutisse com um sócio.”

E é justamente aí que, para ele, existe uma transformação particularmente relevante para pequenos e médios empresários.

Uma companhia menor dificilmente teria orçamento para manter um conselheiro estratégico disponível constantemente. Com IA, esse tipo de interlocução passou a estar acessível praticamente a qualquer hora.

“Ela não economizou algo que eu tinha. Me deu algo que eu nunca pude pagar”

Cohen diferencia dois tipos de ganho. Quando uma IA produz um roteiro ou uma página, pode estar substituindo uma despesa que anteriormente existia ou seria necessária.

Mas quando ajuda um empresário a avaliar uma negociação às 23h30, antes da assinatura de um contrato, ela não necessariamente está substituindo um funcionário.

Está oferecendo uma capacidade que aquela empresa talvez nunca tivesse.

“Nessa parte, a IA não me economizou nada. Ela me deu uma coisa que eu nunca pude pagar.”

Essa diferença muda a forma de pensar sobre produtividade. A discussão deixa de ser exclusivamente sobre quantas pessoas podem ser substituídas e passa a incluir quais capacidades novas uma empresa pode adquirir.

O erro pode estar em usar IA onde ela aparece, e não onde resolve

A principal leitura de Cohen sobre os resultados do estudo é que muitas empresas podem estar concentrando esforços justamente onde a tecnologia é mais visível.

Campanhas produzidas por IA, vídeos, peças publicitárias e ferramentas comerciais são fáceis de demonstrar. Mas talvez não sejam os pontos em que exista o maior retorno.

Processos internos repetitivos, conferências, respostas, organização de informações, suporte e tarefas administrativas podem gerar ganhos menores individualmente, mas recorrentes.

“Talvez os 95% tenham colocado IA no lugar onde ela aparece, em vez de colocar no lugar onde ela resolve.”

O melhor começo pode ser justamente a tarefa mais chata da empresa

Para quem está começando, Cohen recomenda evitar grandes projetos. Em vez de tentar transformar toda a companhia, a estratégia seria encontrar um processo repetitivo, pouco estratégico e que consome muitas horas de trabalho.

Automatizar primeiro uma tarefa desse tipo permite aprender com risco menor e mensurar o resultado com maior facilidade.

A partir daí, novas aplicações podem ser construídas. Também é necessário aceitar que as primeiras tentativas provavelmente não serão as melhores.

Conclusão

O debate sobre inteligência artificial costuma começar em duas perguntas:
1. Quanto dinheiro a empresa vai economizar?
2. Quantas pessoas poderão ser substituídas?

No entanto, para Rodrigo Cohen, ambas podem estar deixando de lado uma terceira questão, potencialmente mais importante: o que a empresa consegue fazer hoje que simplesmente não conseguia fazer antes?

A experiência de Cohen mostra uma combinação dessas duas perspectivas. De um lado, a IA pode reduzir centenas de milhares de reais em custos de produção e operação. Do outro, pode oferecer acesso permanente a uma capacidade de análise que pequenas empresas dificilmente conseguiriam contratar.

Essa lógica também ajuda a entender o avanço da IA nos investimentos, especialmente quando a tecnologia passa a ser utilizada não apenas para automatizar tarefas, mas também para ampliar a capacidade de análise, organizar informações e apoiar processos de tomada de decisão.

Ainda assim, nenhuma dessas vantagens acontece automaticamente.

“IA não é apertar um botão. É estudar, testar, errar e aprender. Quem não estiver disposto a fazer isso corre o risco de apenas gastar dinheiro e virar mais um dentro da estatística.”

Por isso, para o empresário que ainda não sabe por onde começar, Cohen resume a estratégia em dois passos: automatizar primeiro aquilo que é repetitivo e utilizar a IA também para discutir aquilo que hoje ele não tem com quem discutir.

Em outras palavras, seja na gestão de um negócio ou no uso da IA nos investimentos, o diferencial não está apenas em ter acesso à tecnologia, mas em aprender a utilizá-la de forma estratégica, crítica e integrada à rotina.

Confira o vídeo completo dessa análise no nosso canal. Clique aqui. 

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