Introdução
A narrativa de crescimento exponencial da inteligência artificial (IA) tem sido dominante nos últimos anos, impulsionando investimentos, contratações e projetos ambiciosos. Contudo, sinais recentes indicam uma desaceleração que merece atenção estratégica por parte de gestores, investidores e profissionais de tecnologia. As notícias de reestruturações em grandes empresas de tecnologia e relatórios acadêmicos apontando baixa rentabilidade em programas de IA generativa suscitam a necessidade de reavaliar expectativas e práticas de implementação. Este artigo oferece uma análise aprofundada dos fatores que indicam que a “bolha da IA” começa a apresentar rachaduras, com foco nas implicações práticas para corporações e no caso específico das mudanças no Microsoft Excel relatadas por Thom Holwerda (HOLWERDA, 2025).
Panorama atual: por que falar em bolha da IA?
O termo “bolha” sugere uma discrepância entre expectativa e valor real. No contexto da IA, essa discrepância manifesta-se em investimentos massivos, avaliações infladas de startups e promessas de produtividade que nem sempre se traduzem em ganhos econômicos concretos. As bolhas surgem quando a percepção de valor se afasta sistematicamente da capacidade de geração de receita ao longo do tempo. No caso da IA, fatores como hype midiático, facilitação de capital de risco e o apelo de soluções baseadas em aprendizado de máquina trouxeram um ciclo intenso de inovação, mas também de experimentação fracassada.
Esse cenário tem duas frentes de impacto: o mercado financeiro e a adoção empresarial. Para investidores, a correção de expectativas pode significar reavaliação de valuations e liquidez reduzida para empresas que ainda dependem de rodadas de financiamento. Para empresas usuárias, significa necessidade de métricas mais rigorosas ao avaliar projetos de IA, de modo a separar iniciativas estratégicas de provas de conceito que não escalam.
Evidências recentes de desaceleração
Diversos sinais concretos dão suporte à noção de que o ritmo de crescimento está mudando. Entre eles, reportagens sobre cortes e reestruturações em divisões de IA de empresas de grande porte; relatórios acadêmicos e de consultoria que apontam baixa rentabilidade de projetos de IA generativa; e frustrações operacionais com ferramentas que prometiam ganhos de produtividade imediatos.
Um exemplo apontado por Thom Holwerda é a reestruturação da divisão de IA da Meta, que indica que mesmo empresas com recursos significativos estão reavaliando prioridades e custos (HOLWERDA, 2025). Simultaneamente, um relatório do MIT, citado por Holwerda, afirma que “95 percent of companies’ generative AI programs have failed to earn any profit”, o que é um dado alarmante para gestores que apostaram em soluções de IA generativa sem uma modelagem de valor clara (HOLWERDA, 2025).
O caso Meta: ajustes estratégicos e lições para o mercado
A decisão da Meta de reestruturar e reduzir parte de sua divisão de IA reflete uma realidade prática: nem todas as frentes de pesquisa e produto mostram retorno mensurável no curto e médio prazos. Empresas altamente capitalizadas podem absorver experimentos caros; entretanto, a mudança de foco da Meta sinaliza que há limites para a experimentação sem metas de monetização claras.
Lições práticas:
– Priorizar projetos com caminhos claros de monetização e métricas de sucesso quantificáveis.
– Diferenciar iniciativas de pesquisa (longo prazo) de produtos e serviços que devem gerar receita.
– Atenção aos custos de infraestrutura: modelos de última geração demandam investimentos operacionais elevados (GPU/TPU, armazenamento, pipelines de dados).
– Planejamento de transição: preparar planos de contingência caso experimentos não alcancem metas.
Essas medidas reduzem o risco de desperdício de capital e ajudam a evitar que departamentos inteiros fiquem expostos a expectativas insustentáveis.
Relatório do MIT: IA generativa e a questão da rentabilidade
O relatório do MIT citado por Holwerda apresenta um dado contundente: 95% dos programas de IA generativa das empresas não geraram lucro (HOLWERDA, 2025). Esse número, se corroborado por amostras representativas, exige uma reflexão sobre as premissas que sustentam investimentos em IA generativa.
Possíveis explicações para a baixa rentabilidade:
– Falta de integração com processos de negócio que gerem valor tangível.
– Maturidade tecnológica insuficiente para escalabilidade operacional.
– Subestimação dos custos de manutenção e governança de modelos.
– Expectativas exageradas de eficiência que não consideram custos indiretos (treinamento, curadoria de dados, compliance).
A aplicação prudente de IA generativa requer avaliação de custo-benefício detalhada, experimentos controlados com hipóteses testáveis e benchmarks de desempenho alinhados a KPIs financeiros e operacionais.
O impacto das mudanças no Microsoft Excel
Entre as notícias que ilustram efeitos práticos das decisões corporativas está a menção a alterações no Microsoft Excel. Alterações em ferramentas de ampla adoção, como o Excel, têm implicações relevantes para produtividade corporativa, interoperabilidade de processos e expectativas de automação.
Principais reflexos:
– Usuários corporativos dependem de estabilidade em ferramentas de planilha para relatórios financeiros, modelos e operações diárias. Mudanças radicais podem gerar fricção operacional