Nesta semana, as ações das principais companhias de inteligência artificial (IA) do mundo sofreram forte queda, incluindo Nvidia, Arm e Oracle. Um dos principais responsáveis pelo derretimento é um estudo recente do MIT (Massachusetts Institute of Technology), que revela o fracasso de projetos envolvendo a tecnologia em empresas.
Batizado de "O GenAI Divide: State of AI in Business 2025“, o relatório foi composto por 150 entrevistas com líderes, 350 com funcionários e análise de 300 casos públicos de uso de IA.
O impacto para o mercado reside na disparidade entre as poucas histórias de sucesso anunciadas pelas empresas e a miríade de projetos estagnados. Ao todo, 95% das tentativas de ganhar dinheiro ou eficiência com modelos de IA não deram resultado.
Os 5% de projetos-piloto que decolaram são na maioria de startups lideradas por jovens de 19 ou 20 anos que souberam escolher um nicho de aplicação e fizeram parcerias com seus próprios clientes, disse Aditya Challapally à Fortune, principal autor do relatório do MIT. “[Só eles] viram suas receitas saltarem de zero para US$ 20 milhões em um ano”.
Após o documento ser publicado na segunda-feira, 18, até mesmo os papéis de melhor desempenho no ano até agora foram pressionados. A Nvidia, fabricante de chips que disparou na bolsa e se tornou a primeira empresa do mundo a chegar em US$ 4 trilhões de valor de mercado, caiu 3,5%. A Palantir, companhia de software, recuou 9,4%, e a Arm, que projeta chips, perdeu 5%.
Um operador próximo a um fundo bilionário de tecnologia dos EUA disse ao Financial Times: “A história está assustando as pessoas”.
A queda nas ações de gigantes americanas também afetou os mercados europeus e asiático, que registraram queda na manhã de quarta-feira, 20. A SAP, gigante alemã de tecnologia, caiu 0,8%, e a fabricante de chips Infineon, 1,4%.
Sam Altman, CEO da OpenAI, também ajudou a empurrar para baixo o resultado das companhias. Em conversa recente com jornalistas, o executivo disse que o setor de IA é uma bolha. “Alguém vai perder uma quantidade fenomenal de dinheiro”, disse. Altman é acusado por críticos de ser um dos maiores símbolos da “bolha de IA” ao recorrer a rodadas de investimento bilionárias para sua empresa.
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O que causa os fracassos?
O estudo aponta que a principal razão para os fracassos reside na “lacuna de aprendizado”. Isso porque as empresas ainda não sabem como usar bem as novas ferramentas e nem aproveitá-las na sua rotina de trabalho. A resposta desmente a versão dos chefões dessas empresas – que culpam a regulação ou o desempenho da tecnologia para justificar o resultado.
A incapacidade dos modelos em aprender os fluxos de trabalho e se adaptar a ele é outro fator que derruba os projetos de IA, segundo Challapally.
Ou seja, ferramentas generalistas, como o ChatGPT, se destacam para uso individual porque são muito flexíveis. No entanto, o rendimento é prejudicado na hora que o modelo entra na lógica corporativa, já que a IA não entende e nem se ajusta à maneira como cada empresa trabalha.
O novo abalo das empresas de tecnologia acontece quase sete meses depois que a chinesa DeepSeek atordoou o mercado ao anunciar avanços em IA obtidos com menos poder computacional do que os concorrentes americanos.
No entanto, dessa vez o estrago derrubou até empresas que pareciam intocáveis. A Oracle e a AMD, duas das cinco maiores em valorização desde maio, recuaram 5,9% e 5,4%, respectivamente. O Bitcoin caiu 2,7% e puxou ações ligadas à criptomoeda, como Strategy e Metaplanet.
“O mercado estava em chamas”, disse Jacob Sonnenberg ao Financial Times. “E hoje vimos uma rotação para fora de muitos papeis quentes, de forte impulso”.
Parte relevante nessa conta é o destino do investimento feito pelas empresas de IA. Segundo o MIT, mais de 50% do que elas gastam vai para ferramentas de vendas e marketing. O que dá retorno, porém, são agentes dedicados a tarefas internas, como automatizar rotinas administrativas, evitar contratações de serviços terceirizados e deixar operações mais eficientes.
Como as instituições adotam a IA também ajuda a explicar erros e acertos. Em 67% dos casos em que uma empresa compra ferramentas de IA de fornecedores especializados, tanto a construção quanto a parceria são bem-sucedidos.
Enquanto isso, apenas um terço das construções internas têm sucesso. O MIT concluiu que as empresas erram mais quando atuam sozinhas
A descoberta é importante, em especial, para serviços financeiros e outros setores muito regulados, nos quais é comum empresas construírem sistemas proprietários de IA generativa.
“Em quase todos os lugares que visitamos, as empresas estavam tentando construir sua própria ferramenta”, disse Challapally.
Mais um fator-chave para o sucesso inclui capacitar as pessoas de cada área do negócio. Isso, segundo o pesquisador, gera um ciclo virtuoso de ferramentas bem escolhidas e bem utilizadas.
Sobretudo funções administrativas e de atendimento ao cliente sentirão mais os efeitos de bem-sucedidas trocas de postos de trabalho humano por IA. Empresas já começaram esse movimento e evitam contratações logo após algum desligamento. A maioria das mudanças acontece – por hora – em vagas terceirizadas.
IA paralela
O termo “IA paralela” apareceu no relatório do MIT. Ele se refere ao uso informal de ferramentas de IA nas empresas. Como mostrou o Estadão, esse uso no setor do varejo cresceu 169% em um ano. Em segmentos como manufatura e turismo, a dispara é mais acentuada: de 21% para 70% na indústria, e de 25% para 70% em viagens e hospedagem, segundo relatório CX Trends 2025, da plataforma Zendesk.
Na média, quase metade dos atendentes consultados pelo CX Trends, admite que usa ferramentas de IA sem autorização formal da empresa – ano passado eram apenas 17%.
Mesmo que os números impressionem, é difícil medir o efeito do uso da IA paralela na produtividade e no lucro, diz o MIT.