Estudos da BearingPoint publicados em outubro de 2026 mostram que cerca de 75% das empresas relataram resultados financeiros positivos com IA, mas apenas 13% conseguiram manter o cronograma de suas iniciativas. Menos de um terço avançou além da fase de projetos-piloto, enquanto regulamentações jurídicas e problemas de integração com sistemas de tecnologia legados aparecem entre os principais entraves. Dados de 2026 também indicam que 11% das empresas possuem IA profundamente integrada às operações, ante 7% em 2025. O descompasso mostra por que provar o valor de uma aplicação não garante sua expansão para toda a organização.
O retorno aparece antes da escala
Esse descompasso ajuda a explicar por que a adoção da inteligência artificial avança de forma desigual dentro das empresas. Os resultados financeiros positivos indicam que muitas iniciativas conseguem entregar valor em uma etapa inicial, mas a continuidade depende de mudanças no fluxo operacional, nos sistemas internos e nas regras de controle. A análise publicada pela Reuters mostra que a maioria ainda não levou esses projetos para além dos testes. A distância entre uma demonstração bem-sucedida e uma operação permanente é o ponto central do problema.
Fredéric Gigant, especialista da BearingPoint, resume o problema: "provar o valor de uma tecnologia e escalá-la são desafios distintos." A frase separa duas decisões que muitas empresas tratam como uma só. A primeira é verificar se a IA produz um resultado financeiro positivo; a segunda é adaptar processos, controles e sistemas para que esse resultado continue quando a solução alcança mais áreas. Como menos de um terço passou da fase de projetos-piloto, a expansão ainda não acompanha os ganhos obtidos nos experimentos iniciais.
Os obstáculos estão na operação
Na operação diária, as barreiras mais citadas aparecem em duas frentes. As regulamentações jurídicas foram mencionadas por 40% dos entrevistados, enquanto os problemas de integração com sistemas de tecnologia legados foram apontados por 34%. A primeira dificuldade aumenta o tempo necessário para aprovar e controlar uma aplicação; a segunda exige conectar a nova solução a estruturas que já sustentam processos internos. Quando essas etapas não avançam no mesmo ritmo do projeto, a empresa mantém a IA em um ambiente limitado e experimental.
Além das regras e dos sistemas antigos, a pesquisa da BearingPoint aponta problemas na preparação das próprias organizações. O estudo revela que 42% das empresas já utilizam IA generativa e que 16% implementam agentes de IA para preparar decisões e gerenciar processos de forma autônoma. Ainda assim, a qualidade insuficiente dos dados e a falta de objetivos claros continuam entre as barreiras identificadas. A discussão, portanto, deixa de ser apenas técnica e passa a envolver a definição do que a empresa pretende automatizar e como vai medir o resultado.
A integração profunda ainda é exceção
Essa distância entre teste e operação também aparece no nível de integração alcançado pelas empresas. Dados de 2026 indicam que 11% das empresas possuem IA profundamente integrada às operações, um aumento em relação aos 7% de 2025. O avanço existe, mas ainda alcança uma parcela pequena das organizações quando comparado ao volume de companhias que já experimentam aplicações ou obtêm algum retorno financeiro. A diferença reforça que o problema não está apenas em iniciar um projeto, mas em incorporá-lo ao trabalho cotidiano sem romper os processos que já funcionam.
Os limites da expansão também atingem a organização do trabalho. Cerca de 60% das empresas estimam um excedente de pessoal de 10% ou mais, criando um desafio de gestão da força de trabalho associado ao avanço da IA. Esse dado acrescenta uma camada administrativa à decisão de escalar, porque ampliar uma aplicação pode alterar funções, responsabilidades e necessidades de equipe. A tecnologia, nesse estágio, exige planejamento organizacional junto com a integração operacional, especialmente quando deixa de ser um teste isolado.
O que a dificuldade de escala ensina ao conteúdo
Para quem produz conteúdo, a distinção entre piloto e operação também tem aplicação prática. Uma ferramenta como o ScalePress pode fazer parte de um fluxo automatizado, mas a publicação em escala depende da conexão entre fontes, critérios editoriais, revisão e distribuição. Automatizar uma etapa não resolve, por si só, problemas de integração ou de definição de objetivos. A experiência ajuda a traduzir o resultado da pesquisa para o trabalho de redações e equipes de marketing, que precisam avaliar não apenas se a IA gera uma entrega, mas se o processo completo consegue sustentá-la.
O próximo passo indicado pela pesquisa é mudar a pergunta de "se a IA funciona" para "como fazê-la funcionar em escala". Esse movimento inclui a evolução para uma gestão de processos baseada em IA, chamada de Agentic BPM, enquanto 16% das empresas já implementam agentes para preparar decisões e administrar processos de forma autônoma. A combinação entre retorno financeiro, integração técnica, conformidade e gestão de pessoas definirá quais projetos sairão da fase experimental. Até que esses elementos avancem juntos, bons resultados continuarão convivendo com uma adoção limitada.