A inteligência artificial deixou de ser promessa para se consolidar como um dos principais motores de transformação econômica global. A tecnologia pode adicionar até US$ 15 trilhões à economia mundial até 2030, impulsionando produtividade, eficiência e novos modelos de negócio. Ao mesmo tempo, a adoção acelerada de IA já redesenha cadeias produtivas e pressiona empresas a revisarem estratégias operacionais. Ainda assim, o avanço não ocorre sem fricção: estudos recentes apontam que a maioria das iniciativas de IA ainda não gera retorno financeiro consistente no curto prazo, criando um ambiente de cobrança crescente por resultados tangíveis, especialmente em mercados como o Brasil, onde produtividade segue como desafio estrutural.
Para Celso Camilo, professor de inteligência artificial da Universidade Federal de Goiás, o entrave está menos na tecnologia e mais na execução. “As empresas já entenderam o potencial da IA, mas ainda falham em integrar essa tecnologia à estratégia central do negócio. Iatizar não é sobre adotar ferramentas isoladas, é redesenhar processos, decisões e uso de dados de forma estruturada”, afirma. Segundo ele, a pressão atual marca uma mudança relevante no ciclo da tecnologia. “O risco deixou de ser não usar IA e passou a ser usar mal. Quando a aplicação é superficial, o resultado é frustração, desperdício de recursos e perda de competitividade”, diz. Na prática, a inteligência artificial entra em uma fase em que o diferencial competitivo estará menos na adoção e mais na capacidade de integração estratégica e execução.
Esse movimento ganha força em eventos como o AI Festival da StartSe, que reúne executivos e especialistas para discutir a aplicação prática da tecnologia nos negócios. Diferentemente dos primeiros ciclos, marcados por projeções e promessas, o debate agora se concentra em casos reais, métricas de performance e integração operacional. A mudança reflete um amadurecimento do mercado, no qual a IA deixa de ser um projeto paralelo e passa a ocupar o centro das decisões estratégicas. Empresas buscam transformar algoritmos em eficiência operacional, redução de custos eaumento de receita, em um cenário de maior seletividade de capital e necessidade de ganhos de produtividade.No palco do evento, a discussão sobre “iatização” ganha contornos mais pragmáticos, com foco em comotransformar potencial em resultado mensurável.
Para Celso Camilo, essa transição marca uma virada definitiva na forma como a tecnologia será tratada dentro das organizações. “Estamos saindo da fase de encantamento para a fase de cobrança. A inteligência artificial precisa gerar impacto concreto, e isso eleva o nível de exigência dentro das empresas”, afirma. Nesse novo ciclo, a vantagem competitiva tende a ficar com quem conseguir estruturar a tecnologia de forma consistente, conectando dados, estratégia e operação em um modelo capaz de gerar valor contínuo.