A passagem é o momento em que o piloto sai do time que o construiu e chega à área que vai usá-lo todo dia. Não achamos estudo público que acompanhe as mesmas empresas nesse trecho. O que existe são fotos dos dois lados dele. Elas não provam causa, mas mostram onde olhar.
Muito uso, pouco resultado declarado
Na pesquisa da McKinsey de 2026, 89% dizem que a empresa usa IA com regularidade em ao menos uma função. Entre as organizações que usam, 34% estão pilotando e 44% dizem ao menos estar escalando. 37% atribuem à IA algum efeito no EBIT, e cerca de 6% chegam a 5% do EBIT ou mais, com valor que chamam de significativo. É tudo autodeclarado, sem amostra probabilística declarada. As bases mudam entre as etapas, e a McKinsey vende transformação.
O uso fica raso
Entre empregados nos EUA, 52% usam IA ao menos algumas vezes por ano, 30% algumas vezes por semana ou mais, e 15% todo dia. Onde a organização já tem IA, 14% concordam totalmente que ela mudou como o trabalho é feito. Vale só para os EUA e é autodeclarado. Não achamos estudo público que mostre o uso caindo depois do lançamento.
No Brasil, o IBGE mede algo parecido na indústria com 100 pessoas ou mais. Em 2024, 41,9% dessas empresas usavam IA em ao menos uma função. Entre as que usam, de 85,6% a 90,8%, conforme a função, usam de forma localizada, e não abrangente. Vale só para a indústria, e o próprio IBGE classifica a pesquisa como experimental.
Ninguém escreveu quando parar
Sem critério de parada, um piloto pode seguir indefinidamente. Numa pesquisa da Gartner com CIOs, só 31% têm critério para um piloto não ir à produção, e só 17% para abandonar o que já está em produção. É autodeclarado, a Gartner vende assessoria, e nenhum estudo prova que ter a regra melhora o resultado.
O fluxo continua igual
Entre as empresas de maior resultado na pesquisa da McKinsey, quase 3/4 redesenharam fluxos de trabalho por causa da IA. Entre as demais, 1/4. O grupo de topo é pequeno e definido pelo próprio resultado, então isso é associação e nada diz sobre causa.
O teste mais sólido é de 2024. Entre 25 atributos, o redesenho de fluxo teve o maior peso estatístico sobre o EBIT declarado com IA generativa. O mesmo estudo põe o acompanhamento de KPIs como a prática de maior peso entre 12, e menos de 1 em 5 faz isso.
Sem linha de base, ninguém decide
Na pesquisa da Drexel com a Precisely, 71% dos líderes dizem que a IA está alinhada aos objetivos da empresa, e 31% têm métricas ligadas a KPIs. São perguntas diferentes, e não se subtraem. É tudo autodeclarado, e a Precisely vende integridade de dados.
Escreva isto antes de o piloto começar:
- A linha de base da semana 0: qual métrica, medida por quem, em qual painel.
- O critério de parada: qual resultado, em qual data, e quem pode encerrar.
- O dono na área que recebe, e a etapa do fluxo que deixa de existir.
- A medida de uso: frequência por função, em vez de licenças ativadas.
Nenhum estudo testa essa ordem diretamente. É inferência nossa, e nenhum número aqui é resultado da Nebuloz.