Equipe Creatify
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Vá procurar por quais empresas usam IA e os principais resultados lhe entregarão o Forbes AI 50 e uma dúzia de listas prometendo dezenas de exemplos cada. A maioria deles responde a uma pergunta diferente da que você fez, no entanto. A questão de quais empresas estão usando IA, e para quê, tem uma resposta mais estreita e honesta, e ela começa com um número que quase ninguém coloca em uma manchete: no início de 2026, o U.S. Census Bureau aponta que cerca de uma em cada cinco empresas americanas usa IA em absolutamente qualquer função de negócios.
Portanto, o cenário real tem três camadas. Existem empresas usando IA em produção e divulgando o que ela faz. Há uma grande pilha de lançamentos, pilotos e recuos públicos que ganharam mais imprensa do que resultados. E há a maioria silenciosa que ainda assiste das linhas laterais. Este é um tour pelas três, construído a partir do que as próprias empresas confirmaram.
O que "usar IA" realmente significa, e o que conta como uma das empresas que usam IA
Antes dos exemplos, uma definição que vale a pena estabelecer, porque é o que as listas ignoram. Uma empresa "usa IA" no sentido estrito quando declarou publicamente que um sistema está ativo, em produção e realizando um trabalho específico. Esse patamar importa porque a maioria dos números impressionantes que você lerá vem com um asterisco: eles são declarados pela própria empresa. Quando a Klarna diz que seu assistente fez o trabalho de 700 agentes, esse número é da Klarna, do anúncio da própria Klarna, não de uma auditoria independente. Implantação confirmada e ROI verificado de forma independente são duas afirmações diferentes, e o espaço entre elas é onde vive grande parte do hype.
Mantenha essa distinção em mente para tudo abaixo. Um comunicado de imprensa é um ato de marketing. Uma teleconferência de resultados, um relatório regulatório ou uma divulgação corporativa detalhada é um compromisso mais firme, embora ainda autodeclarado. Entre as empresas que usam tecnologia de IA hoje, as que vale a pena levar a sério são aquelas que nomeiam um fluxo de trabalho, um número de usuários e um resultado.
As implantações confirmadas e o que elas realmente estão fazendo
A Amazon é um dos casos mais claros de uma empresa que usa IA na produção diária. Em julho de 2025, a empresa anunciou o DeepFleet, um modelo de IA generativa que coordena seus robôs de armazém da mesma forma que um controlador de tráfego aéreo gerencia aviões. A Amazon disse que a frota havia ultrapassado um milhão de robôs e que o DeepFleet melhorou a eficiência de deslocamento dos robôs em cerca de 10%. Ao lado dele está o Rufus, o assistente de compras, e os modelos de previsão de demanda que decidem qual inventário fica onde. Nada disso é o futuro de robôs humanoides que o circuito de palestras gosta de vender. É logística, tornada incrementalmente mais rápida.
Fonte: Amazon News
O Walmart conta uma história semelhante diretamente do chão de loja. Em junho de 2025, a varejista detalhou um conjunto de ferramentas para associados: um assistente de IA no aplicativo que seus associados estavam usando mais de 900.000 vezes por semana em cerca de três milhões de consultas diárias, e um recurso de tradução em tempo real que cobre 44 idiomas para que funcionários e clientes possam conversar entre si. O Walmart também disse que uma ferramenta de planejamento de turnos por IA reduziu o tempo de agendamento dos gerentes, segundo estimativa da própria empresa, de cerca de 90 minutos para 30, embora estivesse ativa apenas para reposição noturna e ainda fosse um piloto em outros setores. Essa maturidade mista é a textura honesta da adoção real, e raramente sobrevive ao resumo.
