Relatório da Wharton–GBK, “A vantagem adaptativa: quem está vencendo com a IA e como”, revela a lacuna no ROI da IA

O novo relatório da Wharton Human-AI Research e da GBK Collective, A vantagem adaptativa: quem está vencendo com a IA e como, mostra até que ponto a IA se disseminou nas empresas — e como é mais difícil transformar sua adoção em retornos substanciais para os negócios. Oitenta por cento dos entrevistados em cargos de gerência ou superiores relatam retornos positivos sobre os investimentos de seus departamentos em IA, mas apenas 28% descrevem esses retornos como muito positivos. O quarto estudo anual aponta a reformulação dos fluxos de trabalho, a definição mais clara de responsabilidades e a adoção de métricas voltadas ao crescimento como características que distinguem as organizações que relatam resultados melhores.

Divulgado em 13 de outubro, o estudo amplia a discussão sobre IA nas empresas para além da questão de saber se os funcionários usam a tecnologia. A pergunta mais importante é se as empresas mudaram os processos, os incentivos e as estruturas de gestão em torno dela.

Medir o crescimento muda a perspectiva sobre o valor da IA

Um dos contrastes mais marcantes do relatório diz respeito ao que os departamentos consideram sucesso. Entre os que acompanham pelo menos uma métrica de crescimento, 35% relatam retornos muito positivos com a IA, em comparação com 13% entre os que medem apenas a eficiência. Isso significa que retornos muito positivos são cerca de 2,7 vezes mais comuns no grupo que mede o crescimento.

A distinção vai além da receita. O estudo classifica receita nova, conversão de vendas, volume de produção e satisfação do cliente como métricas de crescimento. As métricas de eficiência abrangem custos operacionais, horas economizadas, prazos de execução e taxas de erro. Os departamentos podiam selecionar até três indicadores; portanto, o grupo que mede o crescimento pode incluir organizações que também acompanham a eficiência.

Isso é importante porque ainda é mais fácil descrever a economia de tempo do que a expansão dos negócios. As horas economizadas são a métrica mais selecionada, com 40%, enquanto a receita nova é selecionada por 27%. Enquanto isso, 83% dos gerentes ou superiores esperam que a IA transforme fundamentalmente ou afete de forma substancial seu setor nos próximos dois a cinco anos.

A implicação prática é vincular os projetos de IA aos resultados que a empresa realmente busca. Um fluxo de trabalho de vendas mais rápido, por exemplo, pode ser avaliado tanto pelo tempo economizado quanto pelo desempenho de conversão. A pesquisa não comprova que mudar um painel de indicadores gere retornos melhores; ela mostra uma associação entre uma abordagem de mensuração mais ampla e resultados relatados mais positivos.

Agentes de IA são comuns, mas a integração profunda é rara

A adoção de agentes já é generalizada: 67% dos departamentos relatam usar agentes de IA de alguma forma. No entanto, apenas 28% descrevem a IA como totalmente incorporada aos processos centrais dos negócios, e somente 17% permitem que ela opere de forma autônoma, com revisão humana posterior ou com essa revisão substituída por monitoramento e salvaguardas.

O maior grupo, 48%, afirma que a IA realiza tarefas, mas uma pessoa as analisa e aprova antes de serem executadas. Outros 35% usam a IA para obter sugestões ou rascunhos, enquanto os humanos tomam as decisões finais. Essas distinções mostram por que o marco de “agente implantado” diz pouco sobre o quanto um fluxo de trabalho realmente mudou.

O indicador de transformação dos fluxos de trabalho do relatório exige o cumprimento simultâneo de três condições: mudanças significativas nos fluxos de trabalho, IA incorporada aos processos centrais e uso de agentes de alguma forma. Entre os departamentos que atendem a essa definição combinada, 67% relatam um ROI muito positivo.

Essa constatação reforça uma visão mais exigente da implantação. Instalar um assistente é apenas parte do trabalho; as equipes também precisam decidir como as informações circulam, quais exceções exigem intervenção e quem é responsável pelo resultado. Isso não significa que todas as tarefas devam ser autônomas. O relatório identifica segurança, regulamentação e confiança como obstáculos à concessão de maior autonomia aos agentes, o que torna a adequação de cada fluxo de trabalho fundamental para a decisão.

