Por que a IA ainda não movimentou a economia como previsto? Especialista explica
Para o pesquisador Lucas Reis, ganhos de produtividade dependem menos da tecnologia e mais da transformação de processos, cultura e gestão nas empresas
14 de julho de 2026
Embora os aportes em inteligência artificial alcancem cifras trilionárias e as expectativas sobre seus impactos econômicos sejam altas, os resultados ainda aparecem de forma marginal. Lucas Reis, PhD e chairman da Zygon, explica por que essa transformação depende de fatores que vão além do avanço tecnológico.
Mesmo com cerca de US$1,6 trilhão investidos globalmente em inteligência artificial desde 2022, os ganhos de produtividade agregada permanecem modestos. O cenário tem despertado a atenção de empresas e especialistas, que buscam entender por que uma das tecnologias mais promissoras da atualidade ainda não conseguiu entregar todo o impacto esperado nos negócios.
Embora a adoção da IA avance em ritmo acelerado, e organizações de diferentes setores ampliem investimentos na tecnologia, os resultados ainda estão distantes das projeções mais otimistas. Estudos apontam que o principal obstáculo não está na capacidade das plataformas de IA, mas na dificuldade das empresas em adaptar processos, desenvolver novas competências e reorganizar a forma como o trabalho é realizado.
Segundo o doutor em Comunicação, especialista em Tecnologia e Inteligência Artificial e chairman da Zygon, Lucas Reis, esse cenário repete um comportamento já observado em outras grandes revoluções tecnológicas. Na avaliação do pesquisador, a inteligência artificial representa uma tecnologia de propósito geral, capaz de transformar diferentes áreas da economia, mas seus efeitos dependem de mudanças estruturais que costumam levar anos para se consolidar. Assim como aconteceu com a eletrificação das indústrias e, posteriormente, com os computadores, a tecnologia chega antes que empresas e pessoas estejam preparadas para extrair todo o seu potencial.
“Existe uma expectativa de que a inteligência artificial, por si só, aumente rapidamente a produtividade das empresas. Mas a história mostra que isso não acontece dessa forma. O verdadeiro ganho depende de investimentos complementares, como o redesenho dos processos, a requalificação das equipes, novos modelos de governança e uma mudança cultural capaz de incorporar a IA à rotina das organizações. Sem essa transformação, a tecnologia dificilmente entregará todo o valor que promete”, afirma.
O desafio é evidenciado por levantamentos internacionais que mostram que, embora a maior parte das empresas já tenha experimentado soluções baseadas em inteligência artificial, poucas conseguiram escalar esses projetos até gerar valor tangível para o negócio. Ao mesmo tempo, as iniciativas de IA têm sido interrompidas por dificuldades relacionadas à gestão de riscos, à ausência de estratégias claras e à falta de integração entre tecnologia e operação. Isso reforça a percepção de que o gargalo atual está na forma como as organizações implementam a inovação, e não na evolução dos modelos de inteligência artificial.
Segundo Lucas Reis, três frentes precisam avançar simultaneamente para que a inteligência artificial produza impactos concretos na produtividade. A primeira é a requalificação dos profissionais, preparando-os para trabalhar em conjunto com agentes inteligentes; a segunda envolve a responsabilização e a governança das decisões automatizadas; e a terceira está relacionada à reorganização do ambiente de trabalho, onde atividades operacionais tendem a ser delegadas aos agentes, enquanto competências humanas, como pensamento crítico, discernimento, relacionamento e responsabilização pelas decisões, tornam-se ainda mais estratégicas. “O desafio das empresas deixou de ser tecnológico. Hoje, ele é organizacional e humano”, destaca.
Pesquisador da aplicação da inteligência artificial nos negócios e chairman da Zygon, Lucas Reis desenvolve estudos sobre os impactos da IA na produtividade, nos modelos de gestão e na transformação do trabalho. Em seu artigo mais recente ‘Por que o investimento em IA (ainda) não gerou ganho de produtividade?’, o especialista analisa por que investimentos bilionários ainda não foram convertidos em ganhos expressivos de desempenho e defende que o momento exige menos preocupação com a velocidade da inovação e mais atenção à capacidade das organizações de adaptar sua cultura, seus processos e suas lideranças para uma nova realidade.
“A inteligência artificial deve reorganizar profundamente o trabalho de conhecimento nos próximos anos, mas essa mudança não acontecerá de forma instantânea. As empresas que começarem a investir em pessoas, processos e cultura estarão mais preparadas para transformar a tecnologia em vantagem competitiva quando essa maturidade chegar. O caminho não é agir com pressa, mas também não é esperar. É construir essa transformação de maneira contínua”, conclui.
