Maioria dos CEOs Dizem que IA Não Aumentou Receita ou Reduziu Custos: Insights da Pesquisa

Ferramentas de inteligência artificial são onipresentes no ambiente de trabalho, desde a redação de e-mails até a geração de código. No entanto, para muitas empresas, o retorno financeiro ainda não chegou.

Novas pesquisas divulgadas em janeiro de 2026 mostram uma crescente lacuna entre o uso de IA e os resultados reais nos negócios.

Enquanto os funcionários estão experimentando mais do que nunca, a maioria dos CEOs afirma que a IA não melhorou a receita nem reduziu os custos.

Principais Conclusões

• 56% dos CEOs relatam nenhuma crescimento de receita ou economia de custos devido a investimentos em IA.

• Os ganhos financeiros aparecem somente quando a IA está incorporada nos fluxos de trabalho principais.

• Mensurar a qualidade das tarefas é mais importante do que contar os usuários de IA.

Se você está interessado em negociação de criptomoedas, exploreBitruee melhora sua experiência. A Bitrue está dedicada a fornecer serviços seguros, convenientes e diversificados para atender a todas as necessidades de criptomoedas, incluindo negociação, investimento, compra, staking, empréstimos e muito mais.

Por que a maioria dos investimentos em IA não está trazendo retorno

Dados recentes da PwC pintam um quadro claro da frustração dos executivos. Em sua pesquisa de CEOs de 2026, 56% dos entrevistados disseram que a IA não trouxe nem aumento de receita nem redução de custos no último ano. Apenas 12% relataram sucesso em ambos os aspectos, apesar da adoção generalizada.

Este resultado não significaFerramentas de IAestão falhando completamente. Em vez disso, o problema está na forma como as empresas os implantam.

Onde as Empresas Erram

• A IA é adicionada sem mudar a forma como o trabalho é realizado.

• O sucesso é medido por logins, não por resultados.

• O gasto foca em licenças, não em redesign.

Executivos que perceberam benefícios financeiros eram de 2 a 3 vezes mais propensos a integrar a IA em trabalho e tomada de decisões voltados para o cliente.

Essas empresas repensaram processos em vez de adicionar ferramentas sobre sistemas existentes. A diferença mostra que o valor da IA vem da transformação, não da experimentação.

Leia também:Principais Projetos DePIN em Criptomoedas para Ficar de Olho em 2026 com a Expansão da Infraestrutura Web3

A Complexidade da Tarefa Importa Mais do Que o Uso

Outra visão chave vem de pesquisas da Anthropic eOpenAI. As descobertas sugerem que nem todo uso de IA é igual.

O tipo de tarefa atribuída à IA determina se ela cria valor real ou apenas economiza minutos.

Anthropicintroduziu a ideia de rastrear primitivos econômicos. Isso significa medir a dificuldade e a profundidade das tarefas em vez de quão frequentemente a IA é usada. Os resultados foram impressionantes.

Tempo Economizado por Tipo de Tarefa

• As tarefas de desenvolvimento de software economizaram uma média de 3,3 horas.

• As tarefas administrativas economizaram cerca de 1,8 horas.

UsandoAI para resumir e-mailsou reescrever notas se sente produtivo, mas entrega um impacto financeiro limitado.

Delegar trabalhos complexos e multifásicos gera retornos muito mais fortes. No entanto, muitos funcionários nunca vão além de tarefas básicas.

OpenAI também identificou uma folga de capacidade. Isso descreve a lacuna entre o que os sistemas de IA podem fazer e como as pessoas realmente os utilizam.

Usuários pesados confiam em recursos avançados de raciocínio 7 vezes mais do que usuários médios, criando uma crescente diferença de desempenho.

Leia Também:Top AI Crypto Airdrops para Farming em 2026: Guia de Testnet e Pontos

Gaps de Uso Global e Problemas de Medição

A adoção de IA parece muito diferente dependendo da localização e do nível de habilidades. Dados da OpenAI em mais de 70 países revelaram um gap de 3x no uso de funcionalidades avançadas. As empresas com equipes mais fluentes em IA ganham uma vantagem, mesmo ao usar as mesmas ferramentas.

