O Abismo da IA: por que 74% dos ganhos ficam com apenas 20% das empresas

Inteligência Artificial nas Empresas: o Cenário que Já Chegou

Imagine duas empresas do mesmo setor, com produtos similares e times parecidos. Uma delas, nos últimos dois anos, viu a IA transformar sua operação: custos menores, decisões mais rápidas, crescimento acelerado. A outra investiu em alguns projetos-piloto, realizou treinamentos e ouviu muito sobre "transformação digital" em eventos. Hoje, a segunda empresa mal consegue enxergar a primeira no horizonte.

Esse cenário não é hipotético. Ele descreve com precisão o que o AI Performance Study 2026 da PwC, conduzido com 1.217 executivos sênior em 25 setores ao redor do mundo, revelou sobre o estado atual da adoção de inteligência artificial nas empresas. E o dado mais revelador do estudo merece ser lido com atenção: 74% dos ganhos econômicos gerados pela IA vão para apenas 20% das empresas. Os outros 80% ficam se dividindo pelos 26% restantes.

Não se trata de um problema tecnológico. É um problema de estratégia.

O multiplicador invisível: o que os líderes fazem que os outros não fazem

O estudo da PwC identificou um grupo chamado de "líderes em IA", organizações que já colhem resultados consistentes e mensuráveis da tecnologia. Em comparação com seus concorrentes, elas apresentam um multiplicador de desempenho de 7,2x. Isso significa que, para cada real gerado pelos seguidores com IA, os líderes geram mais de sete.

Como eles chegaram lá? A pesquisa aponta quatro diferenciais concretos.

Primeiro, elas investem mais, muito mais. As empresas líderes destinam 2,5 vezes mais da receita à IA do que as seguidoras. Não estamos falando de gastos com ferramentas ou licenças de software. Estamos falando de investimento sistêmico: em talento, em dados, em infraestrutura e em redesenho de processos. Para as líderes, IA não é uma linha no orçamento de TI; é uma prioridade estratégica na mesma categoria de fusões, expansões e desenvolvimento de novos produtos.

Segundo, elas governam de forma diferente. As empresas líderes têm 1,5 vez mais probabilidade de possuir um conselho de governança cross-funcional dedicado à IA, com representantes de finanças, jurídico, RH, operações e tecnologia trabalhando juntos. Isso elimina o problema mais comum nas seguidoras: decisões sobre IA tomadas em silos, sem visão integrada do risco ou do potencial.

Terceiro, elas adotam frameworks de IA responsável. As líderes têm 1,7 vez mais chances de adotar uma estrutura formal para IA responsável, com critérios claros sobre privacidade de dados, vieses algorítmicos, transparência nas decisões e impacto nos colaboradores. Isso não é apenas compliance. É o que permite escalar com segurança: quando a empresa tem regras claras, pode avançar mais rápido e com menos retrabalho.

Quarto, e talvez o mais subestimado -, os funcionários confiam nos resultados. Nas empresas líderes, os colaboradores têm o dobro de confiança nos outputs da IA. Isso parece detalhe, mas é estrutural: uma ferramenta de apoio à decisão em que o time não confia vira uma ferramenta que ninguém usa. O ROI de qualquer sistema de IA depende diretamente da sua adoção real.

O erro que separa os 80%: tratar IA nas empresas como projeto de TI

A maioria das empresas seguidoras não está parada. Elas testam ferramentas, lançam pilotos, mandam funcionários para workshops. O problema está na moldura conceitual: elas tratam IA como um projeto de TI com prazo para terminar.

Nas líderes, IA é entendida como uma capacidade organizacional, algo que se constrói, se expande e se aprimora continuamente, como o próprio modelo de negócio. A diferença é decisiva. Projetos de TI têm orçamento, cronograma e entregável. Capacidades organizacionais têm ownership executivo, métricas de negócio e revisão permanente.

Quando um CEO trata IA como projeto de TI, ele delega. Quando trata como capacidade estratégica, ele lidera. E essa distinção de postura no topo da hierarquia é o que mais diferencia os dois grupos no estudo da PwC.

O contexto brasileiro: entre a oportunidade e o risco de ficar para trás

O Brasil ocupa uma posição peculiar nessa corrida. Por um lado, o país tem uma das maiores taxas de entusiasmo com IA entre executivos da América Latina, e uma base crescente de empresas testando soluções. Por outro, a maturidade de governança ainda é incipiente. Estudos regionais mostram que a maioria das empresas brasileiras ainda está na fase de experimentação: projetos isolados, sem integração com estratégia corporativa, sem métricas claras de impacto.

Isso coloca o mercado brasileiro majoritariamente no grupo dos 80%, não por falta de interesse, mas por falta de estrutura. A boa notícia é que essa janela ainda está aberta. O estudo da PwC mostra que a lacuna entre líderes e seguidores não é tecnológica, é organizacional. E lacunas organizacionais se fecham com decisão e método.

Para empresas brasileiras de médio e grande porte, esse é o momento de parar de experimentar e começar a construir.

5 passos concretos para cruzar o abismo

Se você reconhece sua empresa mais no grupo dos 80% do que no dos 20%, há um caminho claro. Não é rápido, mas é possível.

1. Eleve o tema ao board. IA não pode ser assunto só de TI ou de inovação. O CEO e o conselho precisam ter visibilidade sobre os investimentos, os riscos e o progresso. Comece por incluir IA na agenda regular da alta liderança, com métricas de negócio, não de tecnologia.

2. Crie uma governança cross-funcional. Monte um grupo permanente com representantes das principais áreas. A missão não é aprovar ferramentas, mas garantir que as iniciativas de IA estejam alinhadas à estratégia e gerenciadas de forma integrada.

3. Defina critérios para IA responsável. Antes de escalar qualquer solução, documente as regras do jogo: quais dados podem ser usados, como as decisões algorítmicas serão auditadas, como o impacto nos colaboradores será gerenciado. Isso reduz risco e acelera adoção.

4. Invista em confiança, não só em tecnologia. Treine seus times não apenas para usar ferramentas de IA, mas para entender como elas funcionam e onde erram. Funcionários que compreendem os limites da IA usam melhor e resistem menos.

5. Conecte investimento a resultado de negócio. Cada real investido em IA deve ter um KPI associado, eficiência, receita, satisfação do cliente, velocidade de decisão. Sem isso, o orçamento de IA vira custo sem retorno visível.

Conclusão: em qual grupo sua empresa estará em 2027?

O estudo da PwC 2026 não é um alarme sobre o futuro. É um retrato do presente. A divisão entre os 20% que colhem 74% dos ganhos e os 80% que disputam o restante já aconteceu, e aprofunda-se a cada trimestre.

A pergunta que todo executivo deveria fazer agora não é "quando começar com IA", mas "em qual grupo minha empresa vai estar em 2027?". A resposta depende menos da tecnologia escolhida e mais das decisões tomadas na próxima reunião de liderança.

O abismo existe. Mas ele ainda pode ser cruzado.

Fonte: PwC Global, AI Performance Study 2026