Quando a JPMorgan Asset Management revelou que os gastos com IA responderam por dois terços do crescimento do PIB dos EUA no primeiro semestre de 2025, não foi apenas um número impressionante – foi um sinal claro de mudança estrutural na economia.

O debate ganhou um novo tom quando, em poucos dias, Sam Altman (OpenAI), Jeff Bezos (Amazon) e David Solomon (Goldman Sachs) passaram a admitir publicamente um certo “exagero” no mercado de IA. Para quem decide em grandes empresas, porém, o recado é outro: reconhecer que há excesso de otimismo no mercado não significa ignorar o valor real que a IA pode gerar nos negócios.

Segundo dados de Stanford, o investimento corporativo em inteligência artificial alcançou US$ 252,3 bilhões em 2024, com o capital privado avançando 44,5%. A questão central já não é “se” vale a pena investir em IA, mas “como” investir com estratégia enquanto concorrentes queimam caixa em infraestrutura e soluções que podem nunca trazer retorno.

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### Os 5% que dão certo – e o que fazem de diferente

Um estudo do MIT citado pela ABC News mostra que 95% das empresas que investiram em IA não conseguiram lucrar com a tecnologia. Esse dado, à primeira vista desanimador, esconde o ponto mais importante: 5% conseguiram – e estão seguindo um caminho bem distinto da maioria.

Relatório da McKinsey indica que organizações de alto desempenho destinam uma fatia maior de seus orçamentos digitais para IA: mais de um terço delas já compromete mais de 20% desses recursos com tecnologias de IA. Mas não é só uma questão de gastar mais, e sim de gastar melhor.

A pesquisa da McKinsey mostra o que separa os líderes do restante do mercado: cerca de três quartos das empresas de alto desempenho afirmam que estão escalando ou já escalaram o uso de IA, contra apenas um terço entre as demais. Essas líderes têm traços em comum: buscam inovação verdadeiramente transformadora (e não apenas melhorias marginais), redesenham fluxos de trabalho com base nas capacidades da IA e adotam estruturas de governança robustas desde cedo.

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### O dilema da infraestrutura de IA

Líderes corporativos enfrentam um impasse real quando olham para a infraestrutura necessária. Treinar o Gemini Ultra, do Google, custou cerca de US$ 191 milhões. Só o hardware para o GPT-4, da OpenAI, exigiu aproximadamente US$ 78 milhões. Para a imensa maioria das empresas, construir seus próprios modelos de linguagem em larga escala simplesmente não é viável – o que torna crucial a escolha de fornecedores e a estratégia de parcerias.

Mesmo com a demanda em alta, o cenário de infraestrutura é complexo. A CoreWeave reduziu em até 40% sua projeção de investimentos em capital para 2025, citando atrasos na entrega de infraestrutura de energia. Já a Oracle, segundo a CEO Safra Catz, ainda está “afastando clientes” por falta de capacidade.

Esse contexto traz riscos, mas também abre espaço para vantagem competitiva. Empresas que diversificam suas estratégias de infraestrutura de IA – desenvolvendo relações com múltiplos provedores, testando arquiteturas alternativas e se preparando para restrições de oferta – tendem a se posicionar melhor do que aquelas que apostam tudo em um único hyperscaler.

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### Investir em IA em um mercado “aquecido demais”

O analista de ações do Goldman Sachs, Peter Oppenheimer, destaca que, “ao contrário das empresas especulativas do início dos anos 2000, os gigantes de IA de hoje estão entregando lucros reais. Embora os preços das ações de IA tenham subido fortemente, isso veio acompanhado de crescimento consistente dos ganhos”.

A lição para as empresas não é evitar investimentos em IA, e sim fugir dos erros que marcam os 95% que não capturam retorno:

**1. Mire casos de uso com ROI mensurável**

Dados da McKinsey mostram que organizações de alto desempenho são mais de três vezes mais propensas a declarar que pretendem usar IA para promover mudanças transformadoras nos negócios. Ou seja, não implementam IA “porque é tendência”: escolhem problemas específicos e relevantes, nos quais a tecnologia pode gerar valor quantificável.

**2. Invista na prontidão organizacional, não só na tecnologia**

Ter uma estrutura ágil de entrega de produtos está fortemente associado à captura de valor com IA. Estratégias sólidas de talentos, junto com uma infraestrutura de tecnologia e dados bem estruturada, aparecem como fatores que contribuem de forma significativa para o sucesso.

**3. Construa governança desde já**

Desde 2022, aumentou a proporção de empresas que relatam ações concretas para mitigar riscos relacionados a privacidade individual, explicabilidade dos modelos, reputação organizacional e conformidade regulatória. Com o cerco regulatório apertando globalmente, investir cedo em governança deixa de ser custo e passa a ser vantagem competitiva.

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### A lição da concentração de mercado

No fim de 2025, cerca de 30% do índice S&P 500 dos EUA estava concentrado em apenas cinco empresas – o maior nível de concentração em 50 anos. Para o mundo corporativo, esse cenário cria dependências que precisam ser gerenciadas com cuidado.

O grupo das empresas que fazem parte dos 5% bem-sucedidos em IA entende isso e age em duas frentes: diversifica fornecedores de IA e também as abordagens estratégicas. Elas combinam serviços de IA em nuvem com computação de borda, trabalham com múltiplos provedores de modelos e desenvolvem capacidades internas focadas exatamente nos fluxos de trabalho que mais impactam sua vantagem competitiva.

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### A verdadeira estratégia de investimento em IA

Sundar Pichai, do Google, sintetizou bem o desafio que as empresas precisam equilibrar: “Podemos olhar para a internet hoje. Claramente houve excesso de investimento, mas ninguém questiona que ela foi algo profundo. Espero que com a IA seja a mesma coisa.”

O ChatGPT, da OpenAI, reúne cerca de 700 milhões de usuários semanais, tornando-se um dos produtos de consumo com crescimento mais rápido da história. O desafio para as empresas é aproveitar esse tipo de tecnologia de forma eficaz, enquanto outros desperdiçam bilhões em projetos de vaidade.

As companhias que estão vencendo com IA têm uma abordagem em comum: tratam a IA como um vetor de transformação de negócios, não como um simples projeto de tecnologia. Definem métricas claras de sucesso antes de qualquer implantação. Investem tanto em gestão de mudança quanto em infraestrutura. E mantêm uma postura de ceticismo saudável em relação às promessas dos fornecedores, sem perder de vista o potencial de longo prazo da tecnologia.

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### O que isso representa para a estratégia corporativa

Para executivos e conselhos, a discussão sobre estarmos ou não em uma “bolha de IA” é menos relevante do que a construção de capacidades sólidas e sustentáveis em IA. O mercado, mais cedo ou mais tarde, se ajusta – como sempre acontece. Mas as empresas que desenvolverem competências reais em IA durante esse ciclo de investimentos tendem a sair mais fortes, independentemente das oscilações de valuation.

De acordo com Stanford, em 2024 a parcela de respondentes que relatou uso de IA em suas organizações saltou de 55% (em 2023) para 78%. A adoção está acelerando, e quem esperar por “condições perfeitas” de mercado corre o risco de ficar atrás de concorrentes que já estão construindo suas capacidades hoje.

A prioridade estratégica, portanto, é garantir que os investimentos em IA se traduzam em valor de negócio mensurável, independentemente do humor do mercado. Isso significa focar em aplicações práticas, resultados objetivos e preparação organizacional. Enquanto alguns correm atrás de valuations inflados, a oportunidade real está em construir, com consistência, uma vantagem competitiva sustentável baseada em IA.