Em 2024, acompanhamos o fenômeno dos projetos-piloto e testes de uso de IA Generativa por empresas de todos os tamanhos e segmentos. O investimento massivo refletiu nos relatórios de resultado de 2025, e, com a conta chegando à mesa, os C-levels e boards se perguntam: qual foi o retorno desses investimentos?
Para a vasta maioria, a resposta é frustrante.
Um estudo recente e contundente do MIT, intitulado "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", expôs a dura realidade que muitos líderes já imaginavam, mas poucos admitiam: 95% dos projetos corporativos de IA Generativa falham em gerar ganhos expressivos de receita ou eficiência.
Você não leu errado: noventa e cinco por cento. Esse desperdício absurdo de investimento coloca as empresas no que o estudo chamou de "O abismo da GenAI" – uma lacuna crescente entre o hype da tecnologia e sua implementação de valor.
Será, então, que a Inteligência Artificial Generativa é superestimada?
Nada disso - a IA funciona. O que tem falhado é a estratégia, que não leva em conta aspectos importantes como integração, cultura, segurança e o principal: caso de uso.
Quem já está no mundo dos negócios há algum tempo, viu esse filme antes: com a chegada da internet, com a nuvem, com o Big Data. A IA é apenas o desafio do momento. A questão não é se a IA vai transformar seu negócio, mas como garantir que sua empresa não se torne parte da estatística de 95%.
Por isso, hoje não vamos falar sobre as maravilhas da IA. A conversa será direta e focada em quais os comportamentos que têm causado tanto fracasso, para entendermos a real importância de adoção estratégica, o único caminho para o sucesso.
Os 5 erros identificados no estudo do MIT
Não foi apenas um único erro que levou tantas empresas ao fracasso. Certamente, aconteceram diversos erros estratégicos que, combinados, levaram a esse resultado. Isso fica claro ao analisarmos os erros que tiveram destaque no estudo.
Erro 1: o Foco em "Construir" (Build) em vez de "Integrar" (Partner)
Muitos CIOs, sob pressão para inovar, caem na armadilha de tentar "construir do zero". Eles alocam suas melhores (e mais caras) equipes de tecnologia para criar modelos próprios ou plataformas internas.
O estudo do MIT é brutal neste ponto: projetos de desenvolvimento interno falham duas vezes mais do que iniciativas que utilizam parcerias externas ou soluções especializadas.
A lógica é simples: o "core business" da sua empresa não é esse. O diferencial competitivo não está em replicar o que a Microsoft, Google ou OpenAI já investiram bilhões para criar. O diferencial está em como você aplica essa tecnologia aos seus processos de negócios exclusivos.
Tentar construir do zero é um desvio de foco, um dreno de recursos e um custo de oportunidade gigantesco.
Erro 2: a falta de casos de uso
O segundo erro mais comum é a “Inovação de Palco". Equipes são incentivadas a "testar" a IA resultando em centenas de "projetos piloto" fascinantes que não resolvem nenhum problema de negócio real.
Esses projetos nunca escalam porque começaram sem um objetivo de negócio claro. Eles respondem à pergunta "Isso é legal?", mas nunca à pergunta "Isso economiza R$ X?" ou "Isso reduz o tempo do processo Y em Z%?".
Sem um caso de uso de negócios claro e uma estratégia para o “Go Live” definido desde o Dia 1, o piloto está fadado a morrer no laboratório, juntando-se ao cemitério de boas ideias que nunca geraram um centavo.
Erro 3: o desalinhamento com o ROI
Este é o erro mais irônico identificado pelo MIT. A maioria das empresas (mais de 50%) aloca seus orçamentos de IA em áreas de retorno rápido e visível, como Marketing e Vendas.
No entanto, o estudo descobriu que o maior e mais rápido ROI da IA não está no front-office; mas sim no back-office.
O verdadeiro ROI está na automação de processos administrativos, financeiros, de RH e de suporte – as funções mais custosas de toda operação.
O fracasso em focar o poder da IA nessas áreas (que muitas vezes são vistas como "menos sexy") é a principal razão pela qual o ROI não aparece no balanço final. Os 5% que acertam estão usando IA para reduzir custos operacionais, eliminar terceirizações e automatizar tarefas manuais de alto volume, liberando capital e pessoal para atividades de maior valor.
Erro 4: Bring Your Own AI
O estudo aponta para um aumento maciço do "Shadow IT". Funcionários, frustrados com a lentidão corporativa, usam ferramentas de consumo (como o ChatGPT público) para realizar o trabalho. É o que chamamos de “Bring Your Own AI”.
