Um novo relatório do MIT, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, trouxe um dado que surpreendeu até os mais otimistas: 95% das iniciativas de inteligência artificial nas empresas não geram resultado concreto. O número contrasta com o entusiasmo generalizado em torno da IA e reforça a percepção de que, apesar do avanço tecnológico, a maioria das companhias ainda não sabe transformar experimentos em valor de negócio. Entre as poucas que conseguem romper essa barreira está um grupo de apenas 5%, cujas práticas revelam um ponto em comum: o resultado não nasce da tecnologia em si, mas da clareza de propósito.
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Para Thiago Oliveira, CEO da Monest, esse descompasso é consequência direta da forma como o mercado tem encarado a IA. “Falar de inteligência artificial virou item obrigatório em qualquer planejamento estratégico. Mas existe uma diferença enorme entre falar de IA e gerar resultado com IA, e a maior parte das empresas ainda está presa na etapa do discurso”, afirma. Segundo ele, muitas companhias caíram no que chama de “armadilha do encantamento”: times empolgados com novidades técnicas, laboratórios que se multiplicam, pilotos que nunca viram operação real e discussões intermináveis sobre o “como fazer”. Enquanto isso, o negócio segue exigindo o básico: eficiência, redução de custos e crescimento.
Para o executivo, a virada acontece quando a empresa muda a pergunta. Em vez de “como aplicamos IA aqui?”, passa a questionar “qual problema real podemos resolver agora com ajuda da IA?”. Essa mudança, diz ele, é mais sobre mentalidade do que sobre tecnologia. “A IA deixa de ser vitrine e passa a ser ferramenta quando a liderança entende que não existe projeto de inovação válido se ele não estiver conectado a um indicador concreto de negócio”, afirma. Não por acaso, o estudo do MIT mostra que as iniciativas bem-sucedidas têm origem em dores financeiras ou operacionais específicas, como reduzir inadimplência, automatizar etapas críticas, destravar margem e aumentar produtividade.
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Inteligência Artificial como pilar estrutural das empresas
Foi exatamente esse ponto de partida que guiou a Monest. A empresa surgiu da necessidade de tornar a recuperação de ativos mais eficiente, menos custosa e mais alinhada ao comportamento atual do consumidor. A solução encontrada foi criar uma agente virtual, a Mia, apoiada por IA, capaz de conduzir a cobrança de débitos de forma personalizada, escalável e com taxas de contato superiores às interações humanas tradicionais. Nada foi pensado como laboratório de inovação; tudo foi desenhado como resposta direta a uma dor do mercado. “Os melhores projetos de IA que vi até hoje nunca nasceram apenas de um time técnico animado com o modelo da vez. Eles nasceram de uma dor clara, objetiva e urgente”, diz Oliveira.
A análise do MIT reforça essa percepção: os 5% de projetos que geram impacto compartilham traços comuns de pragmatismo. São iniciativas conduzidas com disciplina, alinhadas ao core da operação, acompanhadas por métricas objetivas e comandadas por lideranças dispostas a encerrar o que não funciona. “IA boa não é a que impressiona; é a que move o ponteiro”, afirma o CEO da Monest. Para ele, o ciclo de encantamento com a tecnologia, especialmente com a explosão da IA generativa, já cumpriu seu papel. Agora, o mercado entra no tempo da entrega, que exige decisões difíceis, revisão de processos e, sobretudo, humildade para reconhecer que IA nenhuma resolve um negócio mal dirigido.
Oliveira acredita que a inteligência artificial será um pilar estrutural das empresas nos próximos anos, mas não como promessa isolada. Ela será parte de um modelo operacional mais inteligente, mais eficiente e mais orientado a dados. A diferença entre fazer parte dos 95% ou dos 5%, afirma, está na maturidade da liderança em transformar discurso em método. “Tecnologia nenhuma substitui estratégia. IA vira resultado quando deixa de ser vitrine e passa a ser método”, conclui.
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