Sua Empresa Está Lucrando com IA? #6
1. Introdução
Você não vai liberar o verdadeiro potencial da IA apenas implantando-a na sua empresa (Forbes, 2026). A disrupção da IA generativa varia de acordo com o setor (MIT, 2025), mas os fundamentos do sucesso são os mesmos. Nesta edição, vou mostrar como você pode usá-la para colher valor na sua empresa.
2. Panorama do Mercado de Tokens
Até pouco tempo atrás, ferramentas de IA como o ChatGPT não aprendiam, não se integravam nem se ajustavam com eficiência aos fluxos de trabalho das empresas, o que dificultava a implantação (MIT, 2025). Antes da IA, as empresas investiam muito em desenvolver ou adquirir software. Agora existem ferramentas com janelas de contexto e memória suficientes para construir sistemas adaptados a regras de negócio personalizadas.
Até empresas que não são de software começaram a construir sistemas próprios usando IA agêntica. Nesse sentido, Tallis Gomes, cofundador da G4, diz que construir com IA é mais rápido e mais barato do que adquirir software por meio de fusões e aquisições (Infomoney, 2025). Na verdade, nem toda empresa vai desenvolver seus próprios sistemas, pois alguém precisa identificar os problemas de negócio mais importantes, decidir o que construir, manter e assumir a responsabilidade quando algo quebrar (Bernard Marr, 2026; bizzy, 2026).
Independentemente de quem cuida do desenvolvimento e da manutenção do software, as empresas de sucesso focam em resolver problemas de negócio específicos, e as ferramentas genéricas de IA falham quando você precisa de sistemas que se adaptem, lembrem e evoluam (MIT, 2025; Forbes, 2026). De acordo com o relatório do MIT "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025":
"Apesar de US$ 30 a 40 bilhões de investimento corporativo em IA generativa, este relatório revela um resultado surpreendente: 95% das organizações estão obtendo retorno zero."
Entramos na economia dos tokens, e ela está reorganizando a economia global, trazendo uma nova dependência de recursos (Gilles Raymond, 2026). Até a Y Combinator (2026) está sugerindo que empreendedores façam tokenmax (ou seja, maximizar o consumo de tokens de IA para sinalizar alta produtividade). Sem uma estratégia clara, é fácil seguir o hype e aumentar custos às cegas. Vejo o tokenmaxxing como uma métrica de vaidade.
O relatório da McKinsey "The State of AI in 2026: On the Road to ROI" afirma que a IA está possibilitando melhorias notáveis em inovação, diferenciação competitiva, satisfação dos clientes e satisfação dos funcionários (McKinsey, 2026). Por outro lado, e os lucros? Continuam iguais aos de 2025.
Estudo IA agêntica há quase um ano e aprendi que, antes de automatizar um processo, é melhor simplificá-lo e organizá-lo antes de escalar, e avaliar se ele realmente precisa ser automatizado neste momento ou se precisa ser automatizado. Usar IA para construir pode ser divertido, mas ela deve ser usada de forma estratégica para resolver problemas específicos que entreguem ROI.
Sua compreensão, seu acesso a informações de qualidade e sua habilidade de fornecer contexto à IA vão definir a qualidade dos resultados. Não siga a estratégia de implantação de IA de outras empresas; aprenda com elas, mas construa a sua. Copiar e colar é arriscado. Conheça seus números e meça o impacto das suas iniciativas de IA.
As empresas de alto desempenho, segundo a McKinsey (2026), buscam crescimento e inovação junto com eficiência. Elas redesenham os fluxos de trabalho em torno da IA em vez de inseri-la em fluxos já existentes, e associam cada implantação ao comprometimento da liderança e ao rigor operacional necessários para transformá-la em ganho real. Essa é a diferença entre as organizações ainda presas à produtividade individual e as que convertem a IA em impacto financeiro.
A IA não é mais uma ideia futurista e já está presente em todos os setores (World Economic Forum, 2022). A alfabetização em IA da força de trabalho é o que determina se uma empresa aproveita essa mudança ou é pega por ela.
Ficar melhor em IA não é dominar uma única plataforma. Os produtos de IA mudam rápido demais para que a educação da sua força de trabalho gire em torno de uma plataforma específica (Chen, 2026). Os profissionais precisam entender como os sistemas de IA funcionam para avaliar resultados, reconhecer limitações e tomar decisões informadas à medida que novas ferramentas surgem.
As quatro áreas da imagem acima representam como a força de trabalho deve planejar e maximizar a eficiência, em vez de fazer tokenmaxxing, para alcançar a lucratividade. Uma equipe que sabe interrogar o resultado de uma IA, e não apenas dar prompts, é a equipe que transforma a mudança de mercado descrita acima em impacto financeiro, em vez de mais um item na pilha de métricas de vaidade.
3. Conclusão
Implantar IA não é uma estratégia, mas usá-la para resolver problemas específicos é. Essa é a linha que separa os 95% das organizações que ainda esperam retorno dos de alto desempenho que já convertem a IA em crescimento, inovação e impacto financeiro. A diferença não está no acesso às ferramentas. Está no discernimento: saber qual problema vale a pena resolver, o que construir, quem é o responsável e como interpretar o que a IA devolve para você.
O tokenmaxxing não vai fechar essa lacuna. Copiar a estratégia de implantação de outra empresa também não. O que fecha é uma força de trabalho que trata a alfabetização em IA como uma disciplina, e não como um recurso de uma plataforma, e uma liderança que governa cada implantação com a mesma avaliação de risco e o mesmo cuidado que exigiria de qualquer outro investimento de capital.
Construa essa capacidade na sua empresa. Meça-a com os seus próprios números. Então, a mudança de mercado que já está em curso será o seu ganho em vez do seu custo. Inscreva-se para acompanhar ideias sobre Changemaking, Sustentabilidade, Tecnologia e Negócios.
4. Referências
AI in Business. (2024). AI in business: Case studies and success stories [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=0PFGmyVTTV4
Chen, H. (2026, August 25). Building AI literacy. Food Technology Magazine. https://www.ift.org/food-technology-magazine/building-ai-literacy
Firth-Butterfield, K., Anthony, A., & Reid, E. (2022, March 17). Without universal AI literacy, AI will fail us. World Economic Forum. https://www.weforum.org/stories/emerging-technologies/without-universal-ai-literacy-ai-will-fail-us/
Marr, B. (2026, August 10). 8 companies proving AI can deliver real ROI. Forbes. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2026/08/10/8-companies-proving-ai-can-deliver-real-roi/
MIT NANDA. (2025, July). The GenAI divide: State of AI in business 2025. https://cloudelligent.com/wp-content/uploads/2026/02/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
Raymond, G. (2026, March 25). Welcome to the token economy. Edgee. https://www.edgee.ai/blog/posts/welcome-to-the-token-economy
Tinkoff, D., Van der Veken, L., Chui, M., & Balakrishnan, T. (2026, August 25). The state of AI in 2026: On the road to ROI. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com.br/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai#/
Y Combinator. (2026). Tokenmaxxing: How top builders use AI to do the work of 400 engineers [Video]. YouTube. https://youtu.be/57lDpTwiW6g
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