De acordo com o estudo “How Leaders Build an AI-First Cost Advantage”, da Boston Consulting Group (BCG), duas em cada três empresas já investem pelo menos 1,7% da sua receita em Inteligência Artificial (IA). No entanto, 60% admitem capturar valor reduzido ou nulo desse investimento – sem impacto mensurável na redução de custos nem no crescimento de receitas. A conclusão é inequívoca: investir em IA não é suficiente. O que separa as empresas líderes das restantes não é a tecnologia que adotam – é a forma como a integram numa transformação estrutural do seu modelo operacional e da sua base de custos.
Os números são expressivos: as empresas mais avançadas em IA alcançam reduções de custos três vezes superiores às dos seus pares, margens operacionais 1,6 vezes mais elevadas e um retorno sobre o capital investido 2,7 vezes superior. A diferença não está nos algoritmos – está nas escolhas de gestão. Enquanto a maioria das organizações continua a aplicar IA de forma incremental e fragmentada, os líderes redesenham processos de ponta a ponta, ligam cada iniciativa a resultados financeiros concretos e usam as poupanças iniciais para financiar a transformação seguinte.
Há um equívoco que custa caro a muitas organizações: acreditar que o valor da IA vem principalmente da tecnologia. Na prática, os algoritmos e a tecnologia representam apenas 30% do impacto de uma implementação típica. Os restantes 70% dependem de como o trabalho é redesenhado – dos processos que são reconstruídos de raiz, das equipas que mudam a forma como operam e dos mecanismos que garantem que os ganhos de eficiência chegam efetivamente à Demonstração de Resultados. Sem essa transformação operacional, os ganhos dissipam-se antes de chegarem aos resultados.
Para as empresas que querem sair do grupo dos 60%, há quatro prioridades que determinam a diferença entre eficiência potencial e vantagem real:
Começar onde a IA já prova o seu valor
Em vez de dispersar esforços, as empresas que avançam mais depressa começam por um número reduzido de workflows com soluções maduras – que geram resultados em semanas e financiam a transformação seguinte. A função de compras é um dos exemplos mais sólidos: revisão de fornecedores pode gerar poupanças entre 5% e 25% em três a seis meses; revisão de especificações entre 5% e 10%; otimização de inventário entre 5% e 15% em três a nove meses. O mesmo padrão aplica-se a marketing, engenharia de software, apoio ao cliente e processos financeiros.
Redesenhar processos, não apenas automatizá-los
A diferença entre melhorias incrementais e transformação real é um fator de três a quatro vezes no impacto gerado. Uma empresa global de bens de consumo construiu um conjunto de ferramentas de IA generativa cobrindo desde análise de meios e criação de conteúdo até reporting de desempenho de marca em tempo real. O resultado: redução de até 90% do tempo em tarefas rotineiras de marketing, qualidade dos outputs duplicada – e o programa está agora a ser expandido à função de I&D.
Usar IA agêntica onde faz sentido
Os agentes de IA – sistemas que observam, planeiam e atuam de forma autónoma – têm o maior potencial em processos complexos com menor sensibilidade regulatória. Os resultados já documentados são concretos: uma empresa de bens de consumo reduziu em 25% a 40% o tempo em workflows críticos; um construtor naval cortou custos de engenharia em 45%; uma seguradora aumentou em 35% a eficiência do apoio ao cliente após apenas 45 minutos de formação. A IBM, num caso documentado no estudo, reduziu os custos operacionais anuais em mais de 4,5 mil milhões de dólares, com 90% dos pedidos de RH a ser geridos por chatbot e uma redução de 40% nas despesas operacionais da função.
Ligar cada ganho de eficiência a um resultado financeiro
Ganhos operacionais sem impacto no balanço não criam vantagem competitiva – criam uma ilusão de transformação. Cada iniciativa precisa de uma lógica financeira clara: quais as linhas da Demonstração de Resultados que vão mover, em que sentido e em que prazo. E uma decisão explícita sobre a capacidade libertada: reduzir dimensão, reafetá-la a áreas de maior valor ou devolver tempo às equipas. Sem esse nível de disciplina, o valor da IA evapora antes de chegar aos resultados.
“Para muitas empresas, o desafio já não é identificar casos de uso, mas transformar eficiência potencial em resultados financeiros consistentes. Isso exige escolhas estratégicas claras: onde atuar primeiro, que processos redesenhar, como libertar capacidade para áreas de maior valor e que mecanismos criar para garantir que os ganhos se concretizam. É essa capacidade de execução que vai distinguir as empresas mais avançadas na próxima fase da adoção de IA.”, afirma José Ferreira, Managing Director e Partner da BCG em Lisboa.
A janela para construir uma vantagem estrutural de custos com base em IA está aberta – mas não indefinidamente. As empresas que já avançaram estão a compor vantagem: as poupanças iniciais financiam a transformação operacional, que por sua vez torna a IA mais escalável e mais rentável. Para os líderes empresariais, a questão já não é se devem investir em IA. É se estão a fazê-lo com disciplina suficiente para que esse investimento chegue, de facto, aos resultados.
Estudo disponível na íntegra aqui.