O setor de serviços financeiros é onde a IA foi mais fundo no back office, e ele detém a maior concentração de empresas que usam inteligência artificial em escala. O JPMorgan Chase disse que seu LLM Suite interno alcançou a maior parte de sua força de trabalho e credita aos seus assistentes de programação ganhos de eficiência na faixa de 10 a 20% para equipes de engenharia. O Morgan Stanley, trabalhando com a OpenAI, deu aos seus consultores financeiros um assistente que pesquisa na biblioteca de mais de 100.000 documentos de pesquisa da firma, além de uma ferramenta chamada Debrief que redige atas de reuniões com clientes; a OpenAI e a empresa relatam que mais de 98% das equipes de consultores agora a utilizam. E a Erica, do Bank of America, ativa desde 2018, ultrapassou três bilhões de interações com clientes em 2025, atendendo a quase 50 milhões de usuários com mais de 58 milhões de interações por mês.
Depois há a Klarna, o caso que todos citam para ambos os lados do argumento. No início de 2024, a fintech disse que seu assistente baseado em OpenAI lidou com 2,3 milhões de conversas em seu primeiro mês, cerca de dois terços de seus chats de suporte, realizando o trabalho que ela equiparou a 700 agentes em tempo integral. Essa implantação foi real. O que aconteceu a seguir é a parte mais instrutiva.
O asterisco das métricas
Observe a linha comum nessa lista. Entre as empresas que usam tecnologia de IA em escala de produção, os sistemas que estão genuinamente ativos tendem a ser focados, internos e direcionados aos dados da própria empresa: roteamento de robôs, resposta a perguntas de associados, pesquisa em relatórios proprietários, resolução de tickets de suporte rotineiros. Eles são úteis e são entediantes, o que é exatamente o motivo pelo qual funcionam. A proposta chamativa, autônoma e voltada ao cliente do tipo "a IA faz tudo" está quase ausente da coluna de confirmados.
E cada número de manchete acima é da própria empresa. Isso não torna os números falsos. Significa que a maneira honesta de lê-los é como alegações às quais uma empresa estava disposta a associar seu nome, medidas em seus próprios termos, o que é um sinal real e limitado. Guarde esse pensamento ao entrar na próxima seção, onde o mesmo autorrelato funciona no sentido inverso.
A pilha do hype: lançamentos, pilotos e recuos públicos
A Klarna é onde a curva se dobra. Em maio de 2025, cerca de um ano após o lançamento triunfante, a empresa começou a recontratar agentes humanos para casos complexos e cheios de nuances. O CEO Sebastian Siemiatkowski admitiu que a empresa havia focado demais em custos e deixado a qualidade cair, e que os clientes queriam a opção de falar com uma pessoa. A IA permaneceu e ainda lida com a maior parte dos chats; a história da substituição total é a parte que não sobreviveu ao contato com clientes reais.
O McDonald's protagonizou uma história de cautela mais clara. Após um teste de três anos de pedidos por voz desenvolvidos pela IBM em cerca de 100 drive-thrus, a empresa encerrou a parceria em junho de 2024. A precisão dos pedidos havia estagnado na faixa dos baixos 80%, e as redes sociais se encheram de clipes do sistema adicionando centenas de McNuggets a um único pedido ou colocando bacon no sorvete. Uma precisão na casa dos baixos 80% parece razoável até você lembrar que um drive-thru depende de acertar o pedido todas as vezes.
A Air Canada aprendeu a lição sobre responsabilidade da maneira mais difícil. Seu chatbot de suporte inventou uma política de tarifas de luto que não existia e, quando a companhia aérea se recusou a honrá-la, um tribunal da Colúmbia Britânica decidiu em fevereiro de 2024 que a empresa era responsável pelo que seu bot dizia, rejeitando o argumento de que o chatbot era uma entidade separada. Os danos foram pequenos. O precedente não foi: os erros de uma IA voltada para o cliente pertencem à empresa que a implantou. Nova York colidiu com o mesmo obstáculo no mesmo ano, quando seu chatbot MyCity para negócios foi pego dizendo a empreendedores que eles poderiam fazer coisas que a lei proíbe claramente.
