A IA também manda a conta
Por The Shift
Uma empresa norte-americana de logística reduziu de sete para dois funcionários o time que processava notas fiscais após implementar IA. ROI superior a US$ 1 milhão. Oito semanas de implementação.
Esse número aparece em apresentações para investidores. E sustenta narrativas de sucesso. O que não aparece? Meses reduzindo 750 modelos acumulados ao longo dos anos. Especialistas validando milhares de outputs. Envolvimento direto do presidente. Dois engenheiros dedicados em tempo integral desde o início. Nada disso entra na conta.
O case está em um relatório do Stanford Digital Economy Lab publicado agora em abril, um dos dois estudos que ajudam a entender o que ficou implícito na HumanX 2026, realizada esta semana em San Francisco.
Os pesquisadores de Stanford analisaram 51 deployments que efetivamente entregaram valor. Dois dados resumem o padrão:
- 61% dos projetos bem-sucedidos tiveram pelo menos uma tentativa fracassada anterior;
- Em 77% dos casos, os principais desafios foram custos invisíveis, não tecnológicos.
Gestão de mudança. Qualidade de dados. Redesenho de processos. A tecnologia, segundo os executivos entrevistados, foi a parte mais fácil. Para cada US$ 1
investido em tecnologia, as empresas gastam até US$ 10 em intangíveis, segundo a literatura de Brynjolfsson sobre tecnologias de propósito geral. Esses custos raramente aparecem nos cálculos de ROI divulgados. E os padrões contábeis atuais não exigem que apareçam.
O segundo estudo, da Writer, foi divulgado na própria HumanX. E dois números resumem a descoberta mais alarmante:
- 92% das empresas dizem estar formando uma classe de funcionários com acesso privilegiado a IA;
- 75% dos executivos admitem que a estratégia comunicada ao restante da organização é mais aparência do que orientação real.
As empresas estão construindo aristocracias internas de IA enquanto comunicam democratização, criando um sistema de dois andares que ninguém nomeia publicamente.
Esses dois estudos coexistem com um terceiro dado mais otimista. A a16z acaba de publicar que 29% da Fortune 500 já têm produto de IA em produção. Juntos, eles revelam quanto custou às empresas chegar até aqui, e quem, nas organizações, está posicionado para capturar o retorno.
Para entender o que cada número está medindo, vale olhar também para dados recentes do MIT. Em julho de 2025, analisando 300 deployments públicos, o instituto concluiu que 95% dos pilotos de IA corporativa não geram impacto mensurável em P&L. Esse dado chocou o mercado – e foi contestado por quem
apontou os 29% da Fortune 500 como prova do contrário. A questão é que esses dois não se contradizem. Eles se complementam, por medirem coisas diferentes.
O MIT mede conversão de pilotos customizados em resultado de P&L – o quanto o investimento em IA aparece na demonstração de resultados como ganho concreto. A a16z mede presença de qualquer produto de IA pago em uso, incluindo ferramentas como Copilot ou Glean, que aumentam a produtividade individual, mas não necessariamente movem a linha de resultado da empresa.
“Estar em produção” e “entregar ROI estrutural” não são a mesma coisa. A maioria dos relatórios corporativos não distingue entre os dois. E essa diferença – entre ter IA rodando e ter IA gerando retorno verificável – é exatamente o custo que fica fora do radar.
Na força de trabalho, o efeito já é mensurável. Dados do Stanford, com base em folha de pagamento da ADP, mostram:
- Trabalhadores de 22 a 25 anos em funções mais expostas à IA tiveram queda relativa de 16% no emprego desde o lançamento do ChatGPT;
- Os acima de 30 anos nas mesmas funções cresceram entre 6% e 13%.
O deslocamento começa pelos mais jovens, que têm menos poder organizacional para migrar para funções que a IA amplia em vez de substituir. Ao mesmo tempo, funções expostas à IA já carregam prêmio salarial médio de 56%, segundo a PwC. A diferença entre quem está dentro e quem está fora já está sendo precificada.
Para conselhos e executivos, essa não é uma questão conceitual. É uma questão de leitura de risco e retorno.
A tensão entre o que as empresas registram e o que de fato gastam em IA chegou aos organismos normativos, com atraso considerável em relação ao ritmo de adoção. Em dezembro de 2025, o Investor Advisory Committee da SEC recomendou exigir disclosure sobre o impacto da IA na força de trabalho e nos relatórios financeiros. Ainda não é regra. O FASB atualizou as normas contábeis, mas elas só entram em vigor em 2027 e não tratam de projetos abandonados.
Mas a pressão real chegou antes: quando 61% dos CEOs dizem estar sob risco de demissão por resultados de IA, segundo o estudo da Writer, boards que cobram ROI verificável começam inevitavelmente a fazer perguntas simples: Quanto custou chegar até aqui – e quem está pagando essa conta?
O artigo completo, no site da The Shift, detalha os dois mecanismos – o financeiro e o organizacional – com exemplos, implicações para governança e as perguntas que os conselhos deveriam estar fazendo agora.
Conteúdo originalmente produzido e publicado por The Shift. Reprodução autorizada exclusivamente para a Abranet. A reprodução por terceiros, parcial ou integral, não é permitida sem autorização.
