A inteligência artificial generativa foi, sem dúvida, uma das apostas mais ousadas de 2024 para CEOs em todo o mundo. A promessa era clara: ganho de eficiência, agilidade nos processos e, principalmente, aumento de lucratividade. Mas o que os números mostram é que a realidade foi mais modesta do que o previsto.
O levantamento da Medicina SA, focado no setor de saúde e em recortes globais e nacionais, revela uma distância considerável entre o que se esperava e o que de fato foi entregue em termos financeiros. Isso não significa que a GenAI decepcionou, mas sim que a jornada de captura de valor é mais complexa do que o entusiasmo inicial sugeria.
A expectativa de ganhos com IA era ambiciosa em todos os segmentos
Em 2024, 52% dos CEOs da saúde no Brasil acreditavam que a IA generativa aumentaria a lucratividade da empresa naquele ano. Globalmente, esse número era um pouco menor: 43%. Já entre líderes de empresas brasileiras de todos os setores, o otimismo era ainda maior, com 55% esperando impacto financeiro direto.
Esses percentuais revelam uma confiança generalizada na IA como motor de resultados. Essa confiança foi alimentada por promessas de automação, redução de custos operacionais e aumento de produtividade. No papel, fazia todo o sentido.
Mas os ganhos financeiros reais ficaram abaixo do previsto
O que os dados revelam é que a realidade em 2024 foi menos impressionante. Os ganhos de lucratividade reais foram de 32% no setor de saúde brasileiro, 31% no recorte global da saúde e 31% também no conjunto das empresas brasileiras.
A diferença entre expectativa e resultado variou de 11 a 24 pontos percentuais. Isso não anula os benefícios da GenAI, mas expõe uma desconexão entre a empolgação com a tecnologia e a maturidade dos processos internos para extraí-la em forma de lucro.
A lacuna entre potencial e impacto vem de três fatores principais
O primeiro fator é o tempo de maturação. A adoção de GenAI requer mudança de processos, adaptação de cultura, integração com sistemas legados e capacitação de equipes. São etapas que levam tempo para gerar retorno financeiro consistente.
O segundo é a ausência de métricas claras de impacto. Muitas empresas implantaram IA sem definir indicadores precisos de sucesso. Com isso, mesmo que houvesse ganhos indiretos, eles não foram convertidos em resultados financeiros visíveis.
O terceiro fator é a aplicação descolada do negócio. Em muitos casos, a GenAI foi usada como ferramenta de inovação isolada, sem conexão com o core business, o que dificulta sua contribuição direta para a lucratividade.
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