A rápida expansão da inteligência artificial (IA) ainda não se traduz em ganhos expressivos de produtividade para a maioria das empresas, uma vez que a dificuldade está menos na tecnologia e mais na capacidade das organizações de transformar os seus processos de trabalho.
Em artigo publicado na Fortune, Ming Lu, sócio consultor sênior da gestora de investimentos KKR, chama esse fenômeno de “paradoxo da inovação”: quanto mais rapidamente a tecnologia avança, mais lentamente a economia cresce.
Como exemplo, Lu cita uma pesquisa da McKinsey de 2026, segundo a qual 88% das organizações utilizam inteligência artificial em pelo menos uma área, mas apenas 6% são classificadas como empresas de alto desempenho, com impacto superior a 5% sobre o lucro operacional (EBIT).
O levantamento revela que a diferença está na reorganização dos processos. As empresas de alto desempenho têm três vezes mais probabilidade de redesenhar seus fluxos de trabalho de ponta a ponta. Entre todas as organizações que adotaram IA, apenas 21% fizeram essa transformação.
O artigo também destaca a concentração dos ganhos associados à IA no mercado financeiro. Segundo os dados apresentados pelo autor, 36 empresas do S&P 500 ligadas à inteligência artificial representam 45% da capitalização do índice. Nos três anos considerados, o S&P 500 acumulou retorno de 76%, enquanto o índice sem essas empresas registrou 32%.
A diferença reforça a preocupação com a distribuição dos benefícios econômicos da tecnologia. Para Lu, a expansão da IA não será suficiente para impulsionar o crescimento de forma abrangente se seus efeitos permanecerem concentrados em um grupo restrito de empresas.
Adoção tecnológica não garante produtividade
Lu identifica uma dupla desigualdade na disseminação da tecnologia. De um lado, consumidores incorporam ferramentas de IA rapidamente, enquanto as empresas avançam mais devagar na implementação produtiva. De outro, mesmo entre as organizações que utilizam a tecnologia, poucas conseguem convertê-la em resultados financeiros expressivos.
O autor compara o cenário atual a ondas anteriores de inovação digital, como a popularização dos computadores pessoais, da internet de banda larga e dos smartphones. Embora essas tecnologias tenham transformado hábitos e ampliado o acesso à informação, seus efeitos sobre o crescimento da produtividade permaneceram limitados.
A dificuldade é particularmente relevante nos setores de serviços, como saúde, educação, administração pública e construção, que representam cerca de metade do Produto Interno Bruto das economias avançadas. Nessas atividades, a produtividade depende de interações humanas, avaliações e decisões complexas, o que dificulta a transformação dos processos por meio da tecnologia.
Para Lu, a inteligência artificial tem potencial para ampliar a produtividade justamente por contribuir para tarefas que exigem análise, julgamento e personalização. Entretanto, obstáculos como burocracia, custos de conformidade regulatória, estruturas hierárquicas e disputas pelo controle de dados dificultam sua integração às operações.