IA aumenta produtividade, mas não o resultado da empresa: o que a McKinsey revelou e o que fazer

O McKinsey State of AI 2026, intitulado "On the Road to ROI" e publicado nesta semana, começa com uma contradição que merece mais atenção do que está recebendo nos debates sobre inteligência artificial nos negócios.

De um lado, os números de adoção são expressivos: 89% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócio. 80% dos profissionais afirmam que a IA melhorou sua produtividade individual. 50% dizem tomar decisões melhores com o suporte da tecnologia. A pesquisa ouviu 1.719 participantes de 97 países. Fonte: McKinsey, setembro de 2026.

Do outro lado, um número que não se move: apenas 37% das organizações reportam algum impacto positivo da IA sobre o EBIT. O mesmo percentual do ano anterior. Fonte: McKinsey, 2026.

Isso significa que um ano inteiro de adoção acelerada de IA, de expansão para novas funções, de aumento de escala, não moveu em um único ponto percentual o número de empresas que consegue conectar IA a resultado financeiro real.

Por que a produtividade individual não vira resultado corporativo

A McKinsey tem uma explicação precisa para esse paradoxo, e ela é mais simples do que parece: a diferença entre usar IA e fazer com que ela mude o resultado do negócio está no redesenho dos processos.

Quando uma equipe usa ferramentas de IA para fazer as mesmas tarefas mais rápido, o resultado é eficiência individual. O analista escreve o relatório em 20 minutos em vez de 2 horas. O desenvolvedor produz mais código por dia. O atendente responde mais clientes por turno. Esses são ganhos reais e importantes.

Mas eles não chegam ao EBIT por um motivo estrutural: se o processo em si permanece igual, a capacidade liberada simplesmente é absorvida por mais volume das mesmas tarefas, ou é desperdiçada. A empresa não ficou mais lucrativa. Ficou mais produtiva fazendo o que sempre fez.

Para alcançar a rentabilidade real, a McKinsey aponta que é necessário redesenhar de forma integral os processos de trabalho, não apenas inserir IA nos processos existentes. Fonte: McKinsey State of AI, 2026.

Isso é a mesma lição que a consultoria repete em diferentes relatórios com diferentes dados: 20% é tecnologia, 80% é transformação de processo e cultura. A IA não substitui o redesenho. Ela amplifica o redesenho.

O perfil dos 6% que capturam resultado real

O relatório identifica um grupo específico de organizações que consegue o que a maioria não consegue: as high performers, definidas como empresas que atribuem 5% ou mais do EBIT à inteligência artificial. Apenas 6% das organizações pesquisadas se enquadram nessa categoria. Fonte: McKinsey, 2026.

O que diferencia esse grupo dos demais não é o acesso a tecnologias mais avançadas. Os dados da McKinsey apontam para três características consistentes:

Escala real, não pilotos isolados. 54% das empresas com receita superior a 1 bilhão de dólares estão escalando IA em toda a empresa, ante cerca de um terço das empresas menores. Fonte: McKinsey, 2026. As high performers não têm projetos-piloto de IA. Têm IA integrada a operações centrais do negócio.

Adoção de agentes autônomos com antecedência. O uso de agentes autônomos nas empresas com receita acima de 1 bilhão saltou de 27% para 40% em um ano. As high performers estão na curva de adoção de agentes antes da maioria, o que significa que têm mais dados, mais aprendizado e mais integração acumulada.

IA desenvolvendo IA. As organizações líderes estão usando agentes de codificação para desenvolver software próprio, com 32% parando de comprar pelo menos um produto comercial porque conseguiram construí-lo internamente com agentes de IA. Isso reduz custo e aumenta alinhamento com necessidades específicas.

O dado sobre agentes e dados dispersos

Um segundo relatório publicado esta semana complementa a análise da McKinsey: pesquisa americana com 501 líderes de empresas que já testavam agentes de IA identificou que dados dispersos são o principal obstáculo à expansão, com executivos relatando processos mal documentados e informações inconsistentes como os maiores freios. Fonte: Portal Information Management, setembro de 2026.

Esse achado converge com o padrão que aparece em todos os relatórios relevantes do mercado: a tecnologia de IA está disponível e madura. O que trava a escala é a base de dados. Empresas com dados integrados, estruturados e acessíveis chegam ao resultado. Empresas com dados dispersos ficam presas em pilotos.

O que fazer diferente

A leitura dos dados da McKinsey aponta para uma sequência que as organizações que chegam ao resultado seguem de forma consistente:

Primeiro, definir onde a IA vai mudar o processo, não apenas acelerá-lo. A pergunta não é "onde podemos usar IA?" mas "qual processo precisa ser redesenhado e como a IA viabiliza esse redesenho?".

Segundo, resolver a base de dados antes de escalar os modelos. Dados dispersos geram agentes dispersos. A engenharia de dados que integra fontes e garante qualidade é o trabalho que antecede qualquer resultado financeiro com IA.

Terceiro, medir impacto financeiro desde o início. As high performers definem métricas de EBIT para cada iniciativa de IA antes de começar, não depois de entregar.

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