business insider的 este especial tenta responder a uma questão muito importante: já que todas as empresas estão a investir fortunas em IA, por que algumas estão em fase de expansão e outras entram em estagnação?

Nos últimos ano e poucos, quase todas as empresas têm estado freneticamente a comprar subscrições de modelos de grande escala para os colaboradores, assistentes de código e vários tipos de agentes de IA. Contudo, os resultados têm sido drasticamente diferentes. Começa a emergir o “efeito de Mateus” a nível empresarial: comprar IA é fácil; mas transformar a IA em produtividade e lucros empresariais verdadeiramente concretos é muito difícil.
Isto pode dever-se a duas formas totalmente distintas de as empresas pensarem a introdução da IA
Ao observar as práticas actuais de IA nas empresas, vê-se com frequência dois extremos num cruzamento de caminhos:
Orientação para defesa (encarar a IA como uma “máquina de trituração de custos”): o objectivo central destas empresas é “poupar dinheiro”. A lógica é: “Se já temos IA, posso precisar de contratar menos pessoas?
No entanto, sem um aumento adicional de negócios, o fim dos custos poupados resume-se a despedimentos apenas ou a congelamento de contratações. Mesmo que os colaboradores economizem tempo com IA, na maioria das vezes utilizam-no para “distrações” e voltas sem rumo em tarefas pouco eficientes do trabalho existente.
Orientação para crescimento (encarar a IA como um “amplificador de negócios”): a lógica aqui é completamente oposta: “Como a IA ajuda a libertar 30% da produtividade da equipa, finalmente temos capacidade para explorar novos negócios que antes queríamos fazer, mas para os quais não tínhamos recursos!” Estas empresas transformam rapidamente o tempo poupado numa “reinvestição estratégica” para o desenvolvimento de novos produtos ou para a expansão de mercado. Ao alargar os limites do negócio, a necessidade de aumentar o tamanho da organização cresce naturalmente também. A IA melhora a eficiência ➡️ Alarga os limites do negócio ➡️ Aumenta a escala organizacional, criando um ciclo virtuoso.
O indicador que decide o resultado: clareza estratégica > taxa de obtenção de ferramentas
Porque é que muitas empresas pagam grandes quantias para subscrever IA empresarial, mas não ouvem “eco” nenhum? Um estudo da Boston Consulting Group (BCG), realizado com mais de mil trabalhadores de escritório, revela o problema: ausência de orientação por parte da gestão.
Embora até 74% dos trabalhadores da linha da frente usem IA todas as semanas, 66% dizem que a empresa não lhes dá orientação sobre como utilizar o tempo poupado com IA. Como resultado, mais de metade dos colaboradores não transfere o seu esforço para tarefas com maior valor acrescentado e relevância estratégica.
Conclusão do inquérito: desde que a empresa tenha “clareza estratégica” (ou seja, saiba claramente que objectivos de negócio específicos quer atingir com a IA), mesmo que as permissões das ferramentas de IA nas mãos dos colaboradores sejam limitadas, ainda assim 80% conseguem produzir impactos comerciais mensuráveis. Pelo contrário, se apenas forem distribuídas subscrições premium sem orientação estratégica, esta percentagem diminui de forma acentuada.
Esta diferença de mentalidade acaba por se reflectir em dados de recrutamento frios e pouco sentimentais. De acordo com o acompanhamento de mais de 20 mil empresas dos EUA pela Ramp e pela Revelio Labs, as empresas que continuam a investir de forma sustentada e intensa em IA (cerca de $34 por pessoa por mês, muito acima dos menos de $3 habituais) não só não fazem despedimentos em larga escala, como registam uma expansão significativa:
O número total de colaboradores cresce mais de 10%
O crescimento de cargos júnior chega a 12%
Isto desmonta a ideia estereotipada de que “a IA vai inevitavelmente levar ao desemprego”, provando a existência de uma forte correlação positiva entre uso frequente de IA e expansão do negócio.
É preciso admitir que existe algum “viés de sobrevivência”. As empresas que conseguem usar IA com mestria e, com isso, expandir-se de forma agressiva, antes de introduzir IA eram frequentemente “alunos de topo” no mercado: já maiores em escala, com melhores bases técnicas e taxas de crescimento mais rápidas.
Mas a lógica mantém-se: a IA dificilmente consegue “mudar o destino” de uma empresa que está previamente atolada num pântano e que só quer sobreviver cortando custos; já para empresas cheias de ambição estratégica, a IA é o combustível de foguete mais prático. A próxima fase da concorrência empresarial não será sobre quem compra mais tokens de IA, mas sim sobre a capacidade de “reengenharia de negócios” (Business Re-engineering): quem conseguir primeiro reconfigurar os fluxos de dados, definir as regras mais claras de utilização de IA e aplicá-las de forma prática, será quem verdadeiramente aproveita os benefícios desta era.