A adoção de inteligência artificial (IA) avança rapidamente nas empresas, mas ainda enfrenta um obstáculo estrutural para gerar impacto real nos resultados, segundo análise da SplitC, software que automatiza cálculos de remuneração variável para empresas. Embora o mercado global de IA deva crescer de cerca de US$ 189 bilhões para US$ 4,8 trilhões até 2033, segundo estimativas da UNCTAD, muitas organizações ainda não conseguem transformar experimentos tecnológicos em ganhos operacionais concretos. 

Estudos recentes sobre adoção corporativa de inteligência artificial indicam que a maioria das iniciativas ainda não chega ao resultado financeiro das empresas. Um relatório do MIT, intitulado “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, aponta que 95% dos projetos de IA generativa não geram impacto mensurável no P&L, principalmente quando permanecem restritos a pilotos ou não se integram aos processos operacionais.

Para Gabriel Segers, cofundador e CEO da SplitC, o gargalo não está na tecnologia em si, mas na forma como ela é integrada às operações do negócio. “Muitas empresas começam pela IA, mas ignoram que a tecnologia precisa operar dentro de processos bem definidos. Quando dados estão espalhados, regras não são padronizadas e sistemas não conversam entre si, a automação vira apenas mais uma camada de complexidade. O ganho real aparece quando a tecnologia está integrada às rotinas que impactam diretamente o resultado financeiro”, afirma.

Esse desafio se torna ainda mais evidente em operações com grande volume de dados e regras complexas, como áreas comerciais, financeiras e de remuneração variável. Em projetos conduzidos pela SplitC, empresas registraram reduções significativas de tempo de processamento e inconsistências em cálculos de comissões. O Sem Parar reduziu de 15 dias para um dia o tempo necessário para calcular remunerações comerciais.

A Direcional eliminou sete mil linhas de código em um sistema que atende cerca de três mil vendedores. Já a Axia elevou o retorno de campanhas de vendas de 2% para 700%. Outros casos incluem a callink, que reduziu 91% do esforço manual em processos operacionais, e o Grupo Profarma, que evitou cerca de 115 mil reais em erros com automação. Empresas como Ludfor e Warren também passaram a operar com comissões totalmente automatizadas, envolvendo centenas de colaboradores e milhões de reais processados.

Nesse cenário, cresce entre empresas e especialistas a discussão sobre como escalar automação com segurança e governança, especialmente em processos críticos que envolvem grande volume de transações. “A conversa sobre IA está mudando. O tema agora não é apenas adotar a tecnologia, mas garantir que ela funcione de forma integrada, auditável e previsível dentro da operação. Métricas como tempo de ciclo, retrabalho, inconsistências e custo por transação são as que mostram se a automação realmente está gerando impacto no negócio ou apenas criando uma vitrine tecnológica”, conclui Segers.