Mesmo os casos mais confusos trazem o padrão. Quando o CEO do Duolingo anunciou um plano "AI-first" em abril de 2025, a reação negativa foi forte o suficiente para que ele mais tarde recuasse no tom, mesmo enquanto a empresa continuava crescendo. As falhas se concentram em um só lugar: IA que é autônoma, voltada ao cliente e liberada sobre dados de entrada barulhentos e sem restrições.
A parte que ninguém divulga: a maioria das empresas ainda não está usando IA
Dando um passo atrás das empresas citadas, a realidade prática é sóbria para quem pensa que toda a economia já migrou para a IA. O Business Trends and Outlook Survey do Census Bureau colocou a adoção ao nível de empresa em cerca de 18 a 20% até o início de 2026, subindo para cerca de 32% quando ponderada pelo emprego, porque empresas maiores adotam mais rápido. Entre as empresas com pelo menos 250 funcionários, a adoção atingiu a casa dos altos 30%. Para as menores empresas, quase não se moveu.
Entre as empresas que tentaram, muitas desistiram. A S&P Global Market Intelligence descobriu que 42% das empresas descartaram a maioria de suas iniciativas de IA em 2025, um aumento acentuado em relação aos 17% do ano anterior, e que a organização média abandonou quase metade de suas provas de conceito antes que chegassem à produção, citando preocupações com custos e segurança de dados. Um estudo amplamente debatido do MIT de 2025 foi além, relatando que 95% dos pilotos de IA generativa corporativa não mostraram impacto mensurável em lucros e perdas; esse número foi contestado, mas até seus críticos chegam ao mesmo tipo de problema. A adoção é real, está crescendo e é muito mais fragmentada do que o marketing sugere.
Então o que realmente funciona para empresas que usam IA em 2026
A linha entre a coluna de confirmados e a pilha de hype é consistente o suficiente para ser uma regra. A IA conquista seu espaço quando a tarefa é específica, os dados são seus, um humano permanece no controle e há um fluxo de trabalho real por trás, em vez de apenas uma demonstração. Ela falha quando recebe um trabalho aberto, voltado para o público, com dados de entrada confusos e sem barreiras de proteção. As empresas que usam bem a inteligência artificial em 2026 escolheram a versão entediante de propósito.
Isso traz uma leitura prática para quem está decidindo para onde direcionar um orçamento. As vitórias confiáveis são tarefas delimitadas e de alto volume que um sistema pode fazer do mesmo jeito mil vezes. Transformar uma página de produto em um lote de variações de anúncios em vídeo é esse tipo de tarefa, e é por isso que uma ferramenta como o Creatify se encaixa no padrão que funciona: um trabalho específico, seus próprios inputs e uma pessoa escolhendo o que vai ao ar. As apostas não confiáveis são as que pedem a um modelo para gerenciar todo o relacionamento com o cliente sem supervisão. Dois anos de implantações confirmadas e recuos públicos desenharam o mapa. Vale a pena lê-lo antes que sua empresa se adicione a qualquer uma das colunas.
Leia também: Estratégias de publicidade em marketing: o que funciona em 2026, e o que não funciona
Perguntas Frequentes
Quantas empresas usam IA em 2026?
Menos do que as manchetes sugerem. O Business Trends and Outlook Survey do U.S. Census Bureau coloca a adoção ao nível de empresa em cerca de 18 a 20% das empresas americanas em uma determinada função de negócios até o início de 2026, subindo para cerca de 32% em uma base ponderada pelo emprego, porque grandes empregadores adotam mais rápido. Entre as empresas com 250 ou mais funcionários, a adoção fica na casa dos altos 30%, enquanto as menores empresas mal se moveram.
Quais grandes empresas usam IA, e para quê?
