Sua empresa não precisa de uma estratégia de IA — precisa de um colega de IA

Uma consultoria de primeira linha vai te cobrar 250.000 euros ou mais por uma estratégia de IA. O entregável: um deck de slides, um roadmap de 6 meses e um proof of concept que — estatisticamente — não vai sobreviver ao contato com a produção.

A iniciativa NANDA do MIT estudou mais de 300 implantações de IA em empresas em 2025 e descobriu que 95 % dos projetos-piloto de IA generativa entregam zero retorno mensurável no P&L. Não «retornos modestos». Zero.

O problema não é que sua empresa precisa de uma estratégia. O problema é que a estratégia em si se tornou o produto — e a indústria de consultoria está vendendo isso para empresas que simplesmente precisam de uma ferramenta que funcione.

O complexo industrial da estratégia de IA

Os números de fracasso são ruins, e estão piorando.

O Gartner previu que 30 % dos projetos de IA generativa seriam abandonados após o proof of concept até o final de 2025 — citando qualidade de dados ruim, valor de negócio incerto e custos crescentes. Isso se mostrou otimista. A S&P Global reportou que 42 % das empresas descartaram a maioria de suas iniciativas de IA em 2025, contra 17 % no ano anterior. A organização média abandonou 46 % de seus proofs of concept antes de chegarem à produção.

O estudo da Bain de 2024 revelou que 88 % das transformações de negócio — não apenas IA, todas as transformações digitais — falham em atingir suas ambições originais. O IDC colocou a barra ainda mais alta: 88 % dos pilotos de IA nunca chegam à produção. Apenas cerca de 1 em cada 8 protótipos se torna operacional.

E, mesmo assim, a consultoria em IA está em pleno crescimento. A McKinsey diz que 40 % do seu trabalho com clientes agora envolve IA. A consultoria de IA da BCG representou 20 % da sua receita em 2024. A Accenture registrou 900 milhões de dólares em consultoria de IA em um único ano. A PwC anunciou um investimento em IA de um bilhão de dólares. A receita de IA da EY cresceu 30 %.

A desconexão é notável: uma indústria massiva vendendo estratégias de IA para empresas onde a esmagadora maioria dos projetos de IA fracassa. Projetos de transformação empresarial em IA custam de 100.000 a 500.000 euros ou mais. Até uma avaliação estratégica «pequena» custa entre 5.000 e 25.000 euros.

Para uma empresa de 50 pessoas, a consultoria pode custar mais do que o problema que ela pretende resolver.

As PMEs ficam para trás

As pequenas e médias empresas receberam a mensagem de que a IA é importante. Tentaram. E muitas pararam.

Os números no Brasil são reveladores: segundo pesquisa da Exame e TI Inside, 72 % das empresas brasileiras ainda estão nos estágios iniciais de adoção da IA. Quase metade usa ferramentas de IA de forma informal — sem governança, sem estratégia, sem supervisão. O uso existe, mas é disperso e desorganizado.

O Brasil lidera a adoção de IA na América Latina — à frente de México (38 %) e Chile — mas um índice da AWS posiciona o país em apenas 13.º lugar entre 16 países em maturidade geral de IA. As 9 milhões de empresas que supostamente adotaram alguma forma de IA em 2025 contrastam com a realidade: apenas 7 % implementaram soluções em toda a organização.

Para as PMEs brasileiras — que representam 99 % das empresas do país e geram a maioria dos empregos — as barreiras são as de sempre: falta de conhecimento técnico, custo de implementação e ausência de soluções pensadas para seu porte. O Sebrae promove iniciativas de digitalização, mas o salto da presença digital básica para a IA aplicada ao trabalho diário ainda é enorme.

Em Portugal, o cenário é similar. O ecossistema de startups lisboeta é vibrante, mas a maioria das PMEs portuguesas enfrenta os mesmos desafios: equipes pequenas, orçamentos apertados e uma oferta de ferramentas de IA desenhada para grandes corporações.

As ferramentas em si frequentemente excluem o mercado que dizem atender. O Microsoft 365 Copilot exigia originalmente um mínimo de 300 licenças a 27 euros por utilizador por mês — um compromisso anual de quase 100.000 euros. (Analisamos exatamente o que o Copilot pode e não pode fazer numa análise separada.) Uma solução GPT Enterprise customizada da OpenAI começa na casa dos milhões. Não são produtos para PMEs. São produtos enterprise com marketing para PMEs.

A lacuna de conhecimento não é questão de inteligência. Donos de PMEs gerenciam operações complexas todos os dias. A lacuna existe porque uma indústria construída para empresas da Fortune 500 continua dizendo para empresas de 50 pessoas que elas precisam da mesma abordagem — só que menor.

Não precisam. Precisam de algo fundamentalmente diferente.

