A inteligência artificial (IA) dominou as manchetes. Desde arte gerada por IA até chatbots sofisticados, a empolgação chegou a quase todos os setores. O capital de risco está inundando o mercado, e os líderes empresariais estão correndo para declarar suas organizações como “primeiras em IA.”
No entanto, para muitos que viveram o boom do blockchain no final da década de 2010, há uma sensação de déjà vu. Não é a primeira vez que uma tecnologia prometeu o mundo apenas para entregar muito menos na prática.
Em 2017, o blockchain carregava um hype semelhante. As empresas apenas adicionavam “blockchain” aos seus nomes e viam seus preços de ações dispararem, muitas vezes sem produtos reais ou estratégias de aplicação.
Agora, a IA está seguindo uma trajetória surpreendentemente semelhante. O que estamos testemunhando não é apenas inovação; é mais uma volta no ciclo clássico de hype tecnológico.
Compreendendo o Ciclo de Hype
Criado pela Gartner, o ciclo de hype tecnológico mapeia como as tecnologias emergentes costumam surgir com expectativas inflacionadas, depois colapsar em desilusão antes de finalmente entregar valor sustentável. Reconhecer esse ciclo ajuda as empresas a separar inovação significativa de marketing exagerado e evitar erros dispendiosos.
Um exemplo recente é a imersão de $40 bilhões da Meta no metaverso—um projeto que muitos agora veem como uma bolha de hype gerada internamente que, no final, não conseguiu entregar.
Como observou Konstantine Buhler, um parceiro da Sequoia Capital, na Cúpula da Rede de CIOs do The Wall Street Journal, “Estamos definitivamente em um ciclo de hype, especialmente para IA generativa.” Ele acrescentou que em termos de realização de valor real para os negócios, “não estamos nem no começo.”
Quando o Hype Supera os Resultados
O hype do blockchain foi marcado por desenvolvimentos dramáticos, mas muitas vezes vazios. Uma empresa de refrigerantes se rebatizou como Long Blockchain Corporation e viu suas ações dispararem 400% da noite para o dia, apesar de não ter nenhuma oferta de blockchain. A Kodak introduziu uma iniciativa de criptomoeda, KodakCoin, que brevemente elevou o preço de suas ações antes de desaparecer na irrelevância.
O movimento de IA de hoje carrega sinais de alerta semelhantes. Empresas como Klarna, que se concentraram fortemente no atendimento ao cliente baseado em IA, depois se retrataram da decisão após a queda da satisfação do cliente. A tentativa da BuzzFeed de recorrer ao conteúdo gerado por IA não conseguiu salvar seu negócio em dificuldades, e os artigos escritos por IA da CNET foram encontrados com múltiplos erros factuais, erodindo a confiança.
Esses casos revelam um padrão: A IA, como o blockchain antes dela, está sendo vendida com promessas que são difíceis de cumprir rapidamente. Os resultados, mais frequentemente do que não, são decepcionantes.
Empresas Lutando para Implementar IA
Apesar do imenso burburinho, a maioria das organizações ainda não tem certeza de como extrair valor consistente e mensurável da IA. As salas de reunião estão cheias de perguntas: Isso revolucionará nossas operações ou simplesmente nos distrairá? É uma oportunidade—ou uma desvio dispendioso?
Pesquisas da McKinsey e Deloitte oferecem insights sóbrios. A pesquisa recente da Deloitte sugere que as empresas estão gradualmente mudando de experimentação para adoção séria em nível empresarial. Mas há fricção: as preocupações de conformidade estão aumentando, saltando de 28% para 38% em questão de meses. Enquanto isso, 69% dos entrevistados acreditam que levará mais de um ano para implementar totalmente estruturas robustas de governança em IA.
O relatório de janeiro de 2025 da McKinsey, baseado em entrevistas com líderes empresariais globais, encontra que, enquanto quase todas as empresas investem em IA, apenas 1% vê seus esforços como maduros. Os funcionários geralmente estão prontos para abraçar a tecnologia—mas a liderança frequentemente fica atrás na tradução do potencial em ação.
Os números refletem essa desconexão:
Apenas 19% dos executivos de nível C relatam crescimento de receita superior a 5% a partir de iniciativas de IA.
