A corrida pela inteligência artificial (IA) está custando cada vez mais caro às gigantes da tecnologia. Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta devem investir juntas entre US$ 650 bilhões e US$ 720 bilhões em infraestrutura de IA ao longo de 2026, ampliando gastos com data centers, chips e desenvolvimento de modelos cada vez mais avançados. Ao mesmo tempo, investidores e o próprio mercado ainda questionam quando esses investimentos começarão a gerar retorno financeiro.
As dúvidas, porém, vão além das big techs. Enquanto empresas buscam transformar projetos de IA em resultados concretos e consumidores avaliam se vale a pena pagar por recursos baseados na tecnologia, especialistas ouvidos pelo Olhar Digital afirmam que o desafio já não está apenas no desenvolvimento da IA, mas em como aplicá-la de forma estratégica, gerar retorno financeiro e construir modelos de negócio sustentáveis.
Bilhões em investimentos, resultados desiguais
Os investimentos bilionários em inteligência artificial não geram os mesmos resultados para todos os participantes desse mercado. Enquanto empresas responsáveis pela infraestrutura da tecnologia vivem um momento de forte expansão, companhias que desenvolvem aplicações ou incorporam IA aos seus produtos ainda buscam transformar esses aportes em crescimento sustentável.
Para Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inovação, essa diferença acontece porque a cadeia da inteligência artificial é composta por diferentes camadas, cada uma com desafios e oportunidades próprios. Ele recorre a uma analogia popularizada pelo CEO da Nvidia, Jensen Huang, que compara o mercado de IA a um “bolo de cinco camadas” (“Five-Layer Cake“): energia, chips, data centers, modelos e aplicações. Segundo o especialista, os resultados variam conforme a posição ocupada nessa cadeia.
Na segunda camada, para quem vende chips, como é o caso da Nvidia, os resultados têm sido incríveis, com recorde atrás de recorde, margens espetaculares, crescimento contínuo e uma trajetória muito positiva. Agora, à medida que vamos subindo nessa cadeia, chegando às aplicações e às big techs, o cenário muda um pouco. Os resultados em faturamento e o retorno sobre esses investimentos ainda não estão acontecendo em todas as frentes.
Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inovação
Na avaliação do especialista, esse comportamento é comum em grandes ciclos de inovação. Enquanto alguns segmentos conseguem capturar rapidamente o retorno dos investimentos, outros ainda passam por um período de adaptação até encontrar modelos de negócio sustentáveis — e nem todas as empresas conseguirão fazer essa transição com sucesso.
Essa diferença também aparece na avaliação de Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital. Segundo ele, fabricantes de chips e empresas responsáveis pela infraestrutura da inteligência artificial já conseguem transformar investimentos em faturamento. Mas a realidade é diferente para organizações que adotam a tecnologia em suas operações. Nelas, o desafio ainda é transformar ganhos de produtividade em resultados financeiros concretos.
O desafio não é adotar IA, mas gerar retorno
Levar a inteligência artificial para dentro das empresas deixou de ser o principal obstáculo. O desafio agora é transformar esse movimento em ganhos concretos para o negócio. Embora cada vez mais organizações testem ferramentas baseadas em IA, poucas conseguem incorporá-las à operação de forma a gerar impacto financeiro mensurável.
Na avaliação de Lucas Gilbert, essa dificuldade está menos relacionada à tecnologia e mais à forma como ela é implementada. Segundo ele, muitas empresas utilizam a IA para automatizar tarefas simples, mas “difícil é redesenhar o jeito que a empresa trabalha para que a IA realmente economize dinheiro ou gere receita”.
Pesquisas recentes ajudam a ilustrar esse cenário. Um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês), por exemplo, apontou que 95% dos projetos-piloto de IA não geram impacto mensurável nos resultados das empresas. Já um levantamento da PwC mostrou que mais da metade dos CEOs ainda não observou benefícios financeiros relevantes com a tecnologia.
Para Gilbert, esse cenário não significa que a inteligência artificial tenha fracassado, mas que muitas empresas ainda não aprenderam a transformar ganhos individuais de produtividade em retorno financeiro para a organização.
O entusiasmo corre na velocidade de quem testa. O uso prático corre na velocidade de quem transforma a operação. E são velocidades bem diferentes.
Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital
Os dados sobre a maturidade da adoção corporativa ajudam a explicar esse descompasso. Segundo Alessandra Montini, professora e diretora do LabData, da FIA, embora praticamente todas as empresas reconheçam a importância estratégica da inteligência artificial, a maior parte ainda está nos estágios iniciais de implementação.
A especialista cita dados do estudo A Nova Força de Trabalho Híbrida, produzido pelo TEC Institute em parceria com a Skyone, segundo o qual 99% das organizações consideram agentes de IA centrais para os negócios nos próximos três anos. Apesar disso, 74% ainda se encontram em níveis iniciais ou intermediários de adoção. O levantamento também mostra que 57% das empresas não contam com orçamento dedicado para iniciativas de IA e que 59% afirmam não estar preparadas para operar, no curto prazo, com equipes formadas por pessoas e sistemas inteligentes.