O que a pesquisa realmente mostra

Aqui está a parte que os consultores de estratégia deixam de lado: os estudos que mostram o que realmente gera ganhos de produtividade não falam de grandes transformações. Falam de ferramentas práticas que as pessoas usam no dia a dia.

Um estudo da Harvard Business School e da BCG, liderado por Ethan Mollick, deu a consultores acesso a IA para tarefas reais de trabalho. Os resultados: consultores usando IA completaram 12,2 % mais tarefas, terminaram 25,1 % mais rápido e produziram resultados avaliados como 40 % melhores em qualidade. Sem projeto de transformação. Sem roadmap de 6 meses. Apenas pessoas usando uma ferramenta capaz para seu trabalho diário.

Erik Brynjolfsson, de Stanford, estudou agentes de atendimento ao cliente usando um assistente de IA. A produtividade subiu 14 % em média, com os funcionários menos experientes vendo ganhos de até 35 %. Sua observação: «Já fiz muitas pesquisas sobre a introdução de novas tecnologias da informação ao longo dos anos, e frequentemente as empresas ficam felizes com 1 a 2 % de ganho de produtividade.»

Uma pesquisa da OpenAI de 2025 com usuários do ChatGPT Enterprise mostrou que eles atribuíam de 40 a 60 minutos de tempo economizado por dia à IA — apenas usando-a como ferramenta de trabalho diária. Dados internos da Microsoft mostraram que os 5 % de usuários mais ativos do Teams economizavam um dia inteiro de trabalho por mês só com resumos de reuniões por IA.

O estudo NANDA do MIT continha outra descoberta crucial escondida nos dados: empresas que compraram ferramentas de IA de fornecedores especializados tiveram sucesso cerca de 67 % das vezes. Empresas que tentaram construir suas próprias soluções internamente? Um terço das vezes.

O padrão é claro. Ferramentas práticas integradas aos fluxos de trabalho existentes vencem projetos de transformação de cima para baixo. Toda vez.

Estratégia vs. colega

O manual padrão funciona assim: contratar consultores, passar 6 meses em uma estratégia, construir um proof of concept, rodar um piloto, talvez chegar à produção, talvez ver ROI. Um processo medido em trimestres, quando não em anos.

A própria pesquisa da McKinsey com funcionários em 2025 revelou o que realmente faz as pessoas usarem IA: 48 % disseram treinamento formal, e 45 % disseram «integração fluida nos fluxos de trabalho existentes». Não um documento de estratégia melhor. Não um data lake maior. Integração nas ferramentas que já usam todo dia.

Essa é a diferença entre uma estratégia de IA e um colega de IA.

Uma estratégia é um documento. Fica numa pasta do SharePoint. Tem swimlanes e uma matriz RACI e entregáveis organizados por trimestre. Precisa de um comitê diretor, uma frente de gestão de mudanças e um patrocinador executivo.

Um colega aparece onde você trabalha e começa a ser útil. Você não precisa reorganizar sua empresa em torno dele. Não precisa de um time de data science. Não precisa modernizar sua infraestrutura de dados primeiro. Precisa de uma ferramenta que se encaixe no app de mensagens que sua equipe já tem aberto oito horas por dia — e que ajude desde a primeira conversa.

A taxa de sucesso de 67 % para soluções compradas versus cerca de 22 % para desenvolvimentos internos não surpreende quando enquadrada assim. Comprar uma ferramenta especializada significa que outra pessoa resolveu os problemas técnicos difíceis. Sua equipe só precisa usá-la. Construir uma estratégia de IA do zero significa que sua empresa precisa primeiro se tornar uma empresa de IA — e para a maioria dos negócios, esse não é o objetivo. O objetivo é fazer o trabalho mais rápido.

O caminho que realmente funciona

Se sua equipe já vive no Microsoft Teams — e com 320 milhões de usuários ativos mensais, há uma boa chance de que sim — o ponto de integração é óbvio. Escrevemos em detalhe sobre por que a IA nativa do Teams supera ferramentas independentes. Você não precisa convencer ninguém a adotar uma nova plataforma. Não precisa que o TI avalie 40 fornecedores. Não precisa de um projeto de transformação digital.

Você precisa de uma IA que viva no ambiente que seu pessoal já usa, lembre do contexto e melhore com o tempo.

Foi exatamente isso que construímos com o amaiko. Um assistente de IA nativo do Teams com memória persistente e agentes especializados — para pesquisa, agenda, e-mail, trabalho com documentos. Funciona onde sua equipe já trabalha. Lembra do que você disse ontem. Sem consultoria necessária. Sem roadmap de 6 meses. Sem comitê diretor.

As empresas que estão obtendo ganhos reais de produtividade com IA não são as com os melhores decks de estratégia. São aquelas onde as pessoas realmente usam a ferramenta — porque ela está ali, no app que têm aberto o dia todo, fazendo trabalho útil desde o primeiro dia.

Sua equipe não precisa de uma estratégia. Precisa de um colega.