88% das empresas usam IA. Menos de 6% extraem valor real. O que separa umas das outras.
Os níveis de maturidade em IA nas empresas.
🔺 O SINAL DA SEMANA
O relatório State of AI da McKinsey de 2025 traz um número que deveria incomodar mais líderes do que incomoda: 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função de negócio. Mas apenas 6% são classificadas como "high performers", ou seja, empresas que atribuem mais de 5% do EBIT ao uso de IA. O gap entre adoção e valor real nunca foi tão evidente. Quase todo mundo usa. Quase ninguém escala.
O QUE ESTÁ POR BAIXO
Há uma progressão clara de maturidade que separa empresas que experimentam IA das que operam com ela de forma estrutural. Não é uma questão de orçamento ou de acesso à tecnologia; os modelos estão disponíveis para qualquer empresa com cartão de crédito. É uma questão de onde a empresa está na curva.
No estágio inicial, IA é uso individual e pontual: o analista usa ChatGPT para escrever mais rápido, o desenvolvedor usa copiloto para gerar código. O ganho existe, mas é invisível nos resultados da empresa. No estágio seguinte, a empresa começa a treinar agentes com seus próprios dados, suas políticas, seu histórico de clientes. A IA deixa de ser genérica e passa a entender o contexto do negócio.
O salto mais significativo acontece quando esses agentes deixam de responder perguntas e passam a executar processos: recebem um lead, consultam fontes externas, qualificam com base em critérios do negócio, registram no CRM e notificam o vendedor humano apenas nos casos que justificam atenção. Sem intervenção manual em cada etapa. O agente não faz parte do processo; ele é o processo.
A Deloitte documenta que organizações com estratégias de IA maduras têm características específicas em comum: governança estruturada, métricas de ROI bem definidas e workflows redesenhados, não apenas plugados com IA por cima. A conclusão é consistente com o que a McKinsey encontrou: o problema raramente é o modelo. É o modelo operacional.
IMPLICAÇÃO PARA VOCÊ
A pergunta mais útil que um founder ou executivo pode fazer agora não é "qual ferramenta de IA devo usar?", mas "em qual estágio minha empresa está, e o que precisa mudar para avançar para o próximo?"
Empresas no estágio de uso individual precisam criar estrutura: casos de uso priorizados, base de conhecimento organizada, processos documentados. Sem isso, cada pessoa reinventa a roda e o ganho permanece individual.
Empresas que já têm agentes customizados precisam avançar para integração real com sistemas internos. Um agente que não acessa CRM, não consulta base de dados e não executa ações fora do chat é um assistente sofisticado, não um agente. A diferença em resultado operacional é de outra ordem.
Empresas que já operam com agentes integrados precisam resolver o problema da escala: governança, observabilidade, ciclos de melhoria contínua. A McKinsey indica que quase dois terços das organizações ainda não começaram a escalar IA além de funções isoladas. Escalar sem métricas é onde os programas param.
O pior movimento em qualquer estágio é o mesmo: ficar parado esperando o momento certo. A curva de aprendizado com agentes é longa, e a vantagem de quem começou antes cresce a cada ciclo.
— NA MIRA —
88% das empresas usam IA, mas só um terço está escalando A McKinsey identifica o gap com precisão: adoção é ampla, impacto em escala é raro. O que separa high performers do restante não é o acesso à tecnologia; é o redesenho de workflows, metas de crescimento atreladas à IA e controles mensuráveis. Quem trata IA como ferramenta adicional não chega lá.
Organizações com governança madura crescem 5% mais Pesquisa da Deloitte com líderes da Ásia-Pacífico encontrou correlação direta entre maturidade de governança de IA e resultado financeiro: empresas com frameworks estruturados reportam 28% mais colaboradores usando IA ativamente e crescimento de receita quase 5% acima das demais. Governança não é burocracia; é o que permite escalar sem perder controle.
Agentes já estão em 23% das empresas, mas quase sempre em apenas uma função O dado da McKinsey revela onde a maioria trava: o agente funciona num departamento, impressiona internamente, e para por aí. A expansão para outras funções exige o que a maioria ainda não construiu: dados organizados, processos documentados e times com capacidade de supervisionar o que os agentes entregam.
PARA PENSAR
Se você mapeasse os processos que seu time executa repetidamente todo mês, quantos deles poderiam ser assumidos por um agente hoje? E o que está impedindo isso de acontecer: tecnologia, processo ou clareza sobre onde começar?
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