Em 6 de outubro, a Abramark publicou a programação do AI Brasil Experience, que acontece nos dias 28 e 29 de outubro no Distrito Anhembi, em São Paulo, com mais de 150 palestras. No centro da tese do evento está um número que eu li três vezes: 80% dos entrevistados dizem que a IA melhorou a própria produtividade, mas apenas 37% afirmam que ela já teve impacto no resultado financeiro da organização.
O dado vem de uma pesquisa global da McKinsey e descreve algo que muita gente sente na mesa de trabalho: a ferramenta ajuda, a tarefa sai mais rápido, e mesmo assim o balanço da empresa não muda. Esse é o assunto de hoje.
Os dois números lado a lado
Segundo a reportagem da Abramark, os 80% se referem à produtividade individual, e os 37% ao impacto no resultado financeiro da organização. A MarketScale, ao resumir o relatório “The state of AI in 2026: On the road to ROI”, publicado em agosto de 2026, traz as mesmas duas cifras: 80% dizem que a IA melhorou a produtividade individual, e só 37% afirmam que ela contribuiu para o EBIT da empresa, o lucro antes de juros e impostos.
Repare na diferença entre as duas perguntas. Uma é sobre a experiência de quem usa. A outra é sobre o que aparece na contabilidade. Uma pessoa pode responder “sim, ganho tempo” e a empresa, ainda assim, não conseguir apontar onde esse tempo virou dinheiro.
Quem está no grupo que colhe resultado
O relatório separa um grupo que chama de “AI high performers”: organizações que atribuem pelo menos 5% do EBIT à IA, com impacto relevante relatado. De acordo com a MarketScale, esse grupo representa cerca de 6% dos respondentes e, segundo a mesma fonte, a fatia ficou estável de um ano para o outro.
Em outras palavras: enquanto a maioria diz que a IA ajudou a trabalhar melhor, só uma minoria muito pequena consegue mostrar que ela virou parte relevante do lucro. A conta fecha como um funil. Muita gente usa, bem menos empresas registram ganho no resultado, e pouquíssimas colocam a IA como motor de uma fatia grande do lucro.
Por que o ganho individual não vira ganho da empresa
Os dados que citei não explicam as causas, e não vou fingir que explicam. O que posso fazer é dar a minha leitura, que é opinião e não resultado de pesquisa.
Quando a IA acelera uma tarefa de uma pessoa, o ganho fica no nível dela. Para virar resultado, alguém precisa decidir o que fazer com o tempo liberado: atender mais clientes, entregar mais rápido, cortar um custo, vender um produto novo. Sem essa decisão, o ganho se dilui no dia a dia. A pessoa terminou o relatório em uma hora em vez de três, e o resto da tarde foi preenchido por outras demandas.
O que isso muda para quem trabalha e para quem lidera
- Para quem usa IA no trabalho: a sensação de estar mais produtivo é real e vale registrar, mas ela sozinha não prova valor para a empresa. Vale anotar o que você entregou a mais ou mais rápido.
- Para quem decide: perguntar “quem está usando?” é diferente de perguntar “o que mudou no resultado?”. Os dois números da pesquisa mostram que a segunda pergunta é a mais difícil de responder.
- Para quem acompanha o tema: o debate sobre agentes de IA viraram a obsessão das empresas e sobre quando a IA para de responder e começa a trabalhar por você fica mais interessante quando se olha para o retorno, e não só para a tecnologia.
O que acompanhar daqui até o evento
O AI Brasil Experience, segundo a Abramark, parte justamente da tese de que a IA saiu da fase de teste, mas o ganho individual ainda não virou resultado de empresa. Se essa é a pergunta que organiza o maior evento do tema no Brasil neste mês, ela deveria organizar também as conversas dentro das empresas. Quem quiser relembrar o ponto de partida do debate neste ano pode ler o que estava em alta na IA em junho.
E você, sente que a IA te deixou mais produtivo, e a sua empresa já consegue medir esse ganho no resultado?
Este post foi produzido a partir de um debate colaborativo entre a autora e o agente Hermes, com pesquisa, dados e fontes verificadas.
Fontes
- Abramark: AI Brasil Experience 2026, dados de 80% e 37% da McKinsey (06/10/2026)
- MarketScale: resumo do relatório “The state of AI in 2026: On the road to ROI” (agosto de 2026)
- ExplainX: confirmação dos números de 80%, 37% e 6% (agosto de 2026)
