Escrito por: Equipe Bolso do Investidor
Data da publicação: 20/10/2025
A adoção da inteligência artificial (IA) deixou o campo dos experimentos para se tornar uma peça central na estratégia de negócios. Segundo relatório global veiculado nesta semana, executivos estão sendo pressionados a identificar casos de uso prioritários, construir estruturas de governança e aprender rapidamente por meio de testes para transformar a IA em vantagem competitiva real. A mensagem é clara: não se trata mais de “se” usar IA, mas de “como” fazer isso em escala, e essa transição tem implicações diretas para eficiência operacional, modelo de receita e risco regulatório.
A rota para “IA do mundo real”, prioridades na prática
De acordo com o estudo, o caminho dos executivos começa por três etapas essenciais: 1) identificar casos de uso claros e com impacto imediato, como automação de processos, personalização de clientes ou manutenção preditiva; 2) testar e aprender rapidamente, promovendo experimentos com equipes multidisciplinares, métricas de resultado e ciclos curtos de feedback; e 3) criar uma governança de IA que equilibre inovação e responsabilidade, envolvendo estrutura organizacional, ética, riscos de viés, segurança de dados e compliance.
Empresas que conseguiram avançar estão deixando de ver a IA apenas como ferramenta de automação e passam a explorá-la como plataforma de inovação estratégica — onde ela permite novos modelos de negócios, melhorias em produtos e diferenciação competitiva. Um dos pontos observados é que a IA física (fusão de IA com sensores, robótica e outros hardwares) está emergindo como uma nova fronteira, oferecendo tanto eficiência quanto capacidade de ditar o ritmo da inovação global.
Desafios de implementação e cuidado com expectativas
Mesmo com entusiasmo crescente, o relatório ressalta que muitas empresas ainda enfrentam obstáculos estruturais: falta de dados de qualidade, ausência de liderança clara, silos organizacionais, cultura resistente à mudança e riscos de compliance elevados. Além disso, há uma lacuna entre pilotos promissores e transformação em escala, muitas iniciativas permanecem confinadas a projetos isolados e não se propagam por toda a organização.
Outro desafio importante é a governança da IA: à medida que o uso do recurso se intensifica, aumentam também os riscos de vieses algorítmicos, falta de explicabilidade, dependência excessiva de fornecedores externos e vulnerabilidades de cibersegurança. Para executivos e investidores, a transição da IA experimental para a IA operacional exige visão técnica, alinhamento estratégico e controle de risco corporativo.
Visão do Bolso do Investidor
A transformação da IA em componente central do negócio representa uma nova fase competitiva: empresas capazes de escalar modelos de IA com governança podem capturar margens e obter diferenciação sustentável. Para investidores, isso significa redobrar atenção a sinais como a existência de executivo de IA ou conselho de IA, métricas de adoção de IA nos produtos e processos, e se o uso da tecnologia já está ligado a resultados financeiros concretos, não apenas promessa. Por outro lado, o descompasso entre hype e execução pode gerar expectativas frustradas, retrabalho e até perdas reputacionais e regulatórias. Em resumo: a IA virou um requisito de competitividade, não mais um modismo, e as empresas em atraso podem ver isso como risco, enquanto as adiantadas têm potencial de retorno exponencial.
Conclusão
O momento exige que executivos deixem de lado a ambiguidade e tratem a IA como um ativo estratégico com impacto nos resultados da empresa. A virada está em transformar pilotos em escala, governar a tecnologia com rigor e conectar a IA ao modelo de negócios real. Para o investidor, observar como as empresas articulam esse movimento, e com que disciplina, será tão relevante quanto monitorar os resultados financeiros tradicionais. A IA não é mais opcional, e o sucesso dependerá menos da tecnologia em si e mais da capacidade de execução e adaptação organizacional.
Fontes: