Produtividade com IA: ganho real ou custo extra?

Você aprovou a compra de licenças de IA e a equipe adorou a novidade. Passados alguns meses, o relatório de gastos com tecnologia subiu, mas o lucro operacional permaneceu igual. Segundo o canaltech.com.br, essa é a realidade de grande parte das empresas que investiram em inteligência artificial recentemente.

A produtividade com ia só se torna realidade para o negócio quando o ganho individual do colaborador se traduz em impacto financeiro direto. Muitas empresas confundem volume de uso com resultado, gastando mais com tecnologia sem redesenhar processos ou medir indicadores claros de retorno.

O que aconteceu com os investimentos em IA?

O estudo The State of AI 2026, publicado em agosto pela McKinsey com 1.719 participantes de 97 países, revelou uma distância preocupante. Cerca de 80% dos entrevistados afirmam que a tecnologia melhorou sua produtividade individual. Porém, apenas 37% relatam impacto positivo no resultado operacional de suas empresas. A maioria está gastando mais para manter colaboradores mais rápidos, sem que essa velocidade gere dinheiro ou reduza custos na ponta.

Qual é o contexto do gasto com inteligência artificial?

O consumo de IA funciona de forma diferente das licenças tradicionais de software. Ele varia conforme a utilização e pode escalar rapidamente. Na Ânima Educação, o consumo ultrapassou 10 bilhões de tokens em 2025, dez vezes o volume de 2024, com a projeção de ultrapassar em mais de 20 vezes esse consumo em 2026. Esse crescimento mostra a velocidade da adoção, mas não comprova retorno.

O autor do artigo no Canaltech ilustra o risco com um exemplo pessoal. Ele desenvolveu um sistema para resumir dados de saúde e enviar pelo WhatsApp. Por descuido, uma tarefa pequena rodou durante semanas no modelo mais caro disponível. O custo de junho foi de US$ 19, concentrado na construção e testes, enquanto a rotina em operação custava centavos. Em uma empresa, manter a configuração mais cara para tudo pode multiplicar gastos em dezenas de rotinas. A premissa é direta: token sem resultado é custo.

O que isso muda para as empresas?

Para nós, da Carper, esse dado da McKinsey confirma o que vemos em muitos diagnósticos: a tecnologia entrega velocidade, mas a empresa não a transforma em valor. Automatizar uma etapa acelera a tarefa sem resolver o problema de origem. O retorno exige redesenho de processos e governança rígida.

O caso da Ânima Educação mostra o caminho. Eles organizam o programa em frentes que cobram o percurso do estudante, da matrícula à formação, cada uma com patrocinador no comitê executivo e metas de impacto financeiro para três anos. Os resultados operacionais validam a abordagem:

1. Na cobrança, modelos preditivos de inadimplência e comunicação direta permitiram recuperar internamente o mesmo volume antes entregue a escritórios terceirizados, remunerados com 2% do valor recuperado. Os contratos foram encerrados, eliminando uma despesa de alguns milhões de reais por ano.
2. No atendimento, a substituição de menus por interface conversacional elevou de 30% para 45% a parcela de demandas resolvidas sem atendente humano em uma das marcas do grupo, com meta de chegar perto de 90%.
3. Na docência, a família de funcionalidades apoiadas em bases de conhecimento é utilizada por mais de 80% dos professores, e mais de 25 mil objetos de aprendizagem foram produzidos com seu apoio.

A liderança patrocinando cada frente garante que a IA integre as decisões sobre processos e prioridades. Sem esse compromisso, a empresa corre o risco de confundir aumento de uso com progresso. É por isso que o retorno financeiro de ia é zero, diz Apollo para quem não estrutura a implantação.

Como garantir produtividade com ia de fato?

A gestão precisa incluir limites, alertas e visibilidade dos gastos. Em alguns casos, uma solução interna pode substituir um software contratado por seis dígitos ao ano, mas a decisão deve considerar o custo total, a qualidade e o resultado. Medir resultados, redesenhar processos e realocar recursos conforme o impacto é o que transforma investimento em valor.

Passos recomendados para gestores

1. Escolha um processo relevante nos próximos 30 dias.
2. Meça o desempenho atual desse processo com indicadores claros.
3. Teste como a IA pode melhorá-lo de forma controlada.
4. Patrocine uma hipótese de novo negócio com responsável e indicadores definidos.
5. Estabeleça limites de consumo e alertas de custo para cada modelo utilizado.

Essa estrutura de patrocínio, métricas e governança é o núcleo do [método AI Thinking](/). Ele garante que cada token consumido tenha um propósito de negócio atrelado. Para definir esses indicadores com segurança e clareza, converse com a equipe da Carper e estruture sua implantação.