A IA prometeu produtividade. Para 56% dos CEOs, não entregou

Toda tecnologia nova vem acompanhada do mesmo roteiro: primeiro, a promessa de eficiência; depois, a corrida por investimento; por fim, a cobrança por resultado. Com a inteligência artificial, esse filme já está em cartaz. O problema é que, por enquanto, a bilheteria não fecha a conta. Segundo a 29ª Global CEO Survey da PwC, publicada pela Fortune, 56% dos CEOs em 95 países afirmam não ter obtido “nada” do dinheiro gasto com IA. Só 12% relataram, ao mesmo tempo, aumento de receita e redução de custos.

Não se trata apenas de um atraso normal entre investimento e retorno. O padrão lembra um erro corporativo conhecido, daqueles que parecem novos só porque mudaram de nome. A economia já viu esse enredo quando os computadores invadiram os escritórios e demoraram anos para aparecer nas estatísticas de produtividade.

O erro custa caro antes de aparecer no balanço

Em 1987, o economista Robert Solow resumiu a anomalia de forma memorável: a era do computador estava em toda parte, menos nos indicadores de produtividade. As empresas já haviam gastado bilhões em mainframes e PCs, mas o ganho agregado quase não se mexia. Só depois de um longo ciclo de redesenho organizacional, treinamento de trabalhadores e reengenharia de processos é que a tecnologia começou a produzir efeito visível no PIB.

Agora, a conta reaparece em escala muito maior. De acordo com outra análise da Fortune sobre o paradoxo de produtividade da IA, o capex das gigantes de tecnologia dobrou em dois anos, alcançou US$ 427 bilhões em 2025 e pode passar de US$ 560 bilhões em 2026. Em valores aproximados, isso coloca a discussão em uma faixa trilionária em reais. A estimativa do J.P. Morgan é ainda mais dura: seriam necessários US$ 650 bilhões em receita anual, de forma permanente, para gerar retorno de 10% sobre a infraestrutura atual de IA. Enquanto isso, cerca de 90% das empresas dizem que a tecnologia não teve efeito mensurável nem sobre emprego nem sobre produtividade nos últimos três anos.

O atalho das demissões saiu mais caro do que parecia

O tropeço não está só no investimento. Muitas empresas também demitiram antes da hora, apostando no que a IA talvez fizesse no futuro, e não no que ela já faz agora. Segundo o resumo do relatório Predictions 2026 da Forrester, publicado pela HR Executive, 55% dos empregadores que cortaram postos por causa de IA já se arrependeram. A consultoria Challenger, Gray & Christmas registrou 54.694 demissões atribuídas à tecnologia até novembro de 2025.

O dado mais incômodo é outro: muitos desses postos não foram substituídos por sistemas funcionando de fato. Foram eliminados por especulação. O resultado começa a aparecer agora. Empresas correm para recontratar, frequentemente em mercados mais baratos e com salários menores, criando estruturas mais enxutas no custo, mas também mais frágeis em capacidade. No Brasil, onde a conversa sobre automação costuma vir acompanhada de pressão por corte, o alerta é direto: reduzir folha sem redesenhar trabalho costuma parecer estratégia só até a operação começar a falhar.

A IBM foi na contramão e expôs o problema

Em fevereiro de 2026, a IBM anunciou que vai triplicar a contratação de profissionais em início de carreira nos Estados Unidos, como relatou a Fortune ao repercutir a decisão da empresa. A justificativa não veio embalada em discurso futurista. Foi pragmática. A diretora de RH, Nickle LaMoreaux, argumentou que cortar vagas júnior agora cria um vazio de liderança alguns anos adiante.

O CEO Arvind Krishna foi pelo mesmo caminho. Para ele, IA não deveria significar menos oportunidades para recém-formados, e sim uma redistribuição do trabalho. Desenvolvedores em começo de carreira passam menos tempo em tarefas padronizadas, que a IA executa melhor, e mais tempo em contato com cliente, resolução de problema e entendimento do contexto. Em outras palavras, a máquina absorve parte do trabalho repetitivo, mas a formação profissional continua sendo humana.

O paradoxo persiste porque tecnologia sozinha não reorganiza empresa

Tecnologias de uso geral seguem uma curva parecida. Elas chegam rápido ao mercado e demoram muito mais para alterar a forma como as organizações funcionam. Motores elétricos levaram décadas para remodelar fábricas. PCs precisaram de cerca de 15 anos para aparecer nas estatísticas de produtividade. A IA parece obedecer ao mesmo roteiro.

A própria pesquisa da PwC mostra que os CEOs continuam otimistas: projetam alta de 1,4% em produtividade e de 0,8% em produção nos próximos três anos. Só que esse ganho depende de investimentos complementares que muitas companhias ainda não fizeram. Não basta comprar copilotos, modelos e infraestrutura. É preciso rever processo, treinar equipe, ajustar metas, mudar gestão e redefinir onde a tecnologia ajuda de verdade. Sem essa virada de chave, a IA vira um centro de custo sofisticado.

O maior risco de 2026 não é a IA falhar

A pergunta dos próximos três anos não é se a inteligência artificial funciona. Ela funciona, em aplicações específicas e bem integradas. A pergunta relevante é outra: as empresas vão repetir o manual do paradoxo de Solow, gastar demais com tecnologia, gastar de menos com pessoas e processos, e depois culpar a própria tecnologia pelo fracasso?

Os números começam a responder. Se 56% dos CEOs dizem não ter recebido nada da IA hoje, e 55% dos que demitiram por causa dela já se arrependem, o desconforto é inevitável. O maior risco de 2026 não é a IA falhar. É a empresa falhar na hora de transformar IA em trabalho melhor, gestão melhor e resultado real.