70% das empresas acreditam na IA mas quase metade não vê resultados: como mudar isso

A ECI Software Solutions publicou em março de 2026 o seu relatório anual sobre a preparação das PME para a IA, com base em respostas de mais de 550 líderes empresariais nos Estados Unidos, Canadá e Austrália.

Os resultados são reveladores: mais de 70% dos inquiridos têm uma opinião positiva sobre a IA e três em cada quatro já investiram em alguma ferramenta de inteligência artificial. Mas há um problema sério: quase 40% das empresas ainda não viram resultados mensuráveis.

Como é possível tanta esperança com tão poucos resultados? A resposta, segundo o relatório, está em três falhas concretas que a maioria das empresas comete ao tentar adotar a IA.

1. Começar sem dados organizados

A IA precisa de informação para trabalhar. Se os dados da sua empresa estão dispersos — em folhas de cálculo, e-mails, papéis ou em sistemas diferentes que não comunicam entre si — qualquer ferramenta de IA vai produzir respostas pobres. O relatório da ECI aponta a falta de dados organizados como o principal obstáculo à obtenção de resultados.

2. Usar IA para tudo de uma vez

Muitas empresas instalam uma ferramenta de IA e tentam usá-la para resolver todos os problemas ao mesmo tempo. O resultado é confusão, frustração e abandono da ferramenta ao fim de poucas semanas. As empresas que obtêm resultados começam por um único problema concreto — como responder a e-mails de clientes ou criar o texto para publicações nas redes sociais.

3. Não medir antes e depois

Se não sabe quanto tempo demora hoje a fazer uma tarefa, não vai conseguir provar que a IA a tornou mais rápida. Sem medição, os ganhos existem mas ficam invisíveis — o que leva a desistir por não «ver» diferença.

O caminho para obter resultados reais com a IA não é complicado — mas é diferente do que a maioria das empresas faz. Eis um ponto de partida simples:

Passo 1: Escolha uma tarefa repetitiva que a sua equipa faz todos os dias Exemplos: responder a perguntas frequentes de clientes, criar sumários de reuniões, redigir descrições de produtos, triar e categorizar e-mails.

Passo 2: Meça o tempo atual Antes de instalar qualquer ferramenta, registe durante uma semana quanto tempo essa tarefa ocupa. Não precisa de software especial — um bloco de notas serve.

Passo 3: Experimente uma ferramenta durante 30 dias Escolha uma ferramenta adequada à tarefa (o ChatGPT, o Copilot da Microsoft ou o Gemini da Google são bons pontos de partida) e use-a exclusivamente para esse problema durante um mês.

Passo 4: Compare os números No final do mês, compare o tempo gasto com e sem a ferramenta. Esse número é o seu argumento — e o ponto de partida para expandir a IA para outras áreas.

O relatório da ECI também analisou as empresas que estão a obter resultados consistentes com a IA. O padrão é claro:

• ✅ Começaram pequeno — um caso de uso, uma equipa, um problema concreto
• ✅ Organizaram os dados antes — garantiram que a informação da empresa estava acessível e atualizada
• ✅ Definiram uma métrica de sucesso — "reduzir o tempo de resposta a clientes de 4 horas para 30 minutos"
• ✅ Envolveram a equipa — as pessoas que usam a ferramenta foram incluídas na escolha e no processo

• ❌ Evitaram projetos-piloto com dez ferramentas em simultâneo
• ❌ Evitaram implementar IA sem um objetivo de negócio claro
• ❌ Evitaram esperar que a ferramenta "funcionasse sozinha" sem ajuste inicial

O entusiasmo com a IA está no lugar certo. O problema não é falta de vontade — é falta de método.

Na Line Consulting AI trabalhamos exatamente com esta abordagem: começamos por identificar uma tarefa de alto impacto que a IA pode melhorar, medimos os resultados e só depois expandimos para outras áreas. Não vendemos tecnologia por si mesma — ajudamos a sua empresa a tirar partido real das ferramentas que já existem.

Se é uma das empresas em que a IA ainda não deu os resultados esperados, a boa notícia é que o problema tem solução — e normalmente é mais simples do que parece.