Entre as empresas que confirmaram implantações ativas: a Amazon usa seu modelo DeepFleet para coordenar mais de um milhão de robôs de armazém e o Rufus para ajudar os compradores; o Walmart roda um assistente no aplicativo para associados de loja e uma ferramenta de tradução em 44 idiomas; o JPMorgan Chase implantou um LLM Suite interno para análise de documentos e programação; o Morgan Stanley oferece aos consultores um assistente de pesquisa baseado na OpenAI; a Erica, do Bank of America, lidou com mais de três bilhões de interações de clientes; e a Klarna automatizou uma grande parte do suporte ao cliente. A maioria dessas tarefas é focada, interna ou de recuperação de dados; os sistemas autônomos que são comercializados estão majoritariamente ausentes da coluna de confirmados.
A IA está substituindo empregos nessas empresas?
Principalmente ela está aumentando tarefas específicas, e a tentativa mais pública de substituir pessoal diretamente, a da Klarna, foi parcialmente revertida em 2025, quando a empresa recontratou agentes humanos após reclamações de qualidade. Os dados do censo mostram que apenas uma pequena parcela das empresas que usam IA atribui diretamente à IA as mudanças no quadro de funcionários até o momento.
Por que tantos projetos de IA falham?
A S&P Global Market Intelligence descobriu que 42% das empresas descartaram a maioria de suas iniciativas de IA em 2025, com a empresa média abandonando quase metade de suas provas de conceito antes da produção, citando problemas de custos e segurança de dados. O fio condutor nos fracassos de alto perfil, como o teste de drive-thru do McDonald's e o chatbot de suporte da Air Canada, é a IA autônoma voltada ao cliente, liberada para lidar com entradas confusas e sem barreiras de proteção suficientes.
Como diferenciar o uso real de IA do hype de marketing?
Procure por um fluxo de trabalho nomeado, um número de usuários e um resultado divulgado em uma teleconferência de resultados, relatório regulatório ou anúncio corporativo detalhado, não um comunicado de imprensa sobre um "lançamento". Lembre-se de que mesmo as métricas confirmadas geralmente são declaradas pela própria empresa, não auditadas de forma independente, então trate uma implantação ativa como um sinal mais forte do que um piloto, e um piloto como um sinal mais forte do que um slide de palestra de abertura.
Vá procurar por quais empresas usam IA e os principais resultados lhe entregarão o Forbes AI 50 e uma dúzia de listas prometendo dezenas de exemplos cada. A maioria deles responde a uma pergunta diferente da que você fez, no entanto. A questão de quais empresas estão usando IA, e para quê, tem uma resposta mais estreita e honesta, e ela começa com um número que quase ninguém coloca em uma manchete: no início de 2026, o U.S. Census Bureau aponta que cerca de uma em cada cinco empresas americanas usa IA em absolutamente qualquer função de negócios.
Portanto, o cenário real tem três camadas. Existem empresas usando IA em produção e divulgando o que ela faz. Há uma grande pilha de lançamentos, pilotos e recuos públicos que ganharam mais imprensa do que resultados. E há a maioria silenciosa que ainda assiste das linhas laterais. Este é um tour pelas três, construído a partir do que as próprias empresas confirmaram.
O que "usar IA" realmente significa, e o que conta como uma das empresas que usam IA
Antes dos exemplos, uma definição que vale a pena estabelecer, porque é o que as listas ignoram. Uma empresa "usa IA" no sentido estrito quando declarou publicamente que um sistema está ativo, em produção e realizando um trabalho específico. Esse patamar importa porque a maioria dos números impressionantes que você lerá vem com um asterisco: eles são declarados pela própria empresa. Quando a Klarna diz que seu assistente fez o trabalho de 700 agentes, esse número é da Klarna, do anúncio da própria Klarna, não de uma auditoria independente. Implantação confirmada e ROI verificado de forma independente são duas afirmações diferentes, e o espaço entre elas é onde vive grande parte do hype.
Mantenha essa distinção em mente para tudo abaixo. Um comunicado de imprensa é um ato de marketing. Uma teleconferência de resultados, um relatório regulatório ou uma divulgação corporativa detalhada é um compromisso mais firme, embora ainda autodeclarado. Entre as empresas que usam tecnologia de IA hoje, as que vale a pena levar a sério são aquelas que nomeiam um fluxo de trabalho, um número de usuários e um resultado.
