IA aumenta a produtividade, mas como as empresas podem transformar esse ganho em receita? Veja 5 pontos

A inteligência artificial amplia a capacidade de produzir, atender e decidir. Mas o valor econômico desse avanço não se resume às horas economizadas: ele pode aparecer em custos evitados, margem, receita adicional ou serviços que antes não eram viáveis. Capturá-lo exige olhar para a operação como um todo.

Pesquisa global da McKinsey, publicada em agosto de 2026, aponta que 80% dos entrevistados relatam ganhos de produtividade individual com IA, enquanto 37% atribuem impacto positivo no resultado operacional (EBIT) de suas organizações à tecnologia. São indicadores distintos, que reforçam a importância de conectar eficiência a resultados de negócio.

“A IA está mudando a economia dos processos. Quando cai o custo de executar uma atividade, surgem oportunidades de ampliar serviços e operar em outra escala. Mas uma resposta rápida não é o mesmo que um processo concluído: é preciso integrar modelos, dados, sistemas e regras com segurança e custos sustentáveis”, afirma Celso Oliveira, fundador e CTO da OpenCircle, consultoria de tecnologia e inteligência de negócios.

Para ajudar gestores a avaliarem a próxima etapa dos investimentos, os especialistas da OpenCircle propõem cinco decisões. Confira!

1. Meça o processo completo, não apenas a tarefa automatizada

Um agente pode redigir uma proposta, mas o negócio só avança se preços, aprovação, CRM (Customer Relationship Management) e demais etapas funcionarem em conjunto. O custo e o tempo de coordenação entre sistemas e equipes também entram na conta.

O que fazer: mapear o fluxo até o resultado, identificar transferências manuais, exceções e integrações críticas. Priorize conexões que destravem o processo, em vez de integrar tudo indiscriminadamente.

“A IA ganha ainda mais valor quando passa a participar de processos completos. Não se trata apenas de acelerar uma atividade, mas de conectar essa capacidade à operação para atender melhor, aumentar escala e abrir espaço para novas receitas. A decisão é entender onde essa conexão gera o maior efeito econômico”, complementa Anna Gomez, CEO da OpenCircle.

2. Escolha o que modernizar antes de substituir sistemas

Bases fragmentadas e sistemas legados podem limitar novas aplicações, mas trocar tudo pode aumentar o custo, o prazo e o risco sem benefício proporcional.

O que fazer: avaliar a qualidade e a responsabilidade pelos dados, as APIs (Application Programming Interface), a segurança e as dependências. Comparar a integração, a modernização gradual e a substituição com base no efeito esperado sobre o negócio.

3. Decida quem capturará o ganho de produtividade

Tempo liberado pode reduzir despesas futuras, elevar a capacidade de atendimento ou financiar o crescimento. Também pode ser repassado ao cliente em preços menores; não se converte automaticamente em faturamento.

O que fazer: definir, antes do projeto, se o benefício buscado é margem, custo evitado, receita incremental, qualidade ou capacidade. Criar uma linha de base e identificar como a empresa vai capturar e medir esse valor.

4. Teste o custo do resultado, não só o custo da IA

Uma prova de conceito valida a capacidade técnica, mas não garante uma operação confiável em escala. Supervisão humana, falhas, retrabalho, integrações, infraestrutura e segurança afetam o custo real.

O que fazer: medir o custo por atendimento resolvido, por transação concluída ou outro resultado de negócio; testar volumes, taxas de exceções, latência, disponibilidade e controles antes da expansão.

“Escalar não é só suportar mais usuários. É manter a qualidade e a segurança enquanto o custo por resultado permanece economicamente sustentável. Uma solução pode parecer viável em cem execuções e apresentar outra estrutura de custos com cem mil. Essa resposta depende da arquitetura”, afirma Celso Oliveira.

5. Priorize investimentos pelo valor que destravam

Mais ferramentas nem sempre representam mais resultados. Às vezes, a melhor decisão é corrigir uma integração ou redesenhar um processo para extrair mais das soluções existentes.

O que fazer: comparar alternativas por retorno esperado, risco, prazo e custo total de operação, incluindo manutenção e governança. Estabelecer critérios para ampliar, rever ou interromper o investimento.

Um estudo do IBM Institute for Business Value, divulgado em junho de 2026, aponta que 85% dos executivos de tecnologia entrevistados não tinham visibilidade completa dos gastos com IA em tempo real.

“Talvez a decisão mais importante sobre IA seja o destino dos ganhos de produtividade. A empresa vai convertê-los em margem, reinvesti-los para crescer ou transformá-los em preços mais competitivos? Cada caminho requer escolhas comerciais e tecnológicas diferentes. A vantagem estará em saber capturar o valor criado, não apenas em produzir mais”, conclui Anna Gomez.

Por Caio Olliveira