Dados de um estudo de mercado citado no texto mostram que 80% dos entrevistados relataram aumento de produtividade individual com IA, enquanto 37% perceberam algum efeito no EBIT de suas organizações. Apenas 6% das empresas foram classificadas como high performers em IA, entendidas como aquelas que associam pelo menos 5% do EBIT à tecnologia e relatam impacto significativo. Esses números expõem a diferença entre adotar IA e incorporá-la de modo a alterar a economia do negócio.
Caruso destaca que eficiência não deve significar apenas fazer mais rápido o que já se fazia, mas repensar processos. Entre as organizações que mais extraem valor da IA, cerca de 75% redesenharam fundamentalmente seus fluxos de trabalho, em contraste com aproximadamente 25% das demais empresas avaliadas. Em vez de sobrepor IA a processos antigos, essas empresas iniciam pelo problema e recriam processos com base nas possibilidades oferecidas pela tecnologia.
A segunda alavanca, o crescimento, tem potencial importante para os próximos anos. A IA pode revelar oportunidades que a empresa ainda não explora ao combinar dados transacionais, comportamento do cliente, contexto e sinais diversos. No varejo, por exemplo, uma grande rede de fast-food passou a usar tecnologia de decisão para personalizar recomendações levando em conta horário, clima, movimento nas lojas e itens já selecionados pelo consumidor, transformando contexto em oportunidade comercial além de acelerar operações.
O autor aponta que muitas organizações já acumulam enormes volumes de informações sobre transações e clientes; o desafio atual é correlacionar esses dados com contexto, histórico e preferências para identificar necessidades não explicitadas pelo consumidor e gerar novas ofertas. Cerca de 80% das organizações pesquisadas buscam eficiência com IA, mas as que mais capturam valor também perseguem crescimento e inovação.
Caruso observa ainda que o uso tático da IA — como resumir documentos, gerar conteúdo ou automatizar tarefas — tem valor, mas há um patamar superior quando a tecnologia identifica padrões, relaciona informações dispersas e apoia decisões. Agentes de IA ampliam essa capacidade ao orquestrar fluxos em que sistemas diferentes observam contexto, analisam dados e executam etapas. No futuro, agentes de empresas distintas podem interagir em processos compartilhados, o que torna essenciais governança, qualidade dos dados e profissionais capazes de validar resultados.
Quanto à medição, o EBIT continua sendo a referência final, mas surge com atraso e mistura várias contribuições. Empresas mais maduras acompanham indicadores de percurso, como time to decision (tempo entre um sinal e a ação), value of decision (ganho da decisão assistida por IA), custo por tarefa concluída incluindo retrabalho, taxa de intervenção humana e receita habilitada por IA — parcela do faturamento dependente da tecnologia. Esses indicadores explicam o caminho até o EBIT e devem ser construídos pelas equipes antes de serem cobrados.
Para Caruso, a discussão futura sobre IA não será sobre qual modelo ou agente tem mais autonomia, mas sobre quem consegue transformar capacidades em resultados sustentáveis. Eficiência e crescimento são complementares: uma empresa precisa operar melhor hoje sem perder a capacidade de gerar receita amanhã. A vantagem competitiva estará em saber onde aplicar cada alavanca e em medir a velocidade e o valor das decisões que a IA possibilita.
Por Marcos Caruso
Business Director da GFT Technologies no Brasil
Fonte: Paranaibamais
