Uma pesquisa da McKinsey, publicada em agosto de 2026, mostrou que 88% das empresas já usam IA em alguma área do negócio, mas só 6% conseguem transformar esse uso em impacto financeiro relevante, definido como mais de 5% do lucro operacional vindo diretamente da tecnologia.
O levantamento, parte da série The State of AI, mostrou também que 80% dos usuários individuais relatam melhora de produtividade própria, mas só 37% das empresas relatam qualquer impacto mensurável no lucro operacional, e essa fatia está estável em relação ao ano anterior.
O que foi anunciado
A McKinsey chama o grupo dos 6% de “alto desempenho em IA”, empresas que atribuem mais de 5% do EBIT diretamente à tecnologia, com impacto que os próprios executivos conseguem apontar e defender com número.
| Indicador | Número | Leitura |
|---|---|---|
| Empresas que usam IA em alguma área | 88% | Adoção já é quase universal |
| Usuários individuais com produtividade melhor | 80% | Ganho pessoal é comum e reconhecido |
| Empresas com qualquer impacto no EBIT | 37% | Estável frente ao ano anterior |
| Empresas de alto desempenho, mais de 5% do EBIT | 6% | Grupo pequeno que realmente lucra com IA |
O achado mais citado do relatório é o que explica essa distância. As empresas de alto desempenho têm quase 3 vezes mais chance de terem redesenhado o fluxo de trabalho em volta da tecnologia, com menos etapas, outra forma de repassar tarefa entre pessoas, e humano revisando exceção em vez de fazer o trabalho repetitivo inteiro.
O que muda na prática
Para uma empresa de 10 a 500 funcionários, o dado confirma algo que já discutimos em outros levantamentos citados aqui. Ter gente usando IA no dia a dia, mesmo com ganho pessoal real, não é a mesma coisa que a empresa lucrar com isso. Os dois números podem, e costumam, existir ao mesmo tempo sem se conectar.
O motivo, segundo a própria McKinsey, é que o ganho individual sem redesenho de processo fica preso na pessoa que o gerou. Se o processo ao redor continua exigindo a mesma sequência de etapas, o tempo que uma pessoa economiza simplesmente vira mais tempo ocioso ou mais tarefa do mesmo tipo, sem afetar o resultado que aparece no balanço da empresa.
Como usamos isso na Blue Labs
Esse é o mesmo achado que sustenta o artigo IA economiza tempo e a produtividade não sobe, publicado aqui antes desse relatório da McKinsey sair, com o mesmo diagnóstico, ganho individual sem dono nem destino definido não aparece no resultado da empresa.
É por isso que todo projeto nosso trata o redesenho do processo como etapa obrigatória, não como consequência automática de colocar uma ferramenta de IA no ar. Antes de qualquer sistema entrar em produção, definimos por escrito quem é dono de cada resultado esperado e como esse resultado vai ser medido depois, seguindo a mesma lógica descrita em como medir o uso real da IA na empresa.
Esse trabalho entra no pilar de metodologia.
Onde o número exige cuidado
Cinco por cento de EBIT é um critério alto, adequado para empresa grande com estrutura financeira sofisticada o bastante para atribuir resultado a uma tecnologia específica. Empresa menor pode ter ganho real e proporcionalmente relevante sem bater esse critério exato, então vale usar o espírito do achado, não o número isolado, como régua para o próprio negócio.
Vale também lembrar que o relatório mede impacto já capturado, não potencial futuro. Uma empresa pode estar no meio do caminho de um redesenho de processo que ainda não terminou, e por isso ainda não aparece no grupo de alto desempenho, sem que isso signifique que o esforço está errado. O critério da McKinsey fotografa o presente, não julga a trajetória de quem está construindo o caminho certo mas ainda não chegou lá.
Perguntas frequentes
O que diferencia as empresas de alto desempenho segundo a McKinsey?
A chance quase 3 vezes maior de ter redesenhado o fluxo de trabalho em volta da IA, com menos etapas e revisão humana focada na exceção, em vez de simplesmente ter adicionado a ferramenta em cima do processo antigo.
Se 80% sentem produtividade melhor, por que só 37% veem impacto no lucro?
Porque produtividade individual e resultado da empresa são medidas diferentes. Uma pessoa pode genuinamente trabalhar mais rápido sem que isso se traduza em mais receita ou menos custo no nível da empresa, se o processo ao redor não muda junto.
Esse número de 6% está subindo ano a ano?
Segundo o relatório, o percentual de empresas com qualquer impacto mensurável no EBIT ficou praticamente estável frente ao ano anterior, o que sugere fortemente que a maioria das empresas pesquisadas ainda não encontrou o caminho real para converter adoção em resultado financeiro concreto.
O que uma empresa pequena deveria fazer primeiro com esse dado?
Medir, antes de qualquer outra coisa, se o uso de IA que já existe na empresa está de fato mudando algum número do negócio, ou só a percepção individual de quem usa. Esse diagnóstico simples, feito com calma, já direciona bem o próximo passo a seguir.
Próximo passo
Pergunte diretamente para a liderança da sua empresa se alguém consegue apontar, com número concreto, um resultado financeiro real que veio diretamente do uso de IA. Se a resposta for vaga, o próximo passo não é comprar mais ferramenta, é redesenhar o processo em volta do que já existe.
Fale com a gente no WhatsApp para entender exatamente onde a sua empresa está nesse retrato hoje.