O cenário corporativo global atravessa um paradoxo trilionário. Apesar de aportes massivos de capital em inteligência artificial, o retorno financeiro esperado permanece, para a maioria das empresas, no campo teórico. A distância entre adoção tecnológica e utilidade econômica se mostra mais ampla do que muitos executivos previam.
Dados recentes do MIT dimensionam a profundidade desse atrito: cerca de 95% das organizações ainda não conseguem mensurar impacto financeiro direto de suas iniciativas de IA. Durante anos, a sabedoria convencional sustentou que "dados são o novo petróleo" e que bastaria acumular grandes volumes de informação para que os insights surgissem naturalmente. O gargalo atual, porém, parece não estar na quantidade de dados, mas nos próprios modelos — e nos frameworks estratégicos usados para colocá-los em produção.
À medida que o ciclo inicial de entusiasmo dá lugar a uma fase mais sóbria de implementação, o foco se desloca. O sucesso na próxima etapa da IA corporativa dependerá menos da escala bruta de investimento e mais da precisão dos modelos e da capacidade de vinculá-los a resultados específicos e mensuráveis. Sem essa ponte, a promessa da IA corre o risco de permanecer como uma cara linha experimental no balanço, em vez de se tornar um vetor de crescimento estrutural.
Com reportagem de NeoFeed.
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