As implantações confirmadas e o que elas realmente estão fazendo
A Amazon é um dos casos mais claros de uma empresa que usa IA na produção diária. Em julho de 2025, a empresa anunciou o DeepFleet, um modelo de IA generativa que coordena seus robôs de armazém da mesma forma que um controlador de tráfego aéreo gerencia aviões. A Amazon disse que a frota havia ultrapassado um milhão de robôs e que o DeepFleet melhorou a eficiência de deslocamento dos robôs em cerca de 10%. Ao lado dele está o Rufus, o assistente de compras, e os modelos de previsão de demanda que decidem qual inventário fica onde. Nada disso é o futuro de robôs humanoides que o circuito de palestras gosta de vender. É logística, tornada incrementalmente mais rápida.
Fonte: Amazon News
O Walmart conta uma história semelhante diretamente do chão de loja. Em junho de 2025, a varejista detalhou um conjunto de ferramentas para associados: um assistente de IA no aplicativo que seus associados estavam usando mais de 900.000 vezes por semana em cerca de três milhões de consultas diárias, e um recurso de tradução em tempo real que cobre 44 idiomas para que funcionários e clientes possam conversar entre si. O Walmart também disse que uma ferramenta de planejamento de turnos por IA reduziu o tempo de agendamento dos gerentes, segundo estimativa da própria empresa, de cerca de 90 minutos para 30, embora estivesse ativa apenas para reposição noturna e ainda fosse um piloto em outros setores. Essa maturidade mista é a textura honesta da adoção real, e raramente sobrevive ao resumo.
O setor de serviços financeiros é onde a IA foi mais fundo no back office, e ele detém a maior concentração de empresas que usam inteligência artificial em escala. O JPMorgan Chase disse que seu LLM Suite interno alcançou a maior parte de sua força de trabalho e credita aos seus assistentes de programação ganhos de eficiência na faixa de 10 a 20% para equipes de engenharia. O Morgan Stanley, trabalhando com a OpenAI, deu aos seus consultores financeiros um assistente que pesquisa na biblioteca de mais de 100.000 documentos de pesquisa da firma, além de uma ferramenta chamada Debrief que redige atas de reuniões com clientes; a OpenAI e a empresa relatam que mais de 98% das equipes de consultores agora a utilizam. E a Erica, do Bank of America, ativa desde 2018, ultrapassou três bilhões de interações com clientes em 2025, atendendo a quase 50 milhões de usuários com mais de 58 milhões de interações por mês.
Depois há a Klarna, o caso que todos citam para ambos os lados do argumento. No início de 2024, a fintech disse que seu assistente baseado em OpenAI lidou com 2,3 milhões de conversas em seu primeiro mês, cerca de dois terços de seus chats de suporte, realizando o trabalho que ela equiparou a 700 agentes em tempo integral. Essa implantação foi real. O que aconteceu a seguir é a parte mais instrutiva.
O asterisco das métricas
Observe a linha comum nessa lista. Entre as empresas que usam tecnologia de IA em escala de produção, os sistemas que estão genuinamente ativos tendem a ser focados, internos e direcionados aos dados da própria empresa: roteamento de robôs, resposta a perguntas de associados, pesquisa em relatórios proprietários, resolução de tickets de suporte rotineiros. Eles são úteis e são entediantes, o que é exatamente o motivo pelo qual funcionam. A proposta chamativa, autônoma e voltada ao cliente do tipo "a IA faz tudo" está quase ausente da coluna de confirmados.
E cada número de manchete acima é da própria empresa. Isso não torna os números falsos. Significa que a maneira honesta de lê-los é como alegações às quais uma empresa estava disposta a associar seu nome, medidas em seus próprios termos, o que é um sinal real e limitado. Guarde esse pensamento ao entrar na próxima seção, onde o mesmo autorrelato funciona no sentido inverso.
