Quando a inteligência artificial vira commodity, o que gera valor?
Com a democratização da tecnologia, a vantagem competitiva passa pela combinação de pessoas, arquitetura, método e escala
A inteligência artificial nunca esteve tão acessível às empresas. Transformar esse acesso em resultados, porém, continua sendo um desafio para a maioria delas.
Segundo a pesquisa The State of AI in 2026: On the Road to ROI (O estado da IA em 2026: a caminho do ROI), publicada pela McKinsey em agosto, 89% das organizações utilizam IA regularmente em pelo menos uma função de negócios.
Entretanto, apenas cerca de 6% integram o grupo de alto desempenho, que atribui à tecnologia pelo menos 5% do lucro antes de juros e impostos (Ebit) e relata geração significativa de valor.
Os números mostram que o acesso à tecnologia avançou mais rapidamente do que a capacidade das empresas de transformá-la em resultados.
Acreditar que apenas o acesso à IA será capaz de transformar um negócio é como imaginar que ter um computador ou uma planilha de Excel, por si só, garantirá ganhos de produtividade.
O diferencial está em saber utilizar essas ferramentas de maneira estratégica, com prioridades de negócios bem definidas e uma estrutura capaz de transformar seu potencial em resultados concretos.
É justamente nessa combinação entre tecnologia, estratégia e capacidade de execução que se apoia o conceito de Hub IA, estruturado sobre quatro alavancas: pessoas, arquitetura, método e escala.
A proposta é superar a adoção fragmentada da inteligência artificial e conectar talentos, dados, sistemas e processos aos objetivos estratégicos da organização.
Implementar agentes inteligentes ou disponibilizar ferramentas generativas aos colaboradores é apenas o começo. Para gerar valor, essas tecnologias precisam funcionar de maneira integrada, resolver problemas relevantes e produzir ganhos mensuráveis de produtividade, eficiência e rentabilidade.
PESSOAS
A primeira alavanca são as pessoas. Investir em capacitação e desenvolver novas competências é tão importante quanto incorporar tecnologias avançadas. A lógica lembra a Fórmula 1: mesmo o carro mais sofisticado depende de um piloto preparado para explorar seu potencial.
No ambiente corporativo, ter acesso aos melhores modelos de linguagem (LLMs) e contar com equipes treinadas não garante vantagem competitiva sem uma operação capaz de aproveitar essas capacidades.
A IA amplia possibilidades, mas são os profissionais que conhecem o negócio, interpretam contextos e tomam decisões. A transformação, portanto, exige investimentos contínuos em talentos, lideranças e cultura organizacional.
ARQUITETURA
A segunda alavanca é a arquitetura. Um piloto excepcional dificilmente vencerá com um carro que não responde aos seus comandos. Motor, sensores, aerodinâmica e telemetria precisam trabalhar em conjunto.
Nas empresas, essa integração envolve dados, sistemas, modelos e ferramentas de inteligência artificial. Uma arquitetura flexível permite combinar tecnologias conforme as necessidades do negócio, equilibrando desempenho, segurança, governança e custos.
Mais do que substituir plataformas, o desafio é construir uma base capaz de evoluir continuamente e extrair maior valor dos investimentos já realizados.
MÉTODO
Mas carro e piloto, por melhores que sejam, não vencem corridas sozinhos. É preciso método, a terceira alavanca. Na Fórmula 1, o engenheiro de corrida interpreta dados, orienta o piloto e ajusta a estratégia para melhorar o desempenho.
Nas empresas, esse papel corresponde à orquestração da inteligência artificial: definir onde automatizar, quais processos redesenhar e em quais decisões a participação humana permanece indispensável.
Com o avanço da IA agêntica, o conceito de human in the loop ganha importância para garantir supervisão, governança e controle sobre decisões sensíveis. Sem essa coordenação, a tecnologia pode acelerar tarefas isoladas sem resolver os gargalos que limitam o desempenho da organização.
ESCALA
A quarta alavanca é a escala. Aqui, vale distinguir Individual AI de Institutional AI. Enquanto a primeira amplia a produtividade das pessoas, a segunda transforma a maneira como a organização opera.
A história da eletricidade ajuda a entender essa diferença. Sua chegada às fábricas não provocou imediatamente grandes saltos de produtividade. Os ganhos se consolidaram quando as indústrias redesenharam suas operações para aproveitar a nova fonte de energia.
Com a IA, o movimento é semelhante. Economizar horas de trabalho individual não significa, necessariamente, melhorar o desempenho financeiro de uma companhia. O impacto aparece quando a tecnologia transforma processos de ponta a ponta, reduz custos, amplia receitas e melhora margens.
É nesse estágio que a IA deixa de ser apenas uma iniciativa tecnológica e passa a influenciar o demonstrativo de resultados (P&L) das empresas.
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O acesso à inteligência artificial tende a se tornar cada vez mais universal. Concorrentes poderão utilizar os mesmos modelos, contratar plataformas semelhantes e automatizar atividades parecidas. O que será mais difícil reproduzir é a capacidade de combinar conhecimento do negócio, profissionais preparados, arquitetura tecnológica e uma operação bem orquestrada.
Talvez o maior risco não seja investir em uma IA que não funciona, mas em uma que funciona muito bem para resolver problemas de pouca relevância. A vantagem competitiva não estará em quem utiliza mais inteligência artificial, mas em quem consegue transformar seu potencial em resultados concretos.
A tecnologia pode virar commodity. A capacidade de gerar valor com ela, não.
