{"id":10746,"date":"2026-06-26T18:04:09","date_gmt":"2026-06-26T21:04:09","guid":{"rendered":"https:\/\/ilheusnews.com.br\/?p=10746"},"modified":"2026-06-26T18:04:09","modified_gmt":"2026-06-26T21:04:09","slug":"realmente-precisamos-das-ias-a-corrida-bilionaria-ainda-busca-retorno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ilheusnews.com.br\/?p=10746","title":{"rendered":"Realmente precisamos das IAs? A corrida bilion\u00e1ria ainda busca retorno"},"content":{"rendered":"
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A corrida pela intelig\u00eancia artificial<\/a> (IA) est\u00e1 custando cada vez mais caro \u00e0s gigantes da tecnologia<\/a>. Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta devem investir juntas entre US$ 650 bilh\u00f5es e US$ 720 bilh\u00f5es em infraestrutura de IA ao longo de 2026, ampliando gastos com data centers, chips e desenvolvimento de modelos cada vez mais avan\u00e7ados. Ao mesmo tempo, investidores e o pr\u00f3prio mercado ainda questionam quando esses investimentos come\u00e7ar\u00e3o a gerar retorno financeiro.<\/p>\n

As d\u00favidas, por\u00e9m, v\u00e3o al\u00e9m das big techs. Enquanto empresas buscam transformar projetos de IA em resultados concretos e consumidores avaliam se vale a pena pagar por recursos baseados na tecnologia, especialistas ouvidos pelo Olhar Digital<\/strong> afirmam que o desafio j\u00e1 n\u00e3o est\u00e1 apenas no desenvolvimento da IA, mas em como aplic\u00e1-la de forma estrat\u00e9gica, gerar retorno financeiro e construir modelos de neg\u00f3cio sustent\u00e1veis.<\/p>\n

Bilh\u00f5es em investimentos, resultados desiguais<\/h2>\n

Os investimentos bilion\u00e1rios em intelig\u00eancia artificial n\u00e3o geram os mesmos resultados para todos os participantes desse mercado. Enquanto empresas respons\u00e1veis pela infraestrutura da tecnologia vivem um momento de forte expans\u00e3o, companhias que desenvolvem aplica\u00e7\u00f5es ou incorporam IA aos seus produtos ainda buscam transformar esses aportes em crescimento sustent\u00e1vel.<\/p>\n

Para Arthur Igreja<\/strong>, especialista em Tecnologia e Inova\u00e7\u00e3o, essa diferen\u00e7a acontece porque a cadeia da intelig\u00eancia artificial \u00e9 composta por diferentes camadas, cada uma com desafios e oportunidades pr\u00f3prios. Ele recorre a uma analogia popularizada pelo CEO da Nvidia<\/a>, Jensen Huang, que compara o mercado de IA a um \u201cbolo de cinco camadas\u201d (\u201cFive-Layer Cake<\/em>\u201c): energia, chips, data centers, modelos e aplica\u00e7\u00f5es. Segundo o especialista, os resultados variam conforme a posi\u00e7\u00e3o ocupada nessa cadeia.<\/p>\n

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Na segunda camada, para quem vende chips, como \u00e9 o caso da Nvidia, os resultados t\u00eam sido incr\u00edveis, com recorde atr\u00e1s de recorde, margens espetaculares, crescimento cont\u00ednuo e uma trajet\u00f3ria muito positiva. Agora, \u00e0 medida que vamos subindo nessa cadeia, chegando \u00e0s aplica\u00e7\u00f5es e \u00e0s big techs, o cen\u00e1rio muda um pouco. Os resultados em faturamento e o retorno sobre esses investimentos ainda n\u00e3o est\u00e3o acontecendo em todas as frentes.<\/p>\n

Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inova\u00e7\u00e3o<\/cite><\/p><\/blockquote>\n

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Data centers est\u00e3o entre os principais destinos dos investimentos bilion\u00e1rios realizados por empresas que apostam na expans\u00e3o da intelig\u00eancia artificial \u2013 Imagem: Make more Aerials \/ Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Na avalia\u00e7\u00e3o do especialista, esse comportamento \u00e9 comum em grandes ciclos de inova\u00e7\u00e3o. Enquanto alguns segmentos conseguem capturar rapidamente o retorno dos investimentos, outros ainda passam por um per\u00edodo de adapta\u00e7\u00e3o at\u00e9 encontrar modelos de neg\u00f3cio sustent\u00e1veis \u2014 e nem todas as empresas conseguir\u00e3o fazer essa transi\u00e7\u00e3o com sucesso.<\/p>\n

