Nos últimos dois anos, o mercado corporativo mergulhou nas possibilidades da Inteligência Artificial Generativa. Foi um período válido e necessário de descobertas. Ter dezenas de Provas de Conceito (PoCs) rodando em paralelo fazia sentido quando o objetivo principal de diretorias e conselhos era entender o potencial da tecnologia na prática. No entanto, o amadurecimento desse ciclo nos traz para uma nova realidade: muitos desses testes acabaram paralisados na fase de experimentação.
O relatório recente da Deloitte sobre o estado da IA nas organizações ilustra bem esse cenário de transição (2026 Global CSO Survey). O estudo aponta que 39% das empresas permanecem estagnadas em fases iniciais ou de piloto. Além disso, apenas 16% delas relatam usar a tecnologia para, de fato, reimaginar suas linhas de negócio de forma estrutural.
Isso não é necessariamente um fracasso, mas um sinal claro de que fragmentar esforços em pequenos testes cumpriu seu papel inicial. Agora, o mercado percebe que precisamos de uma mudança de rota em direção a projetos com real capacidade de escala.
A fundação de dados e a armadilha da automação
O principal desafio para sair da fase de testes é entender que a IA não é uma simples ferramenta para plugar e automatizar processos que já existem — e que muitas vezes já não funcionavam tão bem. Como costuma pontuar Jorge Sellmer, nosso CRO na Objective, tentar aplicar IA sem repensar o modelo de negócio esbarra em limitações estruturais.
A adoção da IA acabou evidenciando uma necessidade latente nas corporações: é preciso organizar a casa primeiro. A ideia de que basta implementar um modelo de linguagem sobre uma base de dados fragmentada para obter valor tem se provado uma ilusão. Sem uma engenharia de dados robusta e orquestração por pipelines claros, os modelos perdem relevância. A IA não é uma solução mágica de tecnologia; ela exige uma fundação de infraestrutura sólida para que os resultados deixem de ser promessas e se tornem ativos mensuráveis do negócio.
A IA ganha espaço na mesa de estratégia
Estamos vivendo o momento em que a conversa sobre Inteligência Artificial sai das pranchetas puramente técnicas e ganha espaço definitivo na alta gestão. Historicamente, a adoção de novas tecnologias costumava ser liderada de forma mais isolada pelos CIOs, mas a governança atual exige uma abordagem colaborativa. O mesmo estudo da Deloitte revela uma oportunidade de melhoria aqui: apenas 28% dos CSOs (Chief Strategy Officers) co-lideram as decisões de IA em suas empresas.
Essa falta de alinhamento entre as áreas de negócio e tecnologia é a principal barreira para a escala. O desafio saiu da codificação e da implementação e foi para a eficácia corporativa. Os executivos que enxergam a IA como uma pauta central da estratégia — e não como um projeto paralelo de TI — conseguem alinhar os times em torno de iniciativas que realmente fazem a diferença, evitando a dispersão de energia.
Crescimento focado em lucratividade e valor
Esse amadurecimento na adoção da IA passa, inevitavelmente, pela cobrança por retorno financeiro (ROI). Saímos de uma fase de “experimentar para descobrir” para um modelo focado em crescimento guiado pela lucratividade. Nesse novo momento, a disciplina de margens não é um obstáculo para a inovação, mas a base que a sustenta.
Hoje, 41% dos líderes apontam o investimento em IA focado especificamente em impulsionar o valor da empresa como uma prioridade estratégica, segundo o CSO Survey. A tecnologia avançou em uma velocidade impressionante, e é natural que os modelos de governança e investimento ainda estejam se ajustando para absorvê-la.
Para dar o próximo passo e cruzar o chamado “abismo da escala”, as companhias precisam trocar o volume de pequenos projetos pela consistência. O mercado agora valoriza quem tem a infraestrutura de dados preparada e a visão estratégica afiada para focar nas poucas, mas poderosas, iniciativas que realmente transformam o negócio.
*Por João Paulo Miranda, CEO da Objective.
