Fundador e ex-CEO da MC1 Technologies, Cesar Bertini hoje aconselha companhias em crescimento e investe na Orb.tz. Sua leitura: quase toda empresa já usa inteligência artificial, mas pouquíssimas mudam o resultado, e o motivo tem mais a ver com maturidade de gestão do que com a tecnologia escolhida. Divulgação — Foto: Divulgação A inteligência artificial já está presente em quase todas as empresas. O retorno financeiro, em quase nenhuma. Dois dos estudos mais citados do setor chegam, por caminhos independentes, à mesma fronteira. O MIT, na iniciativa NANDA, constatou que apenas 5% dos pilotos de IA generativa produzem efeito mensurável no resultado. A McKinsey, em recorte distinto, identificou que apenas cerca de 6% das empresas, os chamados AI high performers, atribuem à tecnologia mais de 5% do EBIT e relatam valor significativo. São amostras e métricas diferentes que apontam para o mesmo ponto, o de quem de fato extrai resultado. O fenômeno tem escala de comportamento coletivo. Segundo a McKinsey, 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função, número reforçado pelo AI Index 2026 da Universidade Stanford. Ainda assim, apenas 39% relatam algum impacto no EBIT, quase sempre inferior a 5%, e o BCG estima que 60% das empresas não geram valor material apesar do investimento. A adoção virou quase um imperativo cultural, mas o resultado não acompanhou o gesto. No Brasil, o descompasso ganha contornos próprios. O relatório State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, coloca o país entre os que mais usam IA para promover mudança estrutural, 42% dos entrevistados brasileiros contra 34% na média global, mas registra maturidade ainda baixa: 47% das empresas relatam adoção mínima e apenas 1%, adoção avançada. A pesquisa da Abiacom de janeiro de 2026 reforça o quadro, com 72% das companhias ainda nos estágios iniciante ou experimental e 59,1% sem diretrizes formais para o uso da tecnologia. O entusiasmo corre na frente da maturidade estratégica. Para Cesar Bertini, fundador e ex-CEO da MC1 Technologies, multinacional brasileira que liderou até a venda e que hoje atua como conselheiro de empresas como Iugu, Eduzz e Objective, o gargalo não está na disponibilidade da tecnologia. "A inteligência artificial está em todo lugar. A pergunta que importa é quantas iniciativas realmente estão mudando os resultados das empresas", afirmou no podcast Start Ups N' Downs, em episódio dedicado aos principais erros de empresas com IA, ao lado do co-host Ricardo Corrêa, fundador da Ramper. Da leitura que faz do mercado brasileiro, Bertini extrai quatro padrões recorrentes. O primeiro é a ausência de indicadores claros antes de iniciar o projeto. A maioria das empresas começa pela ferramenta, não pelo resultado pretendido, e sem proposta de valor definida fica impossível separar uso legítimo de teatro de inovação. A McKinsey identificou que os 6% considerados AI high performers são três vezes mais propensos do que a média a usar IA para transformação, e não para eficiência marginal. A intenção, e como ela é medida, antecipa o resultado. O segundo é o foco excessivo na produtividade individual. Segundo a McKinsey, 80% das empresas tratam IA como ferramenta de eficiência, mas o ganho do operador raramente se converte em margem. A pesquisa da Bain mostra o atrito: empresas que implementam IA generativa no Brasil registram 14% de aumento de produtividade, mas só 9% de crescimento nos resultados financeiros. Quando o ROI é cobrado, a conta não fecha. O terceiro é a dificuldade de transformar protótipos em produtos. Dois terços das empresas globais ainda não escalaram IA além de pilotos isolados, mostra a McKinsey. A distância entre uma demonstração que impressiona e um sistema que opera com governança, dados estruturados, integração com fluxos existentes e protocolo de erro costuma ser subestimada por quem aprovou o orçamento. "A maturidade da empresa para absorver a IA importa mais do que a sofisticação do modelo escolhido", resume Bertini. O quarto é o risco de perder foco estratégico diante da quantidade de possibilidades. Com pressão para mostrar resultado, cada gerência testa sua ferramenta e cada diretoria contrata seu fornecedor, formando um catálogo de pequenas iniciativas que nunca consolida valor e que, somadas, drenam a atenção da liderança. A Bain dá nome ao fenômeno, a armadilha da microprodutividade, em que a proliferação de pilotos gera ganhos pontuais que jamais escalam. Há ainda um quinto ponto, de natureza mais humana, que atravessa os quatro anteriores: a solidão do executivo brasileiro diante desse tipo de decisão. Quem lidera uma transformação estrutural raramente tem com quem trocar honestamente, e acaba decidindo sozinho, com informação ruim e em prazo curto. A observação ancora a tese da Orb.tz, plataforma de relacionamento entre líderes de negócio da qual Bertini é investidor, que combina duas frentes para endereçar esse vácuo. O League, comunidade de empresários e executivos voltada à troca estruturada de experiência sobre transformações de mercado. E o Comitê, formado por C-levels que já atravessaram grandes mudanças em cultura, tecnologia, operação e modelo de serviço, colocando a liderança em contato contínuo com quem já viveu uma transição comparável. "Adoção de IA é, antes de tecnologia, uma decisão de modelo de negócio. Liderar essa transição exige mais do que a próxima ferramenta, exige proximidade com quem já fez a travessia", afirma Bertini. No fim das contas, o que separa os 6% do resto do mercado parece ser menos uma questão de software e mais de companhia, no sentido literal da palavra. Em um país que adota IA com entusiasmo acima da média global, mas que ainda decide no escuro, talvez a pergunta mais urgente para cada líder não seja qual modelo de linguagem contratar, e sim quem ele tem ao lado quando precisa decidir.