O Paradoxo do ROI de IA em 2025: Por que 64% inovam mas poucos lucram — e as lições para o gestor brasileiro
tendencias · Por MARCELO FUNKI · 27/03/2026
O Paradoxo do ROI de IA em 2025: Por que 64% inovam mas poucos lucram e as lições para o gestor brasileiro A Inteligência Artificial atingiu um estado de onipresença corporativa, mas a euforia tecnológica está colidindo com a realidade dos balanços. Segundo o relatório global da McKinsey de 2025, 64% das empresas afirmam que a IA impulsiona a inovação, mas apenas 39% relatam impacto no EBIT a nível corporativo. Essa dissonância revela um cenário onde o investimento flui, mas o retorno financeiro direto permanece concentrado em uma elite organizacional. No Brasil, o desafio é acentuado pela pressão por resultados imediatos, que muitas vezes ignora as etapas estruturais necessárias para capturar valor real. A dificuldade reside em transitar de pilotos isolados para o ganho de escala que justifica o investimento perante o conselho de administração. Sem uma estratégia de escala, a IA corre o risco de ser vista apenas como um centro de custo experimental, incapaz de mover os ponteiros financeiros da companhia. Para o gestor brasileiro, entender o que separa os "High Performers" do restante do mercado é a diferença entre liderar a transformação ou esgotar orçamentos. O sucesso em 2025 exige uma transição pragmática do "hype" para projetos auditáveis e economicamente defensáveis. O GAP DA ESCALA: Por que 88% das empresas usam IA, mas poucas dominam o Business Case Os dados são claros: quase 90% das empresas já utilizam IA regularmente em pelo menos uma função de negócio. No entanto, o volume de uso não se traduz em maturidade, pois apenas um terço das organizações conseguiu escalar a tecnologia além de silos experimentais. Há uma disparidade notável conforme o porte da organização: 47% das grandes empresas (receita acima de US5 bi ) atingiram a fase de escala . O "limbo do piloto" é o maior inimigo do payback de projeto de IA no mercado nacional, retendo o valor em provas de conceito. Quando o projeto não escala, os custos de infraestrutura e talento continuam a subir, enquanto o benefício econômico permanece marginal e geograficamente limitado. Como observa Alex Singla, sócio sênior da McKinsey: "Vimos que, embora as empresas tenham lançado ferramentas de IA, a maioria ainda não 'productizou' os casos de uso, não redesenhou fluxos de trabalho ou construiu os guardrails necessários para escala. Os resultados reais surgem quando os líderes usam a tecnologia para ino