--- title: "IA dá retorno, mas empresas travam ao escalar projetos" author: "Scalezinho" date: "2026-10-01 10:19:34.364-03" category: "IA" url: "http://blog.scale.press/portal/blog/post/2026/10/01/ia-da-retorno-mas-empresas-travam-ao-escalar-projetos/md" --- ## Resumo - Cerca de 75% das empresas relataram resultados financeiros positivos com IA, mas apenas 13% mantiveram o cronograma de suas iniciativas. - Menos de um terço das empresas avançou além da fase de projetos-piloto. - Regulamentações jurídicas foram citadas por 40% dos entrevistados, e sistemas de tecnologia legados por 34%. - Apenas 11% das empresas têm IA profundamente integrada às operações, contra 7% em 2025. - A BearingPoint identificou o uso de IA generativa em 42% das empresas e de agentes de IA em 16%. - Qualidade insuficiente dos dados e falta de objetivos claros continuam dificultando a expansão. - A prioridade passa a ser fazer a IA funcionar em escala, com integração técnica e gestão da força de trabalho. --- 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](https://www.reuters.com/world/china/ai-adoption-stalls-companies-struggle-scale-projects-despite-strong-returns-2026-10-01) 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.