Nesta
semana, as ações das principais companhias de inteligênciaartificial (IA)
do mundo sofreram forte queda, incluindo Nvidia, Arm e Oracle. Um dos
principais responsáveis pelo derretimento é um estudo recente
do MIT (Massachusetts
Institute of Technology), que revela o fracasso de projetos
envolvendo a tecnologia em empresas.
Batizado
de "O GenAI Divide: State of AI in Business 2025“, o
relatório foi composto por 150 entrevistas com líderes, 350 com
funcionários e análise de 300 casos públicos de uso de IA.
O
impacto para o mercado reside na disparidade entre as poucas
histórias de sucesso anunciadas pelas empresas e a miríade de
projetos estagnados. Ao todo, 95% das tentativas de ganhar dinheiro
ou eficiência com modelos de IA não deram resultado.
Os
5% de projetos-piloto que decolaram são na maioria de startups
lideradas por jovens de 19 ou 20 anos que souberam escolher um nicho
de aplicação e fizeram parcerias com seus próprios clientes, disse
Aditya Challapally à Fortune,
principal autor do relatório do MIT. “[Só eles] viram suas
receitas saltarem de zero para US$ 20 milhões em
um ano”.
Após
o documento ser publicado na segunda-feira, 18, até mesmo os papéis
de melhor desempenho no ano até agora foram pressionados. A Nvidia,
fabricante de chips que disparou na bolsa e se tornou a primeira
empresa do mundo a chegar em US$
4 trilhões de
valor de mercado, caiu 3,5%. A Palantir,
companhia de software, recuou 9,4%, e a Arm,
que projeta chips, perdeu 5%.
Um
operador próximo a um fundo bilionário de tecnologia dos EUA disse
ao Financial
Times:
“A história está assustando as pessoas”.
A
queda nas ações de gigantes americanas também afetou os mercados
europeus e asiático, que registraram queda na manhã de
quarta-feira, 20. A SAP, gigante alemã de tecnologia, caiu 0,8%, e a
fabricante de chips Infineon, 1,4%.
SamAltman,
CEO da OpenAI, também ajudou a empurrar para baixo o resultado das
companhias. Em conversa recente com jornalistas, o executivo disse
que o setor de IA é uma bolha. “Alguém vai perder uma quantidade
fenomenal de dinheiro”, disse. Altman é acusado por críticos de
ser um dos maiores símbolos da “bolha de IA” ao recorrer a
rodadas de investimento bilionárias para sua empresa.
O
que causa os fracassos?
O
estudo aponta que a principal razão para os fracassos reside na
“lacuna de aprendizado”. Isso porque as empresas ainda não sabem
como usar bem as novas ferramentas e nem aproveitá-las na sua rotina
de trabalho. A resposta desmente a versão dos chefões dessas
empresas – que culpam a regulação ou o desempenho da tecnologia
para justificar o resultado.
A
incapacidade dos modelos em aprender os fluxos de trabalho e se
adaptar a ele é outro fator que derruba os projetos de IA, segundo
Challapally.
Ou
seja, ferramentas generalistas, como o ChatGPT,
se destacam para uso individual porque são muito flexíveis. No
entanto, o rendimento é prejudicado na hora que o modelo entra na
lógica corporativa, já que a IA não entende e nem se ajusta à
maneira como cada empresa trabalha.
O
novo abalo das empresas de tecnologia acontece quase sete meses
depois que a chinesa DeepSeek atordoou
o mercado ao anunciar avanços em IA obtidos com menos poder
computacional do que os concorrentes americanos.
No
entanto, dessa vez o estrago derrubou até empresas que pareciam
intocáveis. A Oracle e
a AMD,
duas das cinco maiores em valorização desde maio, recuaram 5,9% e
5,4%, respectivamente. O Bitcoin caiu
2,7% e puxou ações ligadas à criptomoeda, como Strategy e
Metaplanet.
“O
mercado estava em chamas”, disse Jacob Sonnenberg ao Financial
Times.
“E hoje vimos uma rotação para fora de muitos papeis quentes, de
forte impulso”.
Parte
relevante nessa conta é o destino do investimento feito pelas
empresas de IA. Segundo o MIT, mais de 50% do que elas gastam vai
para ferramentas de vendas e marketing. O que dá retorno, porém,
são agentes dedicados a tarefas internas, como automatizar rotinas
administrativas, evitar contratações de serviços terceirizados e
deixar operações mais eficientes.
Como
as instituições adotam a IA também ajuda a explicar erros e
acertos. Em 67% dos casos em que uma empresa compra ferramentas de IA
de fornecedores especializados, tanto a construção quanto a
parceria são bem-sucedidos.
Enquanto
isso, apenas um terço das construções internas têm sucesso. O MIT
concluiu que as empresas erram mais quando atuam sozinhas
A
descoberta é importante, em especial, para serviços financeiros e
outros setores muito regulados, nos quais é comum empresas
construírem sistemas proprietários de IA generativa.
“Em
quase todos os lugares que visitamos, as empresas estavam tentando
construir sua própria ferramenta”, disse Challapally.
Mais
um fator-chave para o sucesso inclui capacitar as pessoas de cada
área do negócio. Isso, segundo o pesquisador, gera um ciclo
virtuoso de ferramentas bem escolhidas e bem utilizadas.
Sobretudo
funções administrativas e de atendimento ao cliente sentirão mais
os efeitos de bem-sucedidas trocas de postos de trabalho humano por
IA. Empresas já começaram esse movimento e evitam contratações
logo após algum desligamento. A maioria das mudanças acontece –
por hora – em vagas terceirizadas.
IA
paralela
O
termo “IA
paralela”
apareceu no relatório do MIT. Ele se refere ao uso informal de
ferramentas de IA nas empresas. Como mostrou o Estadão,
esse uso no setor do varejo cresceu 169% em um ano. Em segmentos como
manufatura e turismo, a dispara é mais acentuada: de 21% para 70% na
indústria, e de 25% para 70% em viagens e hospedagem, segundo
relatório CX Trends 2025, da plataforma Zendesk.
Na
média, quase metade dos atendentes consultados pelo CX Trends,
admite que usa ferramentas de IA sem autorização formal da empresa
– ano passado eram apenas 17%.
Mesmo
que os números impressionem, é difícil medir o efeito do uso da IA
paralela na produtividade e no lucro, diz o MIT.
FONTE: Estadão
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