A inteligência artificial já começou a produzir resultados financeiros para empresas, mas transformar projetos experimentais em operações de larga escala continua sendo um dos principais desafios do mercado.
Um estudo global da consultoria BearingPoint mostra que 74% das organizações que já implementaram IA registram algum impacto mensurável em receitas ou resultados financeiros. Apesar disso, apenas 13% conseguiram ampliar suas iniciativas completamente de acordo com o plano de negócios original.
A pesquisa ouviu 1.050 executivos e líderes seniores de organizações públicas e privadas em 13 países da Europa, além de Estados Unidos e China, em agosto de 2026.
Os números mostram uma mudança importante na discussão empresarial sobre inteligência artificial: para muitas companhias, a pergunta começa a deixar de ser “a IA funciona?” e passa a ser “como transformar um projeto que funciona em uma operação de toda a empresa?”.
Empresas brasileiras já usam IA, mas tecnologia ainda tem pouco impacto no caixa
Empresas conseguem economizar mais do que aumentar receitas
Os resultados financeiros aparecem com maior intensidade na redução de custos.
Entre as organizações que já implementaram inteligência artificial, 24% afirmam ter conseguido reduzir custos em pelo menos 10%.
Quando o indicador analisado é crescimento de receita ou melhoria equivalente na prestação de serviços, apenas 4% registram ganhos de pelo menos 10%.
Isso sugere que, neste estágio da adoção, a inteligência artificial está produzindo resultados mais visíveis em eficiência e produtividade do que na criação de novas receitas.
A própria BearingPoint observa que parte significativa das empresas ainda registra impactos relativamente pequenos: quase metade informa efeitos inferiores a 4% sobre custos e abaixo de 2% sobre receitas.
O problema começa quando a empresa tenta crescer
Fazer uma ferramenta de IA funcionar em um departamento ou projeto específico é diferente de integrá-la a toda a operação.
É justamente nessa transição que muitas empresas encontram dificuldades.
Segundo o estudo, menos de um terço consegue avançar dos projetos-piloto para uma utilização mais ampla.
Apenas 13% conseguiram escalar suas iniciativas totalmente de acordo com o planejamento inicial. Quase três quartos precisaram modificar o escopo original ou chegaram a uma escala inferior à prevista.
Os principais obstáculos não estão necessariamente nos próprios modelos de inteligência artificial.
Cerca de 40% dos entrevistados apontaram questões regulatórias como uma das principais barreiras, enquanto 34% mencionaram dificuldades para integrar IA aos sistemas de tecnologia já existentes nas empresas.
Sistemas antigos viraram um problema para a IA
A integração com sistemas legados ajuda a explicar por que uma demonstração impressionante de inteligência artificial nem sempre se transforma rapidamente em produtividade real.
Grandes empresas frequentemente operam com diferentes bancos de dados, softwares desenvolvidos em épocas distintas e informações distribuídas entre departamentos.
Para que a inteligência artificial trabalhe em escala, precisa acessar dados confiáveis e sistemas capazes de se comunicar.
Na pesquisa, 54% dos executivos apontaram dados confiáveis e de alta qualidade como fundamentais para ampliar a utilização da IA. Também aparecem como fatores relevantes integração entre bases, governança clara e facilidade de acesso às informações.
Isso significa que comprar um modelo avançado ou contratar uma plataforma de inteligência artificial pode ser apenas uma parte do investimento necessário.
Só 11% têm IA profundamente integrada
A proporção de organizações que afirmam ter inteligência artificial profundamente integrada às operações passou de 7% em 2025 para 11% em 2026.
A BearingPoint divide as empresas pesquisadas em quatro níveis de maturidade.
Cerca de 15% ainda estão explorando possibilidades sem projetos ativos; 20% realizam experimentos ou pilotos; 54% já implementaram soluções e conseguem algum valor; e apenas 11% são classificadas como líderes, com IA profundamente incorporada às operações e uma estratégia clara de transformação.
A diferença entre esses grupos aparece também na capacidade de crescimento.
Entre as organizações classificadas como líderes, 47% conseguem escalar projetos conforme planejado. Entre as empresas que simplesmente implementaram IA, o percentual cai para 6%.
IA também começa a mudar o tamanho das equipes
Outro resultado chama atenção para os efeitos sobre o mercado de trabalho.
Segundo a pesquisa, 62% das organizações relatam que ganhos de produtividade proporcionados pela inteligência artificial já produziram uma capacidade excedente de trabalho equivalente a pelo menos 10% da força de trabalho.
Isso não significa necessariamente que 10% dos funcionários dessas empresas tenham sido demitidos.
O indicador aponta que a tecnologia está permitindo realizar determinadas atividades com menos horas de trabalho, criando uma diferença entre a capacidade existente e aquela necessária para executar as mesmas tarefas.
O que as empresas fazem com esse ganho — reduzir equipes, redistribuir profissionais ou aumentar a produção — depende das decisões de gestão.
Até 2030, 95% das organizações pesquisadas esperam enfrentar algum nível semelhante de capacidade excedente provocado pela inteligência artificial.
Próxima fase da IA será menos sobre tecnologia e mais sobre gestão
Os números ajudam a explicar uma transformação que começa a aparecer no mercado corporativo.
Nos primeiros anos da inteligência artificial generativa, boa parte da corrida empresarial estava concentrada em testar ferramentas, criar pilotos e descobrir possíveis aplicações.
Agora, uma quantidade maior de empresas já possui casos em que a tecnologia efetivamente produz algum resultado.
O desafio seguinte é diferente.
Para transformar esses projetos em operações de larga escala, empresas precisam reorganizar dados, processos, sistemas, governança, equipes e métricas financeiras.
A BearingPoint recomenda, entre outras medidas, que organizações relacionem projetos de IA diretamente a indicadores financeiros, avaliem a possibilidade de escala antes de realizar grandes investimentos e adaptem o planejamento da força de trabalho aos ganhos de produtividade.
A conclusão do estudo é que possuir acesso à inteligência artificial deixa gradualmente de ser um diferencial por si só.
À medida que os modelos se tornam amplamente disponíveis, a vantagem passa a depender da capacidade das empresas de integrar a tecnologia ao negócio e transformar produtividade em resultado financeiro.