39% relatam crescimento modesto entre 1% e 5%.
36% não relatam nenhuma mudança.
A grande questão permanece: A IA é apenas mais uma promessa tecnológica superestimada? Ou existe um caminho para um retorno genuíno sobre o investimento em inteligência artificial (RoAI)?
De acordo com Jim Rowan, Líder de AI Aplicada na Deloitte, a resposta reside na estratégia de longo prazo. Ele observou que, enquanto “a antecipação é alta”, retornos significativos exigem governança, colaboração e disposição para iterar. Líderes focados no futuro entendem que as recompensas da IA se desenrolarão gradualmente—não da noite para o dia.
Por que as Empresas Continuam Perseguindo o Hype
O impulso para se lançar em tecnologias emergentes é impulsionado por três forças-chave: expectativas inflacionadas, pensamento de curto prazo e execução falha.
Sob pressão para se manter competitivos e impressionar investidores, os executivos frequentemente apresentam grandes visões sem estabelecer as bases. Na pressa de parecer inovadores, as empresas implementam sistemas não comprovados e esperam que a novidade sozinha entregue retornos.
A realidade é que essa abordagem frequentemente leva à decepção—não porque a tecnologia careça de promessas, mas porque a fundação para apoiá-la não está lá. Quando aplicada de forma muito ampla e sem intenção estratégica, mesmo as ferramentas mais poderosas falham.
Cinco Obstáculos Bloqueando o Potencial da IA
Michael de Kare-Silver, sócio-gerente da Signium UK, observa que, apesar de todo o esforço, nenhuma organização ainda encontrou a “bala de prata” para um RoAI consistente.
As barreiras são numerosas e familiares:
Pilotos e Experimentos Espalhados: Muitas empresas permitem que os funcionários experimentem ferramentas como Microsoft CoPilot ou ChatGPT para pequenas tarefas. Mas esses testes são descoordenados—equipes diferentes testando ferramentas diferentes sem supervisão central ou aprendizado compartilhado.
Falta de Estratégia Unificada: Sem uma estrutura organizacional ampla, a adoção de IA se torna fragmentada. Não há clareza sobre quem deve usar a IA, para quais propósitos ou quando é apropriado.
Medo do Desconhecido: A incerteza em torno do valor a longo prazo da IA mantém muitas empresas em modo de espera e ver. Como coloca de Kare-Silver, “Nenhum líder quer arriscar jogar dinheiro na água.”
Má Higiene de Dados: Dados de alta qualidade são a espinha dorsal de uma IA eficaz. Infelizmente, muitas empresas carecem de bancos de dados limpos e padronizados, levando a resultados falhos e comportamentos imprevisíveis.
Sem Liderança Dedicada em IA: A IA é frequentemente delegada aos portfólios de CTOs ou chefes de dados já sobrecarregados. Mas a implementação significativa da IA exige liderança focada e em tempo integral.
De Kare-Silver elogiou empresas como BT, Schneider Electric e ING por nomear executivos seniores especificamente responsáveis pela estratégia de IA.
Então, a IA é Apenas uma Miragem Tecnológica?
A resposta não é binária. A IA não é apenas uma bolha, mas também não é uma varinha mágica. Seu impacto depende inteiramente de como é implementada. Para uma empresa, chatbots de IA podem limpar os backlog de suporte. Para outra, ferramentas de detecção de fraudes podem prevenir brechas custosas.
O que está claro é que a IA transformará o futuro do trabalho—o que é feito, quem faz e como. Mas essa transformação só será sustentável se as empresas procederem com clareza, disciplina e foresight.
Em vez de perseguir tendências cegamente, as organizações devem focar em casos de uso reais e adotar a IA com uma compreensão clara dos riscos. Implementar governança de nível empresarial. Projetar estratégias que se alinhem tanto com as operações atuais quanto com os objetivos futuros.
O “porquê” deve sempre vir antes do “como.”
Ao tratar a IA não como uma salvadora, mas como uma ferramenta—uma entre muitas no arsenal digital—as empresas podem tomar decisões mais inteligentes e evitar o destino daqueles que caíram vítimas de ciclos de hype anteriores.
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