O funcionário acelera, a empresa não: IA trava nos 37% de impacto no lucro

Em 25 de agosto de 2026, a McKinsey publicou a State of AI 2026, pesquisa com 1.719 participantes de 97 países na qual 80% disseram que a inteligência artificial melhorou sua produtividade individual, enquanto 37% atribuíram à tecnologia alguma contribuição positiva para o EBIT, proporção praticamente igual à de 2025.

A diferença entre velocidade pessoal e retorno empresarial ganhou repercussão em 26 de agosto na análise publicada pelo ITPro, que ressaltou o contraste entre benefícios disseminados no trabalho e impacto financeiro ainda restrito. Os resultados registram percepções dos respondentes: não equivalem a balanços auditados nem demonstram que a IA, isoladamente, causou a variação do lucro.

O indicador de EBIT não mede todo o valor criado

A contribuição positiva para o EBIT significa que o participante associa algum efeito financeiro ao uso de IA em sua organização. O indicador não informa o tamanho desse efeito, o retorno de cada projeto ou quanto do lucro poderia ser separado de mudanças em preços, demanda, estrutura de pessoal e outros investimentos.

O levantamento também identifica benefícios financeiros em funções específicas, mesmo quando eles não aparecem no resultado da empresa inteira. Reduções de custos são percebidas com mais frequência em cadeia de suprimentos, operações de serviços e manufatura; os ganhos de receita aparecem sobretudo em marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e serviços e engenharia de software.

Isso ajuda a delimitar a lacuna: terminar uma tarefa mais rapidamente não garante que o fluxo completo produza mais, custe menos ou gere receita adicional. O tempo economizado pode permanecer ocioso, ser consumido por revisões ou encontrar gargalos em etapas que não mudaram.

Uma matriz mostra onde o ganho individual pode desaparecer

A pesquisa não calcula quanto da produtividade se perde em cada passagem da operação. Para localizar essa distância sem transformar associação em causalidade, a análise precisa acompanhar a tarefa desde a primeira entrega até o resultado financeiro:

• Ganho individual: tempo por tarefa, volume concluído e qualidade da primeira entrega indicam se o trabalho de uma pessoa realmente mudou.
• Adoção no fluxo: frequência de uso, participantes ativos e etapas cobertas mostram se o benefício ultrapassou iniciativas isoladas.
• Retrabalho: correções, rejeições, reprocessamento e supervisão humana revelam quanto da aceleração inicial retorna como trabalho adicional.
• Custo operacional: licenças, uso de modelos, infraestrutura, integração e validação devem ser incorporados ao custo de cada fluxo concluído.
• Efeito por nível hierárquico: problemas percebidos por profissionais, gerentes intermediários e executivos precisam ser comparados, pois a experiência operacional não é necessariamente igual à visão da liderança.
• Resultado empresarial: custo unitário, prazo total, capacidade utilizada, receita incremental e margem conectam a operação ao EBIT.

A matriz não prova por que uma organização obteve retorno. Ela identifica o ponto em que o benefício deixa de avançar: uma tarefa pode ficar mais rápida enquanto aprovações, integrações, filas de decisão e critérios de qualidade continuam inalterados.

O mesmo cuidado vale para a adoção. Muitos usuários recorrentes não significam, por si sós, que um processo inteiro foi redesenhado; da mesma forma, menos horas declaradas em uma atividade não representam economia realizada se a empresa não alterar capacidade, quadro, prazo ou produção.

Custos e efeitos adversos reduzem o ganho bruto

A pressão financeira não está apenas no retorno que ainda não apareceu. A cobertura publicada pelo TechRadar em 28 de agosto registra que 20% dos respondentes tiveram o uso de IA restringido por custos operacionais; para chatbots, agentes de IA e agentes de programação, cerca de um em cada dez relatou limitações de custo.

Essa conta inclui despesas que não aparecem quando a medição termina nos minutos poupados pelo trabalhador: chamadas aos modelos, integração com sistemas existentes, controles de segurança, avaliação humana e correção de respostas. Assim, uma etapa mais veloz pode coexistir com custo estável — ou até maior — por entrega concluída.

Os efeitos negativos também não são percebidos da mesma forma em toda a hierarquia. Gerentes intermediários e profissionais sem cargo executivo relatam problemas associados à IA com mais frequência do que executivos e gestores seniores, uma diferença que reforça a necessidade de combinar indicadores financeiros com dados sobre retrabalho, carga de supervisão e qualidade operacional.

Redesenhar processos distingue as organizações de melhor desempenho

O pequeno grupo classificado como de alto desempenho em IA reúne participantes que atribuem à tecnologia impacto relevante no EBIT e valor significativo para a organização. Nesse grupo, o redesenho fundamental dos fluxos de trabalho aparece com muito mais frequência do que entre os demais respondentes.

Essas organizações também associam eficiência a metas de crescimento ou inovação, demonstram maior compromisso da liderança e definem processos para medir o impacto das iniciativas. O padrão é uma associação, não uma prova de causalidade: empresas com dados, infraestrutura, capital e gestão mais maduros podem estar mais preparadas tanto para reorganizar operações quanto para capturar retorno.

A diferença central, portanto, não está apenas em oferecer uma ferramenta mais rápida ao funcionário. Ela aparece quando a empresa modifica responsabilidades, elimina passagens redundantes, integra a tecnologia às etapas seguintes e mede o custo do fluxo completo, em vez de contabilizar somente o tempo economizado na tarefa inicial.

A lacuna permanece aberta

A State of AI 2026 estabelece que o ganho individual percebido está mais disseminado do que a contribuição financeira atribuída à tecnologia. Não estabelece, porém, quanto desse benefício se perde por adoção incompleta, retrabalho, custos tecnológicos ou processos mantidos sem mudanças.

Também continua em aberto se a expansão de agentes e o redesenho dos fluxos elevarão o impacto no EBIT nos próximos levantamentos. Até que existam séries mais longas e medições operacionais comparáveis, a produtividade pessoal deve ser tratada como uma etapa do retorno empresarial — não como seu equivalente.

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