Essa diferen\u00e7a tamb\u00e9m aparece na avalia\u00e7\u00e3o de Lucas Gilbert<\/strong>, especialista em Tecnologia Digital. Segundo ele, fabricantes de chips e empresas respons\u00e1veis pela infraestrutura da intelig\u00eancia artificial j\u00e1 conseguem transformar investimentos em faturamento. Mas a realidade \u00e9 diferente para organiza\u00e7\u00f5es que adotam a tecnologia em suas opera\u00e7\u00f5es. Nelas, o desafio ainda \u00e9 transformar ganhos de produtividade em resultados financeiros concretos.<\/p>\n

O desafio n\u00e3o \u00e9 adotar IA, mas gerar retorno<\/h2>\n

Levar a intelig\u00eancia artificial para dentro das empresas deixou de ser o principal obst\u00e1culo. O desafio agora \u00e9 transformar esse movimento em ganhos concretos para o neg\u00f3cio. Embora cada vez mais organiza\u00e7\u00f5es testem ferramentas baseadas em IA, poucas conseguem incorpor\u00e1-las \u00e0 opera\u00e7\u00e3o de forma a gerar impacto financeiro mensur\u00e1vel.<\/p>\n

Na avalia\u00e7\u00e3o de Lucas Gilbert, essa dificuldade est\u00e1 menos relacionada \u00e0 tecnologia e mais \u00e0 forma como ela \u00e9 implementada. Segundo ele, muitas empresas utilizam a IA para automatizar tarefas simples, mas \u201cdif\u00edcil \u00e9 redesenhar o jeito que a empresa trabalha para que a IA realmente economize dinheiro ou gere receita\u201d.<\/p>\n

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\"Equipe
Empresas ampliam o uso de ferramentas de intelig\u00eancia artificial, mas transformar essa ado\u00e7\u00e3o em retorno financeiro ainda \u00e9 um desafio para muitas organiza\u00e7\u00f5es \u2013 Imagem: Gorodenkoff \/ Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Pesquisas recentes ajudam a ilustrar esse cen\u00e1rio. Um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em ingl\u00eas), por exemplo, apontou que 95% dos projetos-piloto de IA n\u00e3o geram impacto mensur\u00e1vel nos resultados das empresas. J\u00e1 um levantamento da PwC mostrou que mais da metade dos CEOs ainda n\u00e3o observou benef\u00edcios financeiros relevantes com a tecnologia.<\/p>\n

Para Gilbert, esse cen\u00e1rio n\u00e3o significa que a intelig\u00eancia artificial tenha fracassado, mas que muitas empresas ainda n\u00e3o aprenderam a transformar ganhos individuais de produtividade em retorno financeiro para a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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O entusiasmo corre na velocidade de quem testa. O uso pr\u00e1tico corre na velocidade de quem transforma a opera\u00e7\u00e3o. E s\u00e3o velocidades bem diferentes.<\/p>\n

Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital<\/cite><\/p><\/blockquote>\n

Os dados sobre a maturidade da ado\u00e7\u00e3o corporativa ajudam a explicar esse descompasso. Segundo Alessandra Montini<\/strong>, professora e diretora do LabData, da FIA, embora praticamente todas as empresas reconhe\u00e7am a import\u00e2ncia estrat\u00e9gica da intelig\u00eancia artificial, a maior parte ainda est\u00e1 nos est\u00e1gios iniciais de implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

A especialista cita dados do estudo A Nova For\u00e7a de Trabalho H\u00edbrida<\/em>, produzido pelo TEC Institute em parceria com a Skyone, segundo o qual 99% das organiza\u00e7\u00f5es consideram agentes de IA centrais para os neg\u00f3cios nos pr\u00f3ximos tr\u00eas anos. Apesar disso, 74% ainda se encontram em n\u00edveis iniciais ou intermedi\u00e1rios de ado\u00e7\u00e3o. O levantamento tamb\u00e9m mostra que 57% das empresas n\u00e3o contam com or\u00e7amento dedicado para iniciativas de IA e que 59% afirmam n\u00e3o estar preparadas para operar, no curto prazo, com equipes formadas por pessoas e sistemas inteligentes.<\/p>\n

