Por que 493 empresas do S&P 500 ainda não lucram com IA?

Inteligência Artificial

Análise revela que a maioria das empresas do S&P 500 ainda não vê ganhos claros de produtividade com IA.

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A inteligência artificial movimenta bilhões em investimentos, mas, por enquanto, ainda não aparece no caixa da maior parte das grandes empresas fora da área de tecnologia. A conclusão é do economista-chefe da Apollo Global Management, Torsten Slok, ao analisar 493 companhias do índice S&P 500, nos Estados Unidos, que usam IA mas não conseguem, na média, transformar essa adoção em mais produtividade e margens de lucro.

Por que a maioria das empresas não obtém retorno financeiro com IA?

O estudo de Torsten Slok mostra que, entre 493 empresas do S&P 500 analisadas, não há evidência clara de que a inteligência artificial tenha aumentado a produtividade ou ampliado margens de lucro. A exceção são sete gigantes de tecnologia — Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla — que ficaram de fora justamente porque já monetizam a IA em grande escala.

Segundo o economista, o problema não está só na tecnologia, mas naquilo que ela não alcança. “Talvez o mais importante seja o fato de que a IA não compreende conceitos como responsabilidade, confiança, cultura, regras não escritas, dilemas éticos ou justiça, elementos que moldam o risco reputacional e, em última análise, impulsionam o crescimento da receita e as margens de lucro”, afirma Slok em nota.

Na prática, muitas empresas vêm usando IA para automatizar tarefas internas, analisar dados ou apoiar decisões, mas sem, ainda, transformar isso em vantagem competitiva visível. Os altos custos de infraestrutura, equipe especializada e integração com sistemas legados pesam no orçamento e, por enquanto, neutralizam boa parte dos ganhos operacionais.

Além disso, a maior parte das companhias está em fase de teste e implantação, e não em estágio maduro de uso da tecnologia. Projetos costumam ficar restritos a pilotos ou a áreas específicas, sem escala suficiente para mexer no resultado financeiro consolidado.

Como a IA impacta a produtividade das empresas segundo economistas?

Para Torsten Slok, a contribuição da inteligência artificial para a produtividade das empresas tradicionais ainda é limitada e difícil de medir. Na amostra de 493 empresas do S&P 500, ele não encontrou sinais consistentes de aceleração de produtividade ou melhora estrutural nas margens associadas diretamente à adoção de IA.

A avaliação é que ganhos pontuais — como processos mais rápidos, redução de tarefas repetitivas ou melhor análise de dados — ainda não se somam em escala suficiente para aparecer nos indicadores agregados. Em muitos casos, a economia com tempo de trabalho é compensada por novos custos em licenças de software, computação em nuvem e contratação de times de dados e engenharia.

Economistas que acompanham o tema também apontam o fator tempo: tecnologias de uso geral, como foi a eletricidade ou a internet, costumam levar anos até se espalharem pelas organizações, exigindo mudanças de processos, cultura e até de modelo de negócio antes de produzirem saltos claros de produtividade.

Entenda o contexto

A análise de Slok foca nas empresas que usam IA, mas não são donas da tecnologia em si. Por isso, ele exclui as sete gigantes de tecnologia do S&P 500, que lideram o desenvolvimento de modelos de IA, vendem serviços baseados nessa tecnologia e já geram receitas relevantes com esses produtos.

Entre as 493 companhias analisadas, predominam setores tradicionais, como indústria, consumo, saúde, finanças e serviços. Nessas áreas, a IA é aplicada sobretudo para melhorar operações internas e gestão de risco, e não como produto final vendido ao cliente.

Enquanto isso, o mercado de IA vive uma fase de rápida expansão, com o surgimento de inúmeras empresas especializadas e forte fluxo de capital. A expectativa de que a tecnologia vá transformar a economia alimenta valorizações elevadas e levanta a hipótese de uma possível bolha, caso parte dessas apostas não se sustente.

Risco de bolha e pressão sobre executivos

O diagnóstico de que a IA ainda não se traduz em lucro consistente para a maioria das grandes empresas tende a aumentar a cautela de investidores e conselhos de administração. A preocupação é que, em meio ao entusiasmo com a tecnologia, companhias elevem demais seus gastos em projetos de IA sem perspectiva clara de retorno.

Especialistas avaliam que o setor deve passar por um processo de seleção e consolidação nos próximos anos, com fusões, aquisições e fechamento de empresas que não conseguirem escalar modelos de negócio rentáveis. Nesse cenário, sobreviverão as companhias que conseguirem combinar domínio tecnológico com gestão responsável, atenção a riscos éticos e capacidade de redesenhar processos de trabalho.

Para as empresas usuárias de IA, o desafio é duplo: justificar, no curto prazo, investimentos elevados diante da ausência de impacto imediato nos lucros e, ao mesmo tempo, construir bases sólidas — técnicas, culturais e éticas — para capturar os ganhos de produtividade que a tecnologia promete no longo prazo.