O relatório State of AI in the Enterprise da Deloitte para 2026 tem um número que captura bem o paradoxo atual: praticamente 100% dos executivos consultados dizem que IA é uma prioridade estratégica. Mas quando você filtra pelos que conseguem demonstrar impacto financeiro mensurável dos seus investimentos em IA, o número cai drasticamente.
O gap não é de intenção — é de execução. E a análise da Deloitte identifica um padrão consistente nas empresas que estão no grupo de resultados reais: elas tratam IA como transformação organizacional, não como projeto de tecnologia.
O que “transformação organizacional” significa aqui
Projetos de tecnologia têm dono de TI, orçamento de TI e métricas de TI (uptime, velocidade de entrega, adoção de ferramenta). Transformações organizacionais têm dono de negócio, orçamento de negócio e métricas de negócio (tempo de ciclo reduzido, custo por transação, taxa de conversão, satisfação de cliente).
A diferença prática é enorme. Um projeto de IA com dono de TI pode ser declarado bem-sucedido quando o modelo está em produção. Uma transformação com dono de negócio só é declarada bem-sucedida quando os resultados de negócio se materializam. Essa distinção de accountability muda completamente como projetos são priorizados, como problemas são resolvidos e quão cedo fracassos são reconhecidos.
Os três estágios de maturidade que a Deloitte identifica
Estágio 1: IA para automação de tarefas isoladas. Resultado mensurável mas limitado — eficiência em funções específicas, sem transformação de processos. A maioria das empresas está aqui.
Estágio 2: IA integrada em processos de negócio end-to-end. Resultado significativamente maior — redução de tempo de ciclo, melhoria de qualidade em processos completos. Minoria significativa das empresas chegou aqui.
Estágio 3: IA como capacidade organizacional — dados, modelos, processos e cultura alinhados para aprender e adaptar continuamente. Poucas empresas. Vantagem competitiva sustentável.
O que os dados dizem sobre timing
A análise da Deloitte mostra que o tempo médio para passar do estágio 1 para o estágio 2 é de 18-24 meses. Do estágio 2 para o 3, mais 2-3 anos. Empresas que ainda estão no estágio 1 em 2026 estão olhando para 2029-2030 para ter capacidade de IA madura — em um mercado que está se movendo muito mais rápido do que isso.
