Em julho de 2025, o Project NANDA, do MIT Media Lab, publicou um relatório chamado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. Entre US$ 30 e 40 bilhões investidos por empresas em IA generativa, e o achado que virou manchete: cerca de 95% das iniciativas não produziram nenhum retorno mensurável no resultado. Só 5% chegaram a impacto real.

O número é preliminar, a amostra é pequena e a metodologia foi contestada — não é nele que eu me apoio. O que me interessa é o diagnóstico dos autores sobre a causa. Eles não apontam qualidade de modelo, nem falta de talento, nem regulação. Apontam três coisas: ausência de aprendizado, ausência de integração e ausência de adaptação ao contexto. As ferramentas funcionavam na demonstração e quebravam no fluxo real de trabalho, porque não retinham memória, não incorporavam o contexto de quem usava e não melhoravam com o uso.

Guardei isso porque bate com o que eu venho ouvindo em campo.

Nos últimos meses, conversando com bancos, cooperativas, seguradoras, revendas e fundos, a pauta de IA que aparece nessas mesas é sempre a mesma: automatizar o que é repetitivo, ler documento que hoje alguém lê na mão, acelerar análise que hoje leva dias, atender melhor, decidir mais rápido. Trocando o segmento, muda o vocabulário. Não muda o plano.

E acho que todos estão certos. É isso mesmo que vai acontecer, e provavelmente rápido.

Uma dessas conversas me marcou mais que as outras. Uma gestora de vendas de uma grande revenda de insumos me contou que estão construindo o próprio CRM com IA, porque nenhuma solução de mercado atendia ao que eles queriam. O que mais me chamou atenção não foi a decisão em si — foi o detalhe de que estão fazendo isso com pouco apoio da área de TI.

Fiquei com essa cena na cabeça. Se alguém da área comercial consegue construir a ferramenta que precisa, a capacidade parou de ser escassa em algum momento que eu não vi acontecer.

Vou dizer o que eu penso disso, com o risco de soar duro: tem muita empresa gastando milhões para automatizar processo que já deveria estar automatizado há dez anos, e chamando isso de estratégia de IA. É uma dívida operacional antiga sendo paga com orçamento novo. Precisa ser paga, não estou dizendo que não. Mas fico com a sensação de que, quando todo mundo tiver pago, ninguém vá ser mais competitivo por causa disso.

Foi aí que a pergunta me pegou, e não me largou mais:

Não tenho uma resposta fechada para ela. Tenho um raciocínio em andamento, algumas leituras que me ajudaram a organizá-lo, e a impressão de que essa é uma conversa que a gente ainda está fazendo pouco. É isso que quero colocar aqui.

Chego a essa pergunta de um lugar específico: passo os meus dias construindo infraestrutura de risco para crédito e seguro no agro, num setor em que a gente só descobre se errou depois que a safra acabou. Talvez seja por isso que a pergunta sobre o que de fato se acumula não me saia da cabeça.

Em maio de 2003, Nicholas Carr publicou na Harvard Business Review um artigo que virou briga pública: IT Doesn’t Matter. A tese dele era desconfortável na época e, na minha leitura, envelheceu bem.

Carr separa dois tipos de tecnologia. A proprietária, que fica restrita a quem a detém e por isso gera vantagem. E a que ele chama de infraestrutural — ferrovia, energia elétrica, telégrafo, e depois a própria TI. A tecnologia infraestrutural tem um ciclo previsível: enquanto está sendo construída e é escassa, ela abre oportunidade real de vantagem para quem chega primeiro. À medida que se torna disponível e barata para todos, vira insumo de commodity. Continua essencial — mais essencial do que nunca, inclusive — mas some do plano estratégico. Deixa de explicar por que uma empresa ganha da outra.

O argumento central de Carr é quase óbvio quando você o lê em voz alta: você só ganha vantagem fazendo algo que os outros não conseguem fazer.

Mas isso é decisão de engenharia, e não o que vai separar duas empresas do mesmo setor daqui a cinco anos — ou pelo menos é assim que eu venho enxergando. Pode ser que eu esteja subestimando esse ponto, e é um dos lugares onde eu gostaria de ouvir quem trabalha mais perto da infraestrutura.

E a curva está andando mais rápido do que Carr teria previsto. A eletricidade levou décadas para se distribuir. A IA está se distribuindo em trimestres. O que era vantagem de quem chegou primeiro em 2023 já é preço de tabela em 2026. Vale a pergunta de em que ponto dessa curva cada empresa está apostando. Se a aposta for ter a capacidade, o relógio já parece estar correndo contra ela.

Michael Porter escreveu em 1996 o ensaio que continua sendo a coisa mais útil já publicada sobre o assunto: What Is Strategy?. A distinção que ele faz é entre eficácia operacional e estratégia. Eficácia operacional é fazer as mesmas atividades melhor que os concorrentes. Estratégia é fazer atividades diferentes, ou fazer as mesmas de forma diferente.

Porter observa que eficácia operacional é necessária, mas quase nunca suficiente, porque as melhores práticas se difundem rápido. Todo mundo copia todo mundo, todos se aproximam da mesma fronteira de produtividade, e o resultado é o que ele chama de convergência competitiva: empresas cada vez mais parecidas, competindo cada vez mais só por preço.

Quando eu olho de novo para a lista que aparece em quase toda apresentação de IA — automatizar o repetitivo, ler documento, acelerar análise, reduzir custo por atendimento — é difícil enquadrar aquilo em outro lugar que não seja eficácia operacional.

O que não tira o valor: é legítimo, é necessário, e deixar de fazer seria pior. O que eu questiono é chamar isso de estratégia de IA. Se Porter estiver certo, é um erro de categoria — e um erro caro, porque consome orçamento, atenção da diretoria e o discurso da empresa inteira em algo que o concorrente também vai ter.

A pergunta que eu tenho feito, inclusive para mim mesmo: se a estratégia de IA de uma empresa cabe inteira num slide que o concorrente também poderia apresentar, ela ainda é estratégia? Eu tenho dificuldade de dizer que sim. Para mim soa mais como atualização de infraestrutura — necessária, mas não diferenciadora.

Há um contra-argumento razoável aqui, e não quero passar por cima dele: mesmo que a capacidade se equalize, quem implanta primeiro colhe dois ou três anos de vantagem, e isso não é pouco. Eu concordo que não é pouco. Só não sei se dá para chamar de vantagem aquilo que tem data para acabar.

O que não resolve a pergunta que abriu este texto. Se a capacidade vira piso para todos, alguma coisa continua diferenciando uma empresa da outra. E a resposta mais comum para isso é uma que eu mesmo dava até pouco tempo atrás — e da qual venho desconfiando cada vez mais.

É o assunto da próxima parte.