{"id":5188,"date":"2026-06-03T11:13:22","date_gmt":"2026-06-03T14:13:22","guid":{"rendered":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/2026\/06\/03\/o-que-separa-os-6-que-extraem-valor-real-da-ia-do-restante-do-mercado\/"},"modified":"2026-06-03T11:13:22","modified_gmt":"2026-06-03T14:13:22","slug":"o-que-separa-os-6-que-extraem-valor-real-da-ia-do-restante-do-mercado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/2026\/06\/03\/o-que-separa-os-6-que-extraem-valor-real-da-ia-do-restante-do-mercado\/","title":{"rendered":"O que separa os 6% que extraem valor real da IA do restante do mercado"},"content":{"rendered":"

Investidor da Orb.tz, Cesar Bertini diz que o problema n\u00e3o \u00e9 a tecnologia, \u00e9 como executivos brasileiros est\u00e3o entrando nela. Sem indicador, com obsess\u00e3o por produtividade e prot\u00f3tipos que n\u00e3o viram produto, a maioria das iniciativas perde o foco no meio do caminho.<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial j\u00e1 est\u00e1 em quase todas as empresas. O retorno, em quase nenhuma. Dois dos estudos mais citados do setor chegam, por caminhos independentes, \u00e0 mesma fronteira. O MIT, na iniciativa NANDA, constatou que apenas 5% dos pilotos de IA generativa produzem efeito mensur\u00e1vel em P&L. A McKinsey, em recorte distinto, identificou que s\u00f3 cerca de 6% das empresas – os “AI high performers” – atribuem \u00e0 IA mais de 5% do EBIT e relatam valor significativo. S\u00e3o amostras e m\u00e9tricas diferentes apontando para o mesmo ponto: o de quem de fato extrai resultado. Em volume, a ado\u00e7\u00e3o \u00e9 quase universal: 88% das organiza\u00e7\u00f5es j\u00e1 usam IA em pelo menos uma fun\u00e7\u00e3o, segundo a McKinsey, n\u00famero refor\u00e7ado pelo AI Index 2026 da Universidade Stanford. Ainda assim, apenas 39% relatam algum impacto no EBIT, quase sempre inferior a 5%, e o BCG estima que 60% das empresas n\u00e3o geram valor material apesar do investimento.<\/p>\n

No Brasil, o descompasso se repete. O relat\u00f3rio “State of AI in the Enterprise 2026”, da Deloitte, coloca o pa\u00eds entre os que mais usam IA para promover mudan\u00e7a estrutural – 42% dos entrevistados brasileiros, contra 34% na m\u00e9dia global -, mas registra maturidade ainda baixa: 47% das empresas relatam ado\u00e7\u00e3o m\u00ednima e apenas 1%, ado\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada. A pesquisa da Abiacom de janeiro de 2026 refor\u00e7a o quadro: 72% das companhias seguem nos est\u00e1gios iniciante ou experimental, e 59,1% sequer estabeleceram diretrizes formais para o uso da tecnologia. A ado\u00e7\u00e3o avan\u00e7a em ritmo superior ao da maturidade estrat\u00e9gica.<\/p>\n

Para Bertini, Founder e ex-CEO da MC1 Technologies, multinacional brasileira que liderou at\u00e9 a venda e que atualmente atua como conselheiro de empresas como Iugu, Eduzz e Objective, o gargalo n\u00e3o est\u00e1 na disponibilidade da tecnologia. “A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 em todo lugar. A pergunta que importa \u00e9 quantas iniciativas realmente est\u00e3o mudando os resultados das empresas”, afirmou no epis\u00f3dio do podcast Start Ups N’ Downs dedicado aos principais erros de empresas com IA.<\/p>\n

A leitura que faz do mercado brasileiro identifica 4 padr\u00f5es recorrentes nas tentativas frustradas de ado\u00e7\u00e3o<\/strong>, todos discutidos no epis\u00f3dio com o co-host Ricardo Corr\u00eaa, fundador da Ramper.<\/p>\n

1 – A aus\u00eancia de indicadores claros antes de iniciar o projeto<\/strong><\/p>\n

A maioria das empresas come\u00e7a pela ferramenta, n\u00e3o pelo resultado pretendido. Sem proposta de valor definida, fica imposs\u00edvel separar uso leg\u00edtimo de teatro de inova\u00e7\u00e3o. A McKinsey identificou que os 6% considerados “AI high performers” s\u00e3o 3 vezes mais propensos do que a m\u00e9dia a usar IA para transforma\u00e7\u00e3o, e n\u00e3o para efici\u00eancia marginal. A inten\u00e7\u00e3o, e como ela \u00e9 medida, antecipa o resultado.<\/p>\n

