Resultado com IA nas empresas: o que fazem as que acertam

Quase toda empresa média ou grande já usa inteligência artificial em alguma área. Bem menos gente consegue apontar o resultado com IA nas empresas em que trabalha, aquele que aparece no lucro e não só na apresentação do piloto. A pesquisa anual da McKinsey ajuda a dar tamanho a essa distância: só cerca de 6% das empresas tiram um resultado expressivo da IA.

O curioso é o que separa esse grupo do resto. Não é uma ferramenta melhor nem um orçamento maior. É um jeito diferente de colocar a IA dentro do trabalho: em vez de ligar a ferramenta e esperar, essas empresas redesenham o fluxo em volta da tarefa que a IA vai assumir.

A seguir, vamos ver o que esse redesenho significa na prática, como ele fica em quatro áreas (atendimento, financeiro, operação de campo e jurídico) e como dá para começar sem ser uma multinacional.

O que conta como resultado com IA nas empresas?

"Resultado" é uma palavra elástica, então vale combinar o critério antes. No relatório The State of AI in 2025, da McKinsey, os chamados high performers são as empresas que atribuem 5% ou mais do EBIT (o lucro operacional, antes de juros e impostos) ao uso de IA. Esse grupo representa cerca de 6% dos respondentes.

O restante do retrato ajuda a entender por que o número é baixo. Segundo a mesma pesquisa, 88% das organizações já usam IA regularmente em pelo menos uma função, mas só 39% atribuem algum impacto no EBIT à tecnologia, e a maioria delas diz que esse impacto fica abaixo de 5%. Quase dois terços ainda não começaram a escalar a IA para além de casos isolados.

Ou seja: usar IA virou o normal. Ter resultado com ela ainda é exceção.

Por que só uma minoria tem resultado com IA nas empresas

Quando a McKinsey olha para o que os high performers fazem, um fator chama atenção: redesenhar o fluxo de trabalho de forma intencional está entre os que mais contribuem para impacto real, e esse grupo tem quase 3 vezes mais chance de fazer isso do que as demais empresas.

A explicação é simples quando a gente pensa no dia a dia. A IA pode resumir um documento em segundos, mas se o resumo cai numa caixa de e-mail que ninguém olha, ou se a pessoa refaz tudo do zero porque não confia no resultado, o tempo economizado some. O ganho está no processo em volta da IA, não na IA sozinha.

O que essas empresas não fazem

Antes de olhar o método, vale reconhecer o padrão que trava a maioria. Ele costuma ter estes sinais:

• Ferramenta antes do problema: a licença é comprada e só depois alguém pergunta onde usar;
• Piloto solto: o teste roda ao lado da operação, sem tocar no sistema de verdade nem no jeito de trabalhar;
• Dado inacessível: a IA não lê o ERP, o CRM ou o sistema de campo, então trabalha com o que alguém copia e cola;
• Sem linha de base: ninguém mediu quanto a tarefa levava antes, e por isso ninguém consegue dizer quanto melhorou.

Se o piloto da sua empresa parou, é bem provável que o motivo esteja nessa lista e não na qualidade do modelo. O processo em volta simplesmente não mudou.

O que quem tem resultado faz: redesenhar o fluxo em quatro movimentos

Redesenhar o fluxo parece um projeto enorme, mas na prática são quatro decisões bem concretas. Elas valem para qualquer área.

• Escolher uma tarefa, não uma área: "usar IA no financeiro" é amplo demais; "conferir nota, pedido e boleto antes do pagamento" é uma tarefa com começo, meio e fim;
• Dar à IA o dado que ela precisa ler: se a informação está espalhada em sistemas que não conversam, a primeira obra é a integração, não o prompt;
• Manter revisão humana no ponto certo: a IA prepara, sugere ou aponta, e uma pessoa decide onde o erro custa caro;
• Medir antes e depois: tempo por tarefa, retrabalho e exceções, comparados com a linha de base.

Escolher a tarefa certa merece cuidado próprio, e já detalhamos os critérios em como escolher onde aplicar IA primeiro. Aqui o foco é o que acontece depois da escolha: como o fluxo muda para a IA entregar.

Como o redesenho fica em cada área: exemplos práticos

Os exemplos práticos de IA nas empresas abaixo não prometem resultado. Eles mostram onde há evidência publicada de uso e como os quatro movimentos aparecem em cada caso.

Atendimento: a IA como apoio ao atendente novo

O estudo de campo Generative AI at Work, publicado pelo NBER, acompanhou 5.179 atendentes de suporte. Com um assistente de IA, os chamados resolvidos por hora subiram 14% em média. Nos atendentes novatos, o ganho foi de 34%; nos mais experientes, quase nenhum.

O redesenho aqui é colocar a sugestão de resposta dentro da tela de atendimento, alimentada pelo histórico do cliente e pela base de conhecimento, e acompanhar justamente a curva de quem acabou de chegar. O atendente continua dono da resposta.

