Projetos de IA generativa não geram retorno para as empresas

O estudo do MIT, intitulado “The GenAI Divide State of AI in Business 2025”, conclui que 95% dos projetos ligados à inteligência artificial (IA) generativa acabam por não gerar retorno para as empresas.
Este mesmo estudo salienta que apesar do investimento de empresas em inteligência artificial generativa atingir entre 30 a 40 mil milhões de dólares, “apenas 5% dos projetos piloto de IA conseguem extrair milhões em valor, enquanto a grande maioria permanece estagnada, sem impacto mensurável no Profit&Loss (P&L), ou lucro e perdas na sigla em português”.
De acordo com o MIT, o número de projeto ligados à IA generativa que não geram retorno “não parece ser impulsionado pela qualidade do modelo ou pela regulamentação”, mas sim pela abordagem.
Como os prejuízos abrangem tanto os compradores (as empresas) como os construtores (startups, fornecedores, consultoras), o MIT apelidou o fenómeno de The GenAI Divide (A Grande Divisão na IA generativa, na tradução portuguesa).
O estudo conclui ainda que, apesar dos prejuízos, existe uma ampla adoção de ferramentas de IA, como o ChatGPT e o Copilot. Mais de 80% das empresas disse estar a usá-las e a testá-las, e 40% admitiram a sua implementação.
Mas o elevado grau de adoção não tem tido reflexo ao nível do P&L das empresas, muito embora se registem “melhorias, principalmente na produtividade individual”, salienta o MIT.
“Os sistemas para o nível empresarial, personalizado, ou vendidos por fornecedores, estão a ser silenciosamente rejeitados. 60% das organizações avaliaram estas ferramentas, mas somente 20% chegaram à fase piloto e apenas 5% chegaram à fase de produção. A maioria falha devido a fluxos de trabalho frágeis, falta de aprendizagem contextual e desalinhamento com as operações diárias”, diz o estudo.
O MIT salienta que deste estudo surgiram quadro padrões que definem ‘A Grande Divisão na IA’. O primeiro é que existe uma disrupção limitada com “dois dos oito principais setores a apresentarem alterações estruturais significativas”. Segue-se o paradoxo empresarial, com as “grandes empresas a liderarem em volume de pilotos, mas a ficarem para trás na expansão dessas ferramentas”. Depois existe um bias (enviesamento) ao nível do investimento, com os “orçamentos a favorecerem funções visíveis e de alto nível em detrimento de soluções de backoffice com elevado Retorno sobre o Investimento (ROI)”. Acresce que foi detetada uma vantagem na implementação, com as “parcerias externas a apresentarem o dobro da taxa de sucesso das construções internas”.
O estudo detetou ainda que um pequeno grupo de fornecedores e compradores “está a ter um progresso mais rápido” ao abordar estas “limitações diretamente”, e acrescenta que os compradores que acabam por ser bem-sucedidos “exigem uma personalização específica para cada processo, e avaliam ferramentas com base nos resultados que geram para o negócio em vez de benchmarks” de software.
“Eles esperam sistemas que se integrem nos processos existentes e melhorem ao longo do tempo. Vendedores que respondam a estas expectativas garantem milhões de dólares em poucos meses”, salienta o estudo.
O MIT refere ainda que as empresas que acabam por ter um melhor desempenho reportam “poupanças mensuráveis” através da redução dos gastos com BPO (outsourcing de processos de negócio na tradução portuguesa), agências externas e também em operações de backoffice.
“Outras citam a melhoria na retenção de clientes e na conversão de vendas através de sistemas de contacto automatizado e acompanhamento inteligente. Os resultados iniciais [do estudo] sugerem que os sistemas com capacidade de aprendizagem, quando direcionados para processos específicos, podem gerar valor real, mesmo sem grandes reestruturações organizacionais”, refere o mesmo estudo.