2 – O foco excessivo em produtividade individual<\/strong><\/p>\n

80% das empresas tratam IA como ferramenta de efici\u00eancia, segundo a McKinsey, mas o ganho de produtividade do operador raramente se converte em margem operacional.Esse gap de convers\u00e3o fica claro na pesquisa da Bain, que encontra<\/strong> aumento de 14% em produtividade entre empresas que implementam IA generativa no Brasil, com 9% de crescimento nos resultados financeiros, gap que mostra exatamente o atrito da convers\u00e3o. Quando o ROI \u00e9 cobrado pelo board, a planilha n\u00e3o fecha.<\/p>\n

3 – A dificuldade de transformar prot\u00f3tipos em produtos<\/strong><\/p>\n

2\/3 das empresas globais ainda n\u00e3o escalaram IA al\u00e9m de pilotos isolados, mostra a McKinsey. A dist\u00e2ncia entre uma prova de conceito que impressiona em demo e um sistema que opera com governan\u00e7a, dados estruturados, integra\u00e7\u00e3o com fluxos existentes e protocolo de erro costuma ser subestimada por quem aprovou o or\u00e7amento. “A maturidade da empresa para absorver a IA importa mais do que a sofistica\u00e7\u00e3o do modelo escolhido”, resume Bertini.<\/p>\n

4 – O risco de perder foco estrat\u00e9gico diante da quantidade de possibilidades<\/strong><\/p>\n

Com press\u00e3o para mostrar resultado em IA, \u00e1reas se multiplicam em frentes paralelas. Cada ger\u00eancia testa sua ferramenta. Cada diretoria contrata seu fornecedor. O resultado \u00e9 um cat\u00e1logo de pequenas iniciativas que nunca consolida valor relevante e que, somadas, drenam aten\u00e7\u00e3o da lideran\u00e7a. A Bain d\u00e1 nome ao fen\u00f4meno – a “armadilha da microprodutividade”, em que a prolifera\u00e7\u00e3o de pilotos e provas de conceito gera ganhos pontuais que nunca escalam. O valor, mostra a McKinsey, est\u00e1 em quem persegue transforma\u00e7\u00e3o em arquitetura coerente, n\u00e3o em quem soma frentes dispersas.<\/p>\n

A solid\u00e3o do executivo como camada adicional<\/strong><\/p>\n

H\u00e1 ainda um quinto ponto que atravessa os quatro anteriores, segundo Bertini: a solid\u00e3o do executivo brasileiro diante desse tipo de decis\u00e3o. “Quem est\u00e1 liderando uma transforma\u00e7\u00e3o estrutural raramente tem com quem trocar honestamente. Acaba decidindo sozinho, com informa\u00e7\u00e3o ruim, em prazo curto”, diz. A observa\u00e7\u00e3o ancora a tese da Orb.tz<\/a>, plataforma de relacionamento entre l\u00edderes de neg\u00f3cio da qual Bertini \u00e9 investidor. A opera\u00e7\u00e3o combina duas frentes para endere\u00e7ar esse v\u00e1cuo de troca qualificada entre pares.<\/p>\n

A primeira \u00e9 o League, comunidade de empres\u00e1rios e executivos focada em manter o grupo atualizado sobre transforma\u00e7\u00f5es relevantes de mercado e estimular trocas estruturadas de experi\u00eancia sobre como outras empresas est\u00e3o atravessando esses ciclos. <\/p>\n

A segunda \u00e9 o Comit\u00ea, formado por C-levels e executivos que j\u00e1 passaram por grandes momentos de transforma\u00e7\u00e3o envolvendo cultura, tecnologia, opera\u00e7\u00e3o e modelo de servi\u00e7o. A proposta \u00e9 colocar a lideran\u00e7a de uma empresa em contato cont\u00ednuo com quem j\u00e1 viveu uma mudan\u00e7a estrutural compar\u00e1vel.<\/p>\n

“Ado\u00e7\u00e3o de IA \u00e9, antes de tecnologia, uma decis\u00e3o de modelo de neg\u00f3cio. Liderar essa transi\u00e7\u00e3o exige mais do que a pr\u00f3xima ferramenta, exige proximidade com quem j\u00e1 fez a travessia”, afirma Cesar. A pergunta que separa os 6% do resto do mercado, no fim das contas, \u00e9 menos sobre qual modelo de linguagem usar e mais sobre quem o l\u00edder tem ao lado quando precisa decidir.<\/p>\n

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