Por Anderson Paulucci*

O entusiasmo em torno da Inteligência Artificial generativa democratizou a tecnologia em uma velocidade jamais vista. Em 2025, o mercado global já ultrapassa US$1,5 trilhões em investimentos, impulsionado por promessas de automação, eficiência e inovação. 

Mas, por trás dos números e do frenesi midiático, uma estatística chama a atenção: 95% das organizações ainda não estão obtendo retorno real sobre seus investimentos em IA, segundo o relatório The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. 

Esse é o tipo de dado que nos obriga a fazer uma pausa e perguntar: estamos diante de uma revolução sustentável ou prestes a assistir a mais uma bolha tecnológica estourar?

A inteligência artificial é uma bolha?

O relatório revela um cenário paradoxal, no qual há alta adoção, mas baixa transformação. Em todo o mundo, empresas vêm lançando projetos-piloto de Inteligência Artificial, criados para testar o potencial das ferramentas antes de uma implementação em larga escala. 

Esses testes, especialmente com chatbots e copilotos, têm taxas de conversão próximas de 83% para a fase de uso prático. Porém, ainda assim, o impacto costuma se limitar ao aumento de produtividade individual, sem alterar de forma relevante o desempenho financeiro das companhias. 

Em contrapartida, ferramentas de IA mais complexas e customizadas, aquelas que poderiam de fato transformar operações, são amplamente rejeitadas pelas empresas. 

Apenas 5% conseguem sair do estágio de piloto e chegar à produção efetiva.

Esse hiato entre “piloto e produção” é o verdadeiro divisor de águas da IA atual. Chamado no estudo de GenAI Divide, ele escancara o ponto em que a promessa tecnológica esbarra na realidade operacional. 

Resistência cultural, falta de fluência digital e modelos que não se adaptam ao contexto do negócio são alguns dos fatores que explicam por que tantas iniciativas de IA empacam no meio do caminho.

O problema pode ser na forma como tratamos a IA

As companhias que conseguem superar esse divisor são aquelas que não tratam a IA como um produto de prateleira, e sim como um sistema vivo e adaptável. 

Elas priorizam casos de uso específicos, com alto valor de negócio, e constroem soluções que aprendem continuamente a partir do feedback humano. 

Em vez de investir em interfaces chamativas ou promessas genéricas, elas buscam integração profunda e evolução constante, porque o sucesso da IA não vem do software, mas do contexto.

Outro diferencial está na mentalidade de compra 

Segundo o relatório, parcerias estratégicas têm o dobro de chance de sucesso em comparação às soluções desenvolvidas internamente. Os “melhores compradores” tratam startups de IA menos como fornecedores de software e mais como parceiros de negócios, com responsabilidades comparáveis às de consultorias. 

Isso significa compreender que a IA não é um produto, é um processo em constante coevolução entre tecnologia, pessoas e propósito.

Portanto, a questão talvez não seja se a bolha vai estourar, mas quem terá estrutura para continuar de pé quando o entusiasmo inflado começar a esvaziar. 

A corrida por adotar IA, muitas vezes movida mais pelo medo de ficar para trás do que por uma estratégia real, sem entender seu verdadeiro papel no negócio, repete erros já vistos nas eras do “boom” das pontocom e das criptomoedas, por exemplo. 

O excesso de expectativa e a escassez de resultado criam um terreno fértil para frustrações corporativas e reavaliações drásticas de investimento. A diferença agora é que a IA não é apenas uma tendência tecnológica, ela já se tornou parte da maneira como pensamos, criamos e tomamos decisões.

O que já está claro é o potencial dessa tecnologia para resolver problemas reais e gerar impacto em escala. Assim como no início do século surgiram as big techs que transformaram o mundo, estamos diante de uma nova onda que criará novos impérios e redesenhará indústrias e sociedades. 

O que muda é a velocidade: agora, as transformações acontecerão em poucos anos — e as organizações que focarem em resultados concretos irão capturar muito valor.  

Essa jornada, no entanto, é complexa e exige a combinação de competências em tecnologia, gestão, design, negócios e pessoas. A inovação real não nasce do deslumbramento, mas da capacidade de transformar conhecimento em impacto. 

A próxima fase da tecnologia pedirá maturidade para conectar dados, pessoas e estratégia — e, quando a poeira do hype baixar, ficarão as empresas que entenderem que a inteligência, antes de ser artificial, é, acima de tudo, uma questão de visão e estratégia.

* Anderson Paulucci é CDO e co-fundador da triggo.ai, startup de Data & AI.