Responsabilidades bem definidas acompanham retornos melhores

As organizações que criaram recentemente o cargo de Chief AI Officer se destacam. Entre os gerentes ou superiores dessas organizações, 58% relatam retornos muito positivos, em comparação com 24% nas organizações em que a supervisão da IA foi acrescentada às responsabilidades de um executivo que já ocupava outro cargo. O índice é de 8% nas organizações em que esse cargo não existe nem está previsto.

A estratégia de plataformas revela outra diferença. Relatam retornos muito positivos 50% dos entrevistados cujas organizações adotam uma única plataforma de IA aprovada, em comparação com 9% daqueles cujas organizações ainda fazem experiências sem uma abordagem definida. Essas comparações são observacionais: uma liderança dedicada e a padronização de plataformas podem estar associadas a outras vantagens, como recursos e maturidade organizacional.

A responsabilidade por erros dos agentes ainda não está bem definida. Os entrevistados atribuem essa responsabilidade com maior frequência às equipes de governança ou de risco (28%), ao gerente do funcionário que implantou o agente (26%) ou ao próprio funcionário (25%). Nenhuma resposta predomina. Para as empresas que ampliam o uso de agentes, definir responsabilidades faz parte do planejamento operacional, assim como estabelecer permissões e monitoramento.

Os funcionários percebem uma transformação diferente

Pela primeira vez, o estudo anual inclui funcionários em início e meio de carreira, além de gerentes e altos executivos. A comparação revela uma diferença substancial na percepção do grau de preparo.

Enquanto 73% dos gestores e cargos superiores afirmam que os fluxos de trabalho dos departamentos mudaram significativamente por causa da IA, 58% dos funcionários em cargos iniciais e intermediários dizem o mesmo. A diferença é ainda maior no treinamento: 78% dos líderes acreditam que os funcionários recebem treinamento adequado em IA, em comparação com 56% dos próprios funcionários.

Essas diferenças não significam que os funcionários rejeitem a IA por completo. Setenta e três por cento dos funcionários em cargos iniciais e intermediários afirmam que a IA teve um impacto positivo em suas funções, e 84% dos que a utilizam dizem que ela economiza tempo. A tensão está entre a utilidade individual e o apoio necessário para que a adoção funcione em toda a organização.

As consequências para a força de trabalho também continuam indefinidas. Trinta e sete por cento dos gestores e cargos superiores relatam cortes de pessoal relacionados à IA, e 33% afirmam que as contratações diminuíram ou foram congeladas. No entanto, os departamentos que relatam retornos expressivos não têm maior probabilidade do que os demais de informar esses cortes ou congelamentos nas contratações. Em vez disso, retornos mais altos vêm acompanhados de mudanças nas estruturas de gestão, nos fluxos de trabalho, no monitoramento e no treinamento.

O que a pesquisa pode — e não pode — dizer às empresas

A pesquisa entrevistou 1.416 funcionários em tempo integral de empresas do setor privado dos EUA com pelo menos 1.000 funcionários e mais de US$ 50 milhões em receita. As entrevistas foram realizadas de 9 a 29 de julho de 2026. A amostra reúne 1.007 gestores e cargos superiores e 409 funcionários em cargos iniciais e intermediários, com os dois grupos apresentados separadamente.

Essas avaliações são autorrelatadas, e não retornos sobre investimentos auditados de forma independente. Os resultados descrevem grandes empresas comerciais dos EUA e não devem ser generalizados automaticamente para pequenas empresas ou outros países. As comparações com anos anteriores consideram a população de gestores e cargos superiores, já que os funcionários em cargos iniciais e intermediários foram incluídos pela primeira vez em 2026.

Para as equipes de grandes empresas, o relatório oferece um critério útil para avaliar o progresso da IA: ir além dos números de uso e observar os resultados mensuráveis para os negócios, a integração ao trabalho essencial, a definição clara de responsabilidades e a experiência real dos funcionários. O amplo acesso pode coexistir com uma execução deficiente, e as melhorias de produtividade relatadas podem deixar muito trabalho organizacional por concluir.

Os leitores que quiserem saber mais sobre as conclusões, a metodologia e as comparações por setor e departamento podem consultar o relatório completo da Wharton–GBK, A vantagem adaptativa: quem está vencendo com a IA e como.