O consumidor est\u00e1 disposto a pagar pela IA?<\/h2>\n

Se convencer empresas a transformar intelig\u00eancia artificial em retorno financeiro j\u00e1 \u00e9 um desafio, conquistar o consumidor representa outra etapa dessa equa\u00e7\u00e3o. Embora ferramentas como ChatGPT<\/a>, Gemini<\/a> e Claude<\/a> tenham popularizado a tecnologia, ainda h\u00e1 d\u00favidas sobre a disposi\u00e7\u00e3o do p\u00fablico em pagar por esses recursos.<\/p>\n

Os dados dispon\u00edveis indicam que a ado\u00e7\u00e3o cresce mais rapidamente do que a monetiza\u00e7\u00e3o. Um relat\u00f3rio da Menlo Ventures<\/a>, baseado em uma pesquisa com mais de 5 mil adultos nos Estados Unidos, estima que cerca de 1,8 bilh\u00e3o de pessoas j\u00e1 utilizaram ferramentas de IA em todo o mundo. Apesar disso, o mercado consumidor movimenta cerca de US$ 12 bilh\u00f5es por ano, o que representa uma taxa de convers\u00e3o de aproximadamente 3% para servi\u00e7os premium. O levantamento tamb\u00e9m estima que o ChatGPT converta cerca de 5% de seus usu\u00e1rios ativos em assinantes pagos.<\/p>\n

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\"Pessoa
Ferramentas como o ChatGPT popularizaram o uso da intelig\u00eancia artificial, mas a parcela de consumidores que paga por recursos avan\u00e7ados ainda \u00e9 relativamente pequena \u2013 Imagem: Thaspol Sangsee \/ Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Na avalia\u00e7\u00e3o de Lucas Gilbert, esse cen\u00e1rio indica que o consumidor m\u00e9dio ainda v\u00ea a intelig\u00eancia artificial como um recurso incorporado aos servi\u00e7os que j\u00e1 utiliza, e n\u00e3o como uma assinatura indispens\u00e1vel. Segundo ele, quem mais aceita pagar pela tecnologia s\u00e3o profissionais que conseguem compensar esse custo com ganhos de produtividade.<\/p>\n

Arthur Igreja observa o cen\u00e1rio por outro \u00e2ngulo. Para o especialista, a disposi\u00e7\u00e3o para pagar pela intelig\u00eancia artificial j\u00e1 existe em diferentes perfis de usu\u00e1rios, desde consumidores que utilizam ferramentas para editar imagens e v\u00eddeos at\u00e9 profissionais que dependem da tecnologia em atividades mais avan\u00e7adas. Na avalia\u00e7\u00e3o dele, a decis\u00e3o de pagar depende menos do perfil do usu\u00e1rio e mais da capacidade da ferramenta de resolver um problema concreto.<\/p>\n

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Acredito que n\u00e3o \u00e9 uma quest\u00e3o de um recorte de perfil de usu\u00e1rio ou de tipo de empresa, a quest\u00e3o \u00e9 onde ela gera valor e gerou valor, algu\u00e9m vai estar disposto a pagar para usar.<\/p>\n

Arthur Igreja, especialista em Tecnologia e Inova\u00e7\u00e3o<\/cite><\/p><\/blockquote>\n

Realmente precisamos das IAs?<\/h2>\n

Embora os investimentos bilion\u00e1rios e o avan\u00e7o da intelig\u00eancia artificial tenham colocado a tecnologia no centro das discuss\u00f5es do setor, especialistas ouvidos avaliam que o valor da IA depende menos da sua presen\u00e7a em produtos e servi\u00e7os e mais da capacidade de resolver problemas concretos.<\/p>\n

