Apesar dos investimentos globais de aproximadamente US$ 1,6 trilhão em inteligência artificial desde 2022, os ganhos de produtividade observados na economia permanecem abaixo das expectativas. O cenário tem mobilizado empresas, pesquisadores e investidores em busca de respostas sobre por que uma das principais apostas tecnológicas da atualidade ainda não produziu impactos proporcionais ao volume de recursos destinados ao setor.

Segundo o doutor em Comunicação, especialista em Tecnologia e Inteligência Artificial e chairman da Zygon, Lucas Reis, a explicação vai além da evolução dos modelos de IA. Na avaliação do pesquisador, o principal desafio está na capacidade das organizações de adaptar processos internos, desenvolver novas competências e reorganizar a forma como o trabalho é realizado.

De acordo com o especialista, a inteligência artificial é uma tecnologia de propósito geral, semelhante à eletrificação das indústrias e à chegada dos computadores, cujos efeitos econômicos levaram anos para se consolidar devido à necessidade de mudanças estruturais nas empresas.

Tecnologia avança mais rápido que a transformação das organizações

Embora a adoção da inteligência artificial cresça em diferentes segmentos econômicos, muitas organizações ainda encontram dificuldades para transformar projetos-piloto em resultados efetivos para o negócio.

Lucas Reis afirma que existe uma expectativa de que a tecnologia produza ganhos imediatos de produtividade, mas destaca que esse processo depende de investimentos complementares em gestão, cultura organizacional e qualificação profissional.

Segundo o pesquisador, a implementação isolada de ferramentas de IA dificilmente gera resultados expressivos sem que haja revisão dos processos de trabalho, definição de modelos de governança e integração entre tecnologia e operação.

Projetos de IA enfrentam obstáculos para gerar valor nas empresas

Estudos internacionais apontam que grande parte das empresas já experimentou soluções baseadas em inteligência artificial. No entanto, poucas conseguiram ampliar esses projetos a ponto de produzir ganhos consistentes de produtividade e desempenho.

Entre os principais desafios identificados estão a gestão de riscos, a ausência de estratégias bem definidas, dificuldades de integração entre áreas de negócio e tecnologia e limitações relacionadas à implementação da inovação em larga escala.

Na avaliação de Lucas Reis, esse cenário demonstra que o principal gargalo atual deixou de ser tecnológico e passou a ser organizacional.

Especialista aponta três pilares para ampliar os ganhos de produtividade

Segundo o chairman da Zygon, três fatores precisam evoluir simultaneamente para que a inteligência artificial produza impactos econômicos mais relevantes.

O primeiro é a requalificação dos profissionais, preparando as equipes para atuar em conjunto com sistemas inteligentes. O segundo envolve o fortalecimento da governança e da responsabilização sobre decisões automatizadas. Já o terceiro está relacionado à reorganização do ambiente de trabalho, com redistribuição das atividades entre pessoas e agentes inteligentes.

Nesse cenário, Lucas Reis afirma que competências humanas como pensamento crítico, capacidade de análise, relacionamento interpessoal e responsabilização pelas decisões tendem a ganhar ainda mais relevância.

Mudança exige transformação contínua e planejamento estratégico

Pesquisador dos impactos da inteligência artificial sobre produtividade, gestão e transformação do trabalho, Lucas Reis analisa esses temas em seu artigo “Por que o investimento em IA (ainda) não gerou ganho de produtividade?”.

No estudo, o especialista defende que os investimentos bilionários em inteligência artificial ainda não produziram ganhos expressivos porque as organizações permanecem em processo de adaptação à nova realidade tecnológica.

Segundo ele, empresas que investirem desde agora em pessoas, processos, lideranças e cultura organizacional estarão mais preparadas para converter a inteligência artificial em vantagem competitiva à medida que a tecnologia alcançar maior maturidade.

O pesquisador conclui que a transformação provocada pela IA ocorrerá de forma gradual e dependerá menos da velocidade da inovação tecnológica e mais da capacidade das organizações de incorporar essas mudanças ao cotidiano de maneira estruturada.