Financeiro: conferência que chega pronta para decisão

A pesquisa da Gartner com líderes de finanças em 2025 mostra que 59% das áreas de finanças usam IA. Entre elas, 37% aplicam a tecnologia em contas a pagar e 34% na detecção de erros e anomalias. Mesmo assim, 91% relatam impacto inicial baixo ou moderado, e a barreira mais citada é a qualidade e a disponibilidade dos dados.

Ou seja, o gargalo raramente é o modelo. O fluxo redesenhado cruza nota, pedido e extrato a partir dos sistemas de origem e entrega ao analista só as divergências, com a evidência ao lado. Para isso, ERP, banco e compras precisam conversar, tema que tratamos em integração entre ERP, CRM e e-commerce.

Operação de campo: menos formulário, mais serviço

Segundo pesquisa do setor, o Field Service and Operations Guide da Salesforce, técnicos de campo gastam 18% das horas de trabalho, mais de 7 horas por semana, com tarefas administrativas. Os próprios técnicos estimam que agentes de IA poderiam assumir 35% delas. A mesma pesquisa aponta que 44% das empresas tiveram iniciativas de IA atrasadas por silos de sistemas, e que quem tem plataforma unificada tem 1,9 vez mais chance de classificar a implantação como muito bem-sucedida.

O redesenho começa pela base: chamados, ordens de serviço e histórico de equipamentos num lugar só. É o papel de uma plataforma de acionamento e monitoramento de chamados, como o GST desenvolvido pela Clickfy. Com essa base, a IA pode preencher o relatório a partir do que o técnico registrou e apontar o que falta antes de fechar o atendimento.

Jurídico: primeira leitura com revisão garantida

No relatório da Thomson Reuters sobre IA generativa em serviços profissionais, a revisão de documentos é o uso mais citado pelos profissionais jurídicos que adotaram a tecnologia (77%). Só 15% dos escritórios dizem que a IA já é central no fluxo, e só 20% das organizações medem o retorno.

O redesenho é tratar a IA como primeira leitura: ela compara o contrato com o modelo padrão e marca as cláusulas que fogem dele, e o advogado revisa só o que foi marcado. Medir o tempo de revisão antes e depois coloca a área entre os poucos que sabem dizer quanto a IA rende.

Exemplo prático: uma empresa de serviços redesenhando o contas a pagar

Imagine uma empresa de serviços de médio porte que já testou um assistente de IA para conferir notas fiscais. O piloto funcionava na demonstração, mas o analista ainda abria vários sistemas para checar cada caso e acabava refazendo a conferência. Algum tempo depois, ninguém sabia dizer se o teste tinha ajudado.

Na segunda tentativa, a empresa mudou o fluxo, não a ferramenta:

• Escolheu uma única tarefa: conferir nota, pedido de compra e boleto antes do pagamento;
• Mediu por algumas semanas quanto tempo a conferência levava e quantas divergências apareciam;
• Integrou ERP, compras e banco para que a IA lesse tudo sem cópia manual;
• Definiu que divergências acima de um valor combinado sempre vão para aprovação do analista;
• Comparou tempo, retrabalho e exceções com a linha de base depois das primeiras semanas de operação.

O resultado deixou de ser uma opinião. Passou a ser um número que o financeiro acompanha, com dado confiável por trás, como mostramos no artigo sobre indicadores confiáveis em projetos de BI.

Como começar sem ser uma multinacional

A objeção mais comum é que isso é coisa de empresa gigante. Só que nenhum dos quatro movimentos exige orçamento de multinacional. Eles exigem foco, e dá para aplicar começando por um único fluxo:

• Escolha uma tarefa que doa hoje: repetitiva, com volume e com alguém que já confere o resultado;
• Mapeie de onde vem o dado: se a tarefa depende de vários sistemas, a integração entra no escopo desde o primeiro dia;
• Combine onde a pessoa decide: valores, exceções e casos sensíveis ficam com quem responde por eles;
• Meça antes de ligar: sem linha de base, não existe resultado para mostrar;
• Amplie quando o número sustentar: a próxima tarefa vem depois da primeira provar valor.

Se o projeto evoluir para agentes que executam etapas sozinhos, os limites de autonomia e a governança ganham peso, como explicamos em agentes de IA nas empresas. E se a dúvida for por onde começar, um diagnóstico com a Clickfy ajuda a mapear a tarefa, os sistemas envolvidos e a linha de base.

Conclusão

O resultado com IA nas empresas não depende de achar a ferramenta perfeita. As empresas que tiram resultado de verdade trabalham com o mesmo tipo de tecnologia que o resto do mercado; a diferença está em redesenhar o fluxo em volta de uma tarefa, garantir o dado integrado, manter a revisão humana onde ela importa e medir o antes e o depois.

A boa notícia é que esse método cabe em uma tarefa só. Começar pequeno, com uma medida clara, é o caminho mais curto para sair do piloto e entrar no grupo que consegue mostrar o número.

A Clickfy pode ajudar sua empresa a redesenhar esse primeiro fluxo, integrando os sistemas que a IA precisa ler e acompanhando o resultado na operação.

Converse com a Clickfy sobre resultado com IA e defina a primeira tarefa que vale medir.