Essa lacuna destaca outro problema: a má mensuração. Muitas empresas não conseguem vincular o uso de IA a resultados de lucro e prejuízo. Sem dados claros, os executivos têm dificuldade em justificar gastos ou refinar a estratégia.

O Que Uma Medida Melhor Significa

• Rastreamento de quais equipes usam recursos avançados

• Vinculando a atividade de IA a métricas de receita ou custo

• Analisando a complexidade das tarefas de auditoria, não o volume de atividades

Googlerecentemente abordou essa questão adicionando análises de uso detalhadas aos painéis de administração do Workspace.

Estas ferramentas permitem que as equipes financeiras vejam se os recursos de IA estão realmente sendo utilizados e por quem. Esse tipo de transparência pode em breve se tornar padrão à medida que o escrutínio aumenta.

Leia Também:Como Criar um Bot de Negociação de Criptomoedas com IA do Zero com Alto Retorno

O que os CEOs Devem Fazer de Forma Diferente em 2026

A mensagem dessas pesquisas não é abandonar a IA, mas amadurecer seu uso. A fase experimental está chegando ao fim, e as empresas agora enfrentam pressão para mostrar retornos reais. Os analistas apontam para algumas prioridades nas quais os líderes devem se concentrar a seguir.

Prioridades Práticas para Executivos

• Pare de equacionar uso com valor

• Foque em tarefas de alta complexidade

• Orçamento para redesenho de fluxo de trabalho, não apenas software

• Estude os ganhos reais de 12%

PwCtambém observou que muitas empresas carecem de fundamentos básicos de IA, incluindo roteiros claros e expertise interna.

Despejar mais dinheiro em ferramentas sem corrigir essas lacunas provavelmente não mudará os resultados. Com os investidores cada vez mais preocupados com uma bolha de IA, a disciplina financeira está se tornando inevitável.

Leia Também:Como você cria uma IA de personagem para um agente de IA?

Conclusão

As pesquisas mais recentes revelam uma verdade preocupante sobre a adoção de IA corporativa. Apesar dos investimentos maciços e do aumento do uso, a maioria dos CEOs não vê um impacto significativo na receita ou nos custos.

O problema não é a tecnologia em si, mas como ela é implementada, medida e gerida.

À medida que as ferramentas digitais se tornam mais poderosas, as empresas devem exigir clareza, responsabilidade e resultados reais. Este princípio se aplica além da IA e em áreas como a negociação de criptomoedas.

Plataformas como Bitrue foque em uma negociação de cripto mais fácil e segura, combinando segurança robusta com ferramentas de desempenho claras.

Em um ambiente onde os resultados importam mais do que a empolgação, escolher plataformas construídas para transparência pode fazer toda a diferença.

FAQ

Por que a maioria dos CEOs está insatisfeita com os retornos da IA?

Porque a IA é frequentemente utilizada para tarefas de baixo valor sem alterar os processos principais do negócio.

Que porcentagem de CEOs não viu ganhos financeiros com IA?

Cerca de 56% relataram que não houve crescimento de receita ou economia de custos devido à IA.

Quais tarefas de IA criam mais valor?

Tarefas complexas como o desenvolvimento de software geram muito mais impacto do que trabalhos administrativos básicos.

A adoção de IA ainda está aumentando?

Sim, o uso está aumentando, mas os resultados financeiros continuam limitados para a maioria das empresas.

Será que a IA ainda pode gerar retornos no futuro?

Sim, mas apenas se as empresas redesenharem os fluxos de trabalho e medirem os resultados adequadamente.

Aviso: As opiniões expressas pertencem exclusivamente ao autor e não refletem as opiniões desta plataforma. Esta plataforma e suas afiliadas isentam-se de qualquer responsabilidade pela precisão ou adequação das informações fornecidas. É apenas para fins informativos e não se destina a ser um conselho financeiro ou de investimento.