42% das empresas abandonaram iniciativas de IA em 2025. O problema não era a inteligência artificial
Entenda por que 42% das empresas abandonaram iniciativas de IA em 2025 e como o redesenho de processos, mais do que a tecnologia, explica o sucesso ou o fracasso dos projetos.
O avanço da inteligência artificial (IA) levou empresas de diferentes setores a acelerar investimentos nos últimos anos. No entanto, os resultados ficaram abaixo das expectativas para boa parte do mercado.
Em 2025, 42% das empresas abandonaram a maior parte das iniciativas de IA que estavam em andamento. Em 2024, esse percentual era de 17%. Em apenas um ano, a taxa de abandono mais que dobrou.
Os dados da 451 Research/S&P Global revelam um cenário que merece atenção. Muitas organizações encerraram projetos de IA não porque a tecnologia deixou de evoluir, mas porque os resultados esperados não apareceram.
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É comum atribuir esse desempenho a fatores como limitações dos modelos, custos elevados de infraestrutura, qualidade dos dados ou incertezas regulatórias. Todos esses elementos influenciam os projetos.
Ainda assim, eles não parecem ser a principal razão para o insucesso.
Segundo o levantamento, 88% das organizações já utilizam IA regularmente em pelo menos uma função de negócio.
Entretanto, apenas 6% são classificadas como high performers, grupo formado por empresas que conseguem gerar impacto financeiro consistente e mensurável.
A diferença entre esses dois grupos não está apenas na tecnologia adotada.
As organizações com melhor desempenho dedicam mais tempo ao redesenho dos processos de trabalho antes da implementação da IA.
Em vez de simplesmente incorporar novas ferramentas, elas revisam fluxos, responsabilidades, indicadores e formas de tomada de decisão.
Já grande parte das empresas segue o caminho inverso: adiciona IA a processos que já apresentavam falhas e espera que a tecnologia resolva problemas estruturais.
Existe um princípio conhecido na gestão que continua atual mesmo diante da inteligência artificial: automatizar um processo ineficiente apenas amplia sua ineficiência.
A IA é capaz de executar tarefas com velocidade, escala e consistência. Porém, essas características potencializam tanto processos bem estruturados quanto processos desorganizados.
Imagine um sistema de IA responsável por consolidar relatórios financeiros. A tecnologia pode executar essa tarefa em poucos minutos.
No entanto, se os dados de origem são inconsistentes, os indicadores não possuem responsáveis definidos e o processo de coleta apresenta falhas, a IA apenas produzirá resultados incorretos com mais rapidez.
O ganho operacional não elimina problemas de gestão.
O “Trough of Disillusionment” explica parte desse movimento
Em 2025, o Gartner posicionou a IA generativa no chamado Trough of Disillusionment, etapa do ciclo de adoção em que o entusiasmo inicial dá lugar a expectativas mais realistas.
Os números ajudam a compreender esse momento.
O investimento médio em IA generativa chegou a US$ 1,9 milhão por empresa.
Menos de um terço dos CEOs declarou estar satisfeito com os resultados obtidos.
Esse cenário não indica que a tecnologia fracassou.
Ele demonstra que soluções transformadoras exigem mudanças igualmente profundas na forma como as organizações operam.
O mesmo movimento já ocorreu anteriormente com a internet, os sistemas ERP e a transformação digital baseada em dispositivos móveis.
As empresas que conseguem extrair valor consistente da inteligência artificial compartilham uma característica em comum: tratam a IA como parte de uma estratégia de transformação organizacional, e não apenas como aquisição de uma nova ferramenta.
Essa abordagem altera diversos aspectos da implementação.
Entre eles:
a liderança deixa de ser exclusivamente da área de TI;
os indicadores de sucesso passam a medir resultados de negócio;
o redesenho dos processos ocorre antes da escolha da tecnologia;
a adoção pelas equipes torna-se parte da estratégia desde o início.
Nesse contexto, a inteligência artificial deixa de ser o centro da iniciativa e passa a ser um instrumento para alcançar objetivos organizacionais.
Antes de iniciar um novo investimento em inteligência artificial, vale responder uma pergunta simples:
Qual problema de negócio específico, mensurável e prioritário esta iniciativa pretende resolver?
Se essa resposta não estiver claramente definida, existe uma chance significativa de que o projeto enfrente as mesmas dificuldades observadas nas organizações que interromperam suas iniciativas em 2025.
A experiência recente indica que, na maior parte dos casos, o obstáculo não está na inteligência artificial. Está na ausência de processos preparados para gerar valor com ela.
Mario H. Trentim é membro do Board of Directors do PMI, reitor da Allevo Tech/Qeevo Group, doutorando pelo ITA, autor de 13 livros sobre gestão e execução estratégica e atua como conselheiro em organizações em transformação.
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