O consumidor está disposto a pagar pela IA?
Se convencer empresas a transformar inteligência artificial em retorno financeiro já é um desafio, conquistar o consumidor representa outra etapa dessa equação. Embora ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude tenham popularizado a tecnologia, ainda há dúvidas sobre a disposição do público em pagar por esses recursos.
Os dados disponíveis indicam que a adoção cresce mais rapidamente do que a monetização. Um relatório da Menlo Ventures, baseado em uma pesquisa com mais de 5 mil adultos nos Estados Unidos, estima que cerca de 1,8 bilhão de pessoas já utilizaram ferramentas de IA em todo o mundo. Apesar disso, o mercado consumidor movimenta cerca de US$ 12 bilhões por ano, o que representa uma taxa de conversão de aproximadamente 3% para serviços premium. O levantamento também estima que o ChatGPT converta cerca de 5% de seus usuários ativos em assinantes pagos.
Na avaliação de Lucas Gilbert, esse cenário indica que o consumidor médio ainda vê a inteligência artificial como um recurso incorporado aos serviços que já utiliza, e não como uma assinatura indispensável. Segundo ele, quem mais aceita pagar pela tecnologia são profissionais que conseguem compensar esse custo com ganhos de produtividade.
Arthur Igreja observa o cenário por outro ângulo. Para o especialista, a disposição para pagar pela inteligência artificial já existe em diferentes perfis de usuários, desde consumidores que utilizam ferramentas para editar imagens e vídeos até profissionais que dependem da tecnologia em atividades mais avançadas. Na avaliação dele, a decisão de pagar depende menos do perfil do usuário e mais da capacidade da ferramenta de resolver um problema concreto.
Acredito que não é uma questão de um recorte de perfil de usuário ou de tipo de empresa, a questão é onde ela gera valor e gerou valor, alguém vai estar disposto a pagar para usar.
Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inovação
Realmente precisamos das IAs?
Embora os investimentos bilionários e o avanço da inteligência artificial tenham colocado a tecnologia no centro das discussões do setor, especialistas ouvidos avaliam que o valor da IA depende menos da sua presença em produtos e serviços e mais da capacidade de resolver problemas concretos.
Arthur Igreja avalia que a inteligência artificial representa uma transformação tecnológica sem volta. Isso, porém, não significa que todas as iniciativas terão sucesso ou que a tecnologia faça sentido em qualquer contexto. Segundo ele, o desafio das empresas é identificar onde a IA realmente agrega valor e onde sua adoção ocorre apenas pelo receio de ficar para trás em relação à concorrência.
Lucas Gilbert faz uma distinção semelhante. Para ele, a inteligência artificial entrega resultados consistentes em atividades repetitivas, de grande volume e com impacto fácil de mensurar, como atendimento ao cliente, detecção de fraudes, processamento de documentos e apoio à programação. Em contrapartida, o especialista afirma que muitas empresas passaram a incorporar recursos de IA em produtos e serviços mais para acompanhar uma tendência de mercado do que para resolver uma necessidade concreta dos usuários.
A pergunta que separa uma coisa da outra é simples: tira a IA daqui e alguém sente falta? Se a resposta é não, provavelmente era enfeite.
Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital
Para Alessandra Montini, a inteligência artificial tende a gerar mais valor quando deixa de ser tratada como uma ferramenta isolada e passa a fazer parte da estratégia das empresas. Na avaliação da diretora do LabData, da FIA, o potencial da tecnologia está menos na presença de recursos de IA e mais na capacidade de transformar processos e gerar resultados para o negócio.
As avaliações dos especialistas apontam para uma mesma direção: a inteligência artificial tende a gerar mais valor quando é aplicada para resolver problemas concretos e produzir resultados mensuráveis. Nos casos em que é incorporada apenas para acompanhar uma tendência de mercado, os benefícios costumam ser mais difíceis de justificar.
Mais do que desenvolver IA, o desafio é aplicá-la
As análises dos especialistas mostram que, embora a inteligência artificial avance em diferentes ritmos entre empresas e consumidores, o principal desafio para os próximos anos será transformar o potencial da tecnologia em resultados consistentes para empresas e usuários.
Alessandra Montini diz que esse desafio passa menos pelo desenvolvimento de modelos mais sofisticados e mais pela capacidade das empresas de incorporar a inteligência artificial à estratégia do negócio. Na avaliação da especialista, tratar a tecnologia apenas como uma ferramenta de produtividade limita seu potencial de gerar impacto nas organizações.
O principal desafio não é a tecnologia, mas a capacidade das empresas de integrá-la à estratégia do negócio. Muitas organizações ainda tratam a inteligência artificial como uma iniciativa isolada ou uma ferramenta de produtividade, quando seu maior potencial está na transformação dos processos e na geração de valor para o negócio.
Alessandra Montini, diretora do LabData da FIA
O conjunto de investimentos recordes, desafios de monetização e diferentes estágios de adoção mostra que a discussão sobre inteligência artificial já não gira apenas em torno da capacidade da tecnologia. O foco passa, cada vez mais, pela capacidade de transformar esse potencial em resultados concretos para empresas e consumidores.
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