Arthur Igreja avalia que a intelig\u00eancia artificial representa uma transforma\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica sem volta. Isso, por\u00e9m, n\u00e3o significa que todas as iniciativas ter\u00e3o sucesso ou que a tecnologia fa\u00e7a sentido em qualquer contexto. Segundo ele, o desafio das empresas \u00e9 identificar onde a IA realmente agrega valor e onde sua ado\u00e7\u00e3o ocorre apenas pelo receio de ficar para tr\u00e1s em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 concorr\u00eancia.<\/p>\n

Lucas Gilbert faz uma distin\u00e7\u00e3o semelhante. Para ele, a intelig\u00eancia artificial entrega resultados consistentes em atividades repetitivas, de grande volume e com impacto f\u00e1cil de mensurar, como atendimento ao cliente, detec\u00e7\u00e3o de fraudes, processamento de documentos e apoio \u00e0 programa\u00e7\u00e3o. Em contrapartida, o especialista afirma que muitas empresas passaram a incorporar recursos de IA em produtos e servi\u00e7os mais para acompanhar uma tend\u00eancia de mercado do que para resolver uma necessidade concreta dos usu\u00e1rios.<\/p>\n

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A pergunta que separa uma coisa da outra \u00e9 simples: tira a IA daqui e algu\u00e9m sente falta? Se a resposta \u00e9 n\u00e3o, provavelmente era enfeite.<\/p>\n

Lucas Gilbert, especialista em Tecnologia Digital<\/cite><\/p><\/blockquote>\n

Para Alessandra Montini, a intelig\u00eancia artificial tende a gerar mais valor quando deixa de ser tratada como uma ferramenta isolada e passa a fazer parte da estrat\u00e9gia das empresas. Na avalia\u00e7\u00e3o da diretora do LabData, da FIA, o potencial da tecnologia est\u00e1 menos na presen\u00e7a de recursos de IA e mais na capacidade de transformar processos e gerar resultados para o neg\u00f3cio.<\/p>\n

As avalia\u00e7\u00f5es dos especialistas apontam para uma mesma dire\u00e7\u00e3o: a intelig\u00eancia artificial tende a gerar mais valor quando \u00e9 aplicada para resolver problemas concretos e produzir resultados mensur\u00e1veis. Nos casos em que \u00e9 incorporada apenas para acompanhar uma tend\u00eancia de mercado, os benef\u00edcios costumam ser mais dif\u00edceis de justificar.<\/p>\n

Mais do que desenvolver IA, o desafio \u00e9 aplic\u00e1-la<\/h2>\n

As an\u00e1lises dos especialistas mostram que, embora a intelig\u00eancia artificial avance em diferentes ritmos entre empresas e consumidores, o principal desafio para os pr\u00f3ximos anos ser\u00e1 transformar o potencial da tecnologia em resultados consistentes para empresas e usu\u00e1rios.<\/p>\n

Alessandra Montini diz que esse desafio passa menos pelo desenvolvimento de modelos mais sofisticados e mais pela capacidade das empresas de incorporar a intelig\u00eancia artificial \u00e0 estrat\u00e9gia do neg\u00f3cio. Na avalia\u00e7\u00e3o da especialista, tratar a tecnologia apenas como uma ferramenta de produtividade limita seu potencial de gerar impacto nas organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

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O principal desafio n\u00e3o \u00e9 a tecnologia, mas a capacidade das empresas de integr\u00e1-la \u00e0 estrat\u00e9gia do neg\u00f3cio. Muitas organiza\u00e7\u00f5es ainda tratam a intelig\u00eancia artificial como uma iniciativa isolada ou uma ferramenta de produtividade, quando seu maior potencial est\u00e1 na transforma\u00e7\u00e3o dos processos e na gera\u00e7\u00e3o de valor para o neg\u00f3cio.<\/p>\n

Alessandra Montini, diretora do LabData da FIA<\/cite><\/p><\/blockquote>\n

O conjunto de investimentos recordes, desafios de monetiza\u00e7\u00e3o e diferentes est\u00e1gios de ado\u00e7\u00e3o mostra que a discuss\u00e3o sobre intelig\u00eancia artificial j\u00e1 n\u00e3o gira apenas em torno da capacidade da tecnologia. O foco passa, cada vez mais, pela capacidade de transformar esse potencial em resultados concretos para empresas<\/a> e consumidores.<\/p>\n

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