Quase toda empresa usa IA, mas só 6% têm retorno relevante. O que essas empresas fazem diferente

A inteligência artificial já é rotina nas empresas. A edição 2026 da pesquisa State of AI, da McKinsey, com 1.719 profissionais e executivos de 97 países, mostra que quase 9 em cada 10 organizações usam IA em pelo menos uma área do negócio.

O retorno, porém, não acompanhou. Só 37% conseguem atribuir algum impacto no EBIT ao uso de IA, praticamente o mesmo número do ano anterior. E apenas 6% são o que a McKinsey chama de high performers: empresas que atribuem 5% ou mais do EBIT à IA e descrevem o impacto como significativo.

Ou seja: a maioria comprou, testou e espalhou a IA pela empresa. Pouquíssimas transformaram isso em resultado. O que separa os dois grupos?

A diferença não está na ferramenta

Os high performers não se destacam por usar modelos melhores nem por simplesmente gastar mais. A pesquisa mostra que eles se diferenciam principalmente na forma de trabalhar:

• Redesenham o processo. Quase três quartos dos high performers redesenharam de forma fundamental seus fluxos de trabalho ao adotar IA. Entre as demais empresas, só um quarto fez isso.
• Têm liderança envolvida e medem impacto. Eles têm cerca de duas vezes mais chance de contar com a alta liderança comprometida e com processos definidos para medir o resultado de cada iniciativa.
• Pensam em transformação, não em ferramenta. Têm 3,3 vezes mais chance de querer transformar o negócio com IA nos próximos três anos.
• Levam agentes para a operação. Têm mais de três vezes mais chance de escalar agentes de IA na maioria das áreas.

O primeiro ponto explica boa parte dos outros. Colocar IA em cima de um processo ruim só deixa o processo ruim mais rápido.

O erro mais comum: automatizar o processo como ele está

Um exemplo típico: o financeiro recebe boletos por e-mail, alguém baixa, confere, digita no ERP e agenda o pagamento. A empresa coloca uma IA para ler o boleto e preencher os campos. Ganha alguns minutos por documento.

O high performer faz outra pergunta: por que esse processo existe desse jeito? Talvez metade dos fornecedores possa mandar os dados direto, outra parte possa ser conciliada automaticamente com o pedido de compra, e só as exceções precisem de alguém. A IA entra para ler o que vem fora do padrão. O RPA cuida do lançamento e da conferência. E a pessoa passa a aprovar exceções, não a digitar.

No primeiro caso, o ganho é de minutos. No segundo, o processo muda de tamanho.

Como trazer isso para a sua empresa

1. Escolha processos, não casos de uso soltos. Em vez de "vamos usar IA no atendimento", defina "vamos reduzir o tempo de resposta ao cliente de 2 dias para 2 horas". O objetivo de negócio orienta onde a tecnologia entra.

2. Mapeie o processo real antes de automatizar. O processo do manual raramente é o processo do dia a dia. Entender as exceções, as planilhas paralelas e os retrabalhos é o que mostra o que pode ser eliminado, e não apenas acelerado.

3. Redesenhe, depois automatize. Elimine etapas que não agregam, padronize entradas e só então decida o que fica com o RPA (regras e execução) e o que fica com a IA (interpretação e decisão). (Veja a diferença em RPA não é IA.)

4. Meça como os high performers medem. Defina antes a linha de base (tempo, custo, erro, volume) e acompanhe depois. Sem isso, não dá para saber se a iniciativa faz parte dos 37% com impacto ou dos 63% sem. (Veja como medimos o retorno.)

5. Coloque um executivo como dono. Projetos de IA que dependem só de TI tendem a parar no piloto. Quando um diretor responde pelo resultado do processo, a mudança acontece.

O que isso significa para quem está começando

A boa notícia é que o caminho dos 6% não exige orçamento de multinacional. Exige método: processo certo, redesenhado, medido e com dono. É possível começar por um único processo, provar o retorno em poucos meses e usar esse resultado para financiar o próximo.

É assim que trabalhamos na Autoomatic: mapeamos o processo real, redesenhamos o fluxo, combinamos RPA e IA onde cada um rende mais e medimos o resultado. E você vê o robô funcionando antes de investir. Fale com a gente.

Fontes

• McKinsey: The State of AI 2026 (ago/2026; pesquisa com 1.719 participantes em 97 países, de 4 de maio a 8 de junho de 2026)
• The Register: McKinsey says enterprise AI is finally on the road to ROI (25/08/2026)