A adoção de inteligência artificial nas empresas segue uma lógica clara. Algumas organizações decidem por uma estratégia ampla. Outras avançam em escala menor, por área ou por iniciativa pontual. Em ambos os casos, o limite aparece no mesmo ponto: sem dados organizados, não há escala. Mas organizar dados resolve uma parte do problema. Não resolve tudo.

Um levantamento recente da McKinsey com quase 1.500 organizações globais torna essa diferença visível: 88% das empresas já adotam inteligência artificial em alguma função — número que subiu de 78% no ano anterior. Porém, menos de 6% são consideradas high performers, organizações onde a IA gera impacto mensurável no resultado. No Brasil, o cenário reflete a média global: 72% das empresas brasileiras ainda estão nos estágios iniciais ou experimentais de adoção.

A maioria segue presa exatamente em projetos que funcionam no piloto, mas não se sustentam na operação.

O que separa esses grupos não é acesso à tecnologia nem qualidade dos dados. A McKinsey identifica o redesenho dos fluxos de trabalho como o principal fator associado ao resultado real. Empresas que incorporam IA sobre processos antigos geram análises melhores. Não necessariamente resultados melhores.

O problema é estrutural. Modelos geram previsões com precisão crescente, mas o valor só se concretiza quando essas previsões influenciam decisões no momento em que ainda fazem diferença. Quando o fluxo de decisão não foi redesenhado para isso, o insight chega e aguarda. A capacidade analítica evolui. A capacidade de agir, não.

Não é incomum encontrar empresas com alto nível de maturidade em dados convivendo com processos decisórios lentos e fragmentados. O dado está disponível. A estrutura para usá-lo no tempo certo, não. E quando a decisão finalmente acontece, parte do valor já se perdeu.

O que as empresas que escalam fazem de diferente

É por isso que cresce o entendimento de que a inteligência artificial, desacoplada do processo decisório, acaba funcionando como uma camada adicional de análise, sem impacto direto na execução. O avanço real ocorre quando a inteligência passa a integrar o próprio fluxo de trabalho, conectando dados, decisões e ações na operação.

Empresas que fazem essa transição saem do piloto e chegam à escala. Não por terem modelos melhores ou mais dados. Mas por terem redesenhado onde e quando a IA entra no processo e o que acontece depois que ela gera um output.

Dados organizados continuam sendo o pré-requisito. O que muda é o que a organização faz com eles e a velocidade com que isso acontece. No fim, a vantagem competitiva não estará em quem tem mais dados ou melhores modelos, mas em quem consegue reduzir a distância entre o que sabe e o que decide.

Quem resolver esse problema sai do piloto de vez.

Filipe Cotait é CEO da Stefanini Data & Analytics