Um relatório do MIT revela que 95% dos investimentos em inteligência artificial não geram resultados tangíveis, enquanto apenas 5% dos projetos-piloto entregam valor sustentável. O dado coincide com a transição para a IA agêntica, segunda vaga em que os sistemas deixam de responder a comandos para planear, decidir e executar tarefas de forma autónoma. A convergência destes fenómenos redefine o desafio: o obstáculo não é tecnológico, mas reside na preparação de dados, processos e pessoas.

Na perspetiva de consultores argentinos, a diferença entre as gerações de IA é de natureza, não de grau. Axel Jutoran, docente na UCEMA, construiu um software com 500 utilizadores em quinze dias por menos de 400 dólares, desenvolvimento antes orçado em 20 mil. Esta democratização permite que pequenas empresas acedam a capacidades antes exclusivas de corporações, mas analistas alertam que a autonomia dos agentes exige governança ética e redesenho de fluxos de trabalho para preservar o critério humano.

Na América Latina, casos concretos mostram que o caminho passa por alicerces organizacionais. A siderúrgica mexicana TYASA reduziu em 30% os custos de licenciamento após meses de avaliação e adoção de infraestrutura híbrida. No Brasil, a plataforma Melvin aplica IA à manutenção industrial: 58% das equipas do setor já utilizam a tecnologia e 75% obtêm retorno em menos de seis meses, combatendo a falta de mão de obra e as paragens não planeadas. Na Argentina, a consultora Globant e a plataforma Egg criaram uma metodologia que mede a prontidão emocional das equipas, aplicada a 60 mil funcionários do Mercado Livre com 80% de mudança de comportamento.

O ensino superior também se adapta. A universidade sino-britânica XJTLU tornou a IA disciplina obrigatória desde o primeiro ano, com ênfase em ética e pensamento crítico, para formar supervisores de sistemas autónomos. A filosofia 'X mais IA' ecoa a recomendação de líderes mexicanos de que a tecnologia deve integrar a estratégia corporativa, não ser adotada por moda.

O próximo marco será a divulgação de resultados de diagnósticos organizacionais em larga escala e a expansão da integração curricular da IA, à medida que as empresas buscam escalar projetos-piloto bem-sucedidos.