A pilha do hype: lançamentos, pilotos e recuos públicos
A Klarna é onde a curva se dobra. Em maio de 2025, cerca de um ano após o lançamento triunfante, a empresa começou a recontratar agentes humanos para casos complexos e cheios de nuances. O CEO Sebastian Siemiatkowski admitiu que a empresa havia focado demais em custos e deixado a qualidade cair, e que os clientes queriam a opção de falar com uma pessoa. A IA permaneceu e ainda lida com a maior parte dos chats; a história da substituição total é a parte que não sobreviveu ao contato com clientes reais.
O McDonald's protagonizou uma história de cautela mais clara. Após um teste de três anos de pedidos por voz desenvolvidos pela IBM em cerca de 100 drive-thrus, a empresa encerrou a parceria em junho de 2024. A precisão dos pedidos havia estagnado na faixa dos baixos 80%, e as redes sociais se encheram de clipes do sistema adicionando centenas de McNuggets a um único pedido ou colocando bacon no sorvete. Uma precisão na casa dos baixos 80% parece razoável até você lembrar que um drive-thru depende de acertar o pedido todas as vezes.
A Air Canada aprendeu a lição sobre responsabilidade da maneira mais difícil. Seu chatbot de suporte inventou uma política de tarifas de luto que não existia e, quando a companhia aérea se recusou a honrá-la, um tribunal da Colúmbia Britânica decidiu em fevereiro de 2024 que a empresa era responsável pelo que seu bot dizia, rejeitando o argumento de que o chatbot era uma entidade separada. Os danos foram pequenos. O precedente não foi: os erros de uma IA voltada para o cliente pertencem à empresa que a implantou. Nova York colidiu com o mesmo obstáculo no mesmo ano, quando seu chatbot MyCity para negócios foi pego dizendo a empreendedores que eles poderiam fazer coisas que a lei proíbe claramente.
Mesmo os casos mais confusos trazem o padrão. Quando o CEO do Duolingo anunciou um plano "AI-first" em abril de 2025, a reação negativa foi forte o suficiente para que ele mais tarde recuasse no tom, mesmo enquanto a empresa continuava crescendo. As falhas se concentram em um só lugar: IA que é autônoma, voltada ao cliente e liberada sobre dados de entrada barulhentos e sem restrições.
A parte que ninguém divulga: a maioria das empresas ainda não está usando IA
Dando um passo atrás das empresas citadas, a realidade prática é sóbria para quem pensa que toda a economia já migrou para a IA. O Business Trends and Outlook Survey do Census Bureau colocou a adoção ao nível de empresa em cerca de 18 a 20% até o início de 2026, subindo para cerca de 32% quando ponderada pelo emprego, porque empresas maiores adotam mais rápido. Entre as empresas com pelo menos 250 funcionários, a adoção atingiu a casa dos altos 30%. Para as menores empresas, quase não se moveu.
Entre as empresas que tentaram, muitas desistiram. A S&P Global Market Intelligence descobriu que 42% das empresas descartaram a maioria de suas iniciativas de IA em 2025, um aumento acentuado em relação aos 17% do ano anterior, e que a organização média abandonou quase metade de suas provas de conceito antes que chegassem à produção, citando preocupações com custos e segurança de dados. Um estudo amplamente debatido do MIT de 2025 foi além, relatando que 95% dos pilotos de IA generativa corporativa não mostraram impacto mensurável em lucros e perdas; esse número foi contestado, mas até seus críticos chegam ao mesmo tipo de problema. A adoção é real, está crescendo e é muito mais fragmentada do que o marketing sugere.
Então o que realmente funciona para empresas que usam IA em 2026
A linha entre a coluna de confirmados e a pilha de hype é consistente o suficiente para ser uma regra. A IA conquista seu espaço quando a tarefa é específica, os dados são seus, um humano permanece no controle e há um fluxo de trabalho real por trás, em vez de apenas uma demonstração. Ela falha quando recebe um trabalho aberto, voltado para o público, com dados de entrada confusos e sem barreiras de proteção. As empresas que usam bem a inteligência artificial em 2026 escolheram a versão entediante de propósito.
Isso traz uma leitura prática para quem está decidindo para onde direcionar um orçamento. As vitórias confiáveis são tarefas delimitadas e de alto volume que um sistema pode fazer do mesmo jeito mil vezes. Transformar uma página de produto em um lote de variações de anúncios em vídeo é esse tipo de tarefa, e é por isso que uma ferramenta como o Creatify se encaixa no padrão que funciona: um trabalho específico, seus próprios inputs e uma pessoa escolhendo o que vai ao ar. As apostas não confiáveis são as que pedem a um modelo para gerenciar todo o relacionamento com o cliente sem supervisão. Dois anos de implantações confirmadas e recuos públicos desenharam o mapa. Vale a pena lê-lo antes que sua empresa se adicione a qualquer uma das colunas.
Leia também: Estratégias de publicidade em marketing: o que funciona em 2026, e o que não funciona
Perguntas Frequentes
Quantas empresas usam IA em 2026?
Menos do que as manchetes sugerem. O Business Trends and Outlook Survey do U.S. Census Bureau coloca a adoção ao nível de empresa em cerca de 18 a 20% das empresas americanas em uma determinada função de negócios até o início de 2026, subindo para cerca de 32% em uma base ponderada pelo emprego, porque grandes empregadores adotam mais rápido. Entre as empresas com 250 ou mais funcionários, a adoção fica na casa dos altos 30%, enquanto as menores empresas mal se moveram.
Quais grandes empresas usam IA, e para quê?
Entre as empresas que confirmaram implantações ativas: a Amazon usa seu modelo DeepFleet para coordenar mais de um milhão de robôs de armazém e o Rufus para ajudar os compradores; o Walmart roda um assistente no aplicativo para associados de loja e uma ferramenta de tradução em 44 idiomas; o JPMorgan Chase implantou um LLM Suite interno para análise de documentos e programação; o Morgan Stanley oferece aos consultores um assistente de pesquisa baseado na OpenAI; a Erica, do Bank of America, lidou com mais de três bilhões de interações de clientes; e a Klarna automatizou uma grande parte do suporte ao cliente. A maioria dessas tarefas é focada, interna ou de recuperação de dados; os sistemas autônomos que são comercializados estão majoritariamente ausentes da coluna de confirmados.
A IA está substituindo empregos nessas empresas?
Principalmente ela está aumentando tarefas específicas, e a tentativa mais pública de substituir pessoal diretamente, a da Klarna, foi parcialmente revertida em 2025, quando a empresa recontratou agentes humanos após reclamações de qualidade. Os dados do censo mostram que apenas uma pequena parcela das empresas que usam IA atribui diretamente à IA as mudanças no quadro de funcionários até o momento.
Por que tantos projetos de IA falham?
A S&P Global Market Intelligence descobriu que 42% das empresas descartaram a maioria de suas iniciativas de IA em 2025, com a empresa média abandonando quase metade de suas provas de conceito antes da produção, citando problemas de custos e segurança de dados. O fio condutor nos fracassos de alto perfil, como o teste de drive-thru do McDonald's e o chatbot de suporte da Air Canada, é a IA autônoma voltada ao cliente, liberada para lidar com entradas confusas e sem barreiras de proteção suficientes.
Como diferenciar o uso real de IA do hype de marketing?
Procure por um fluxo de trabalho nomeado, um número de usuários e um resultado divulgado em uma teleconferência de resultados, relatório regulatório ou anúncio corporativo detalhado, não um comunicado de imprensa sobre um "lançamento". Lembre-se de que mesmo as métricas confirmadas geralmente são declaradas pela própria empresa, não auditadas de forma independente, então trate uma implantação ativa como um sinal mais forte do que um piloto, e um piloto como um sinal mais forte do que um slide de palestra de abertura.
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