IA não converte o esperado em empresas; gestão engessada e falta de talentos travam tecnologia

As empresas investem bilhões em inteligência artificial, mas o retorno esperado não chega. A tecnologia está lá, sofisticada e pronta. O problema, segundo especialistas, não é a máquina — é tudo que a rodeia: a forma como as organizações estão estruturadas, quem as comanda, e se há gente qualificada o suficiente para fazer a coisa funcionar de verdade.

Lucas Reis, especialista em tecnologia e estratégia digital, conversou com o Poder360 e apontou que o impacto econômico real da IA depende de três coisas que as empresas ainda não fazem bem: reformulações estruturais profundas, investimento sério em qualificação de pessoal, e governança clara. Sem isso, a tecnologia fica pendurada no ar, bonita mas inútil.

Os erros que as companhias cometem são bem específicos. Primeiro: deixam que a adoção de IA venha de baixo para cima, com funcionários experimentando ferramentas enquanto a liderança fica de fora. Ninguém no topo aprende a usar a coisa antes de mandar implementar em larga escala. Segundo: colocam IA nos fluxos de trabalho que já existem sem mexer em nada do que vinha antes, o que significa que as velhas ineficiências continuam ali, só que agora com um rótulo de "inteligente". Terceiro: não estabelecem governança clara para lidar com os riscos reais — propriedade intelectual, segurança da informação, decisões automatizadas que podem dar errado.

Mas há um obstáculo ainda maior: não há gente suficiente. A consultoria IDC projeta que mais de 90% das empresas vão enfrentar escassez crítica de talentos em IA até o final de 2026. Nos Estados Unidos, o número de trabalhadores em funções que exigem fluência em IA saltou de cerca de 1 milhão em 2023 para 7 milhões em 2025, segundo a McKinsey. É um crescimento vertiginoso, mas ainda insuficiente para a demanda.

Há uma exceção notável: o setor de desenvolvimento de software já vê ganhos expressivos de produtividade. A razão é simples — a área reorganizou seu fluxo de trabalho para que agentes de IA escrevam milhares de linhas de código por hora sob supervisão de um programador humano. Quando o processo muda, a tecnologia funciona. Mas isso é raro. A maioria das empresas ainda espera que a IA se encaixe nos processos antigos.

Há também a questão legal. A incerteza sobre propriedade intelectual e responsabilidade civil desacelera implementações mais agressivas. No Brasil, o Marco da IA — Projeto de Lei 2.338 de 2023 — já foi aprovado pelo Senado e aguarda análise na Câmara, mas a votação final foi adiada para depois das eleições de 2026. Enquanto isso, o país vive em um limbo normativo temporário, com a ANPD atuando como reguladora de fato através da LGPD.

Segundo Reis, a governança de dados — o conjunto de diretrizes e práticas para garantir segurança, privacidade e qualidade das informações corporativas — funciona como acelerador de produtividade. Quando está bem feita, evita problemas que destroem a confiança na tecnologia e interrompem a transformação digital. O paradoxo é claro: a tecnologia chega antes que as empresas e as pessoas estejam preparadas para extrair seu potencial. O mesmo vale para a regulação. Enquanto isso, o mercado espera, investe, e se pergunta por que o ganho de produtividade que todos prometeram ainda não apareceu.