O hype em torno da Inteligência Artificial esconde uma realidade mais cautelosa: a maioria das empresas ainda não conseguiu transformar testes e pilotos em projetos de IA em escala. Segundo reportagem recente do Wall Street Journal, apenas 1% das companhias norte-americanas realmente escalaram soluções de IA com impacto estruturante em suas operações.
Esse número contrasta fortemente com outro dado: 78% das empresas globais dizem ter usado a inteligência artificial em uma função do negócio, conforme estudo da McKinsey divulgado em abril deste ano. Ou seja, existe um abismo entre adotar e escalar — e essa lacuna explica por que muitas organizações ainda não colhem retornos consistentes desses investimentos.
De acordo com o relatório AI Index 2025, produzido pela Universidade de Stanford, o uso de IA está amplamente difundido em setores como marketing, atendimento ao cliente, logística e análise de dados. Ainda assim, o relatório reforça que escalar significa integrar inteligência artificial ao núcleo da estratégia e dos processos operacionais — algo que requer investimento, governança e cultura digital madura.
Projetos de IA em escala exigem mais que tecnologia
Para escalar projetos de IA, as empresas precisam superar três obstáculos principais: qualidade dos dados, infraestrutura confiável e alinhamento interno. Além disso, conforme aponta o WSJ, muitos executivos ainda não sabem exatamente como medir retorno sobre projetos de IA, o que leva à paralisia após os pilotos iniciais.
Outro ponto levantado por especialistas é o avanço acelerado da inteligência artificial generativa. Segundo a McKinsey, 71% das empresas que usam IA já experimentam modelos generativos como LLMs, RAGs e agentes inteligentes. Mas, novamente, a maioria permanece em fase experimental.
Apesar disso, o cenário é promissor. Com os investimentos globais em inteligência artificial projetados para ultrapassar US$ 500 bilhões até 2027, a expectativa é que os projetos de IA em escala se tornem padrão em grandes empresas nos próximos anos.
Com o avanço das tecnologias generativas e o aumento da pressão competitiva, escalar projetos de IA deixou de ser uma vantagem e passou a ser uma necessidade para empresas que desejam manter relevância nos próximos anos.
O dado importante é que o medo de perder o emprego para a inteligência artificial cresce no Brasil, com 56% temendo a substituição por máquinas.