Isso cria um pesadelo triplo:
- Segurança: dados corporativos sensíveis são inseridos em modelos públicos.
- Medição: é impossível medir o ganho de produtividade se ele está acontecendo fora dos sistemas oficiais.
- Integração: a ferramenta genérica não tem acesso ao contexto. Ela não usa como base de conhecimento seu CRM, seu ERP ou seus bancos de dados internos.
O resultado é que a IA é usada para tarefas de baixo valor (como reescrever e-mails), mas falha em tarefas complexas que exigem consistência e dados corporativos.
Sem falar sobre o risco que seus dados correm. Uma vez que seus colaboradores colocam dados confidenciais em uma ferramenta pública de IA, os dados são usados para treinar o modelo e seus dados estarão lá, disponíveis para consulta pública.
Erro 5: a falha de Integração
Todos os caminhos levam a este ponto. A principal causa de falha dos 95% é a falta de integração.
Uma ferramenta de IA que opera em uma aba separada do navegador não é uma ferramenta de produtividade; é uma distração. Se a IA não estiver profundamente incorporada nos fluxos de trabalho que sua equipe já utiliza – dentro do Outlook, do Teams, do Dynamics 365, do Power BI, do seu ERP – ela não será adotada.
A adoção não acontece por memorando. Acontece quando a ferramenta é o caminho de menor resistência para realizar uma tarefa. Os 95% falham porque entregam uma ferramenta nova e complexa. Os 5% vencem porque tornam as ferramentas existentes mais inteligentes e fáceis de usar.
O caminho para os 5%: o parceiro certo pode definir seu sucesso
Se o estudo do MIT nos ensina algo, é que a adoção de IA não é um projeto de tecnologia. É um projeto de mudança organizacional e integração de processos.
É por isso que os 5% que têm sucesso geralmente não o fazem sozinhos. Eles se apoiam em parceiros estratégicos.
O papel de um parceiro confiável (como a K2M) é mitigar ativamente os cinco erros fatais que acabamos de discutir:
- Contra o erro 1 (Construir do zero): um parceiro não constrói do zero. Nós trazemos a expertise de centenas de caso de sucesso e focamos 100% dos nossos recursos em aplicar esse conhecimento e a tecnologia ao seu negócio.
- Contra o erro 2 (Projetos-piloto): nosso trabalho começa por definir casos de uso, em um diagnóstico focado. Já sabemos o que a IA pode fazer, mas vamos te dizer quais são os seus processos caros e ineficientes e como vamos otimizá-los através da IA.
- Contra o erro 3 (ROI): nosso foco é em uma parceria duradoura, e isso só acontece se a sua empresa perceber o retorno rápida e continuamente. Sabemos que o valor real está em otimizar seu back-office, seus dados e seus fluxos de automação.
- Contra o erro 4 (Ferramentas genéricas): nós implementaremos uma solução segura, governada e de nível empresarial, tirando os seus dados do "Shadow IT" e os colocando em um ambiente seguro e controlado.
- Contra o erro 5 (Integração): este é o nosso core business. A K2M não é uma fornecedora de licenças; somos integradores de sistemas e parceiros de negócios. Nosso trabalho é fazer com que a IA "converse" com seus sistemas legados, seu CRM e seus dados, garantindo que ela funcione dentro do fluxo de trabalho do usuário.
Saia dos 95%: o plano de Adoção Estratégica K2M
A diferença entre os 95% e os 5% é um plano.
Na K2M, não vendemos "IA". Oferecemos um roteiro pragmático para o ROI. Nosso Plano de Adoção Estratégica não é sobre instalar um software; é sobre reengenharia de processos para o sucesso.
Nosso plano é desenhado para levá-lo com a uma adoção de sucesso, focando em quatro pilares:
- Diagnóstico e descoberta: analisamos seus processos de negócios e seu ecossistema de dados para identificar os casos de uso com o ROI mais imediato e tangível.
- Preparação e "readiness" técnico: garantimos que sua infraestrutura, seus dados e suas políticas de segurança estejam prontos para a IA.
- Implementação e integração: integramos a Inteligência Artificial ao seu ecossistema para que ele tenha o contexto necessário e seja de fato útil.
- Adoção, treinamento e governança: aqui está a chave para o sucesso. Criamos um plano de gestão de mudança e métricas de acompanhamento para garantir que sua equipe não apenas use a ferramenta, mas extraia valor dela.
A estatística do MIT não precisa ser seu destino. O fracasso em IA agora é uma escolha estratégica.
Conheça o Plano de Adoção Estratégica K2M e agende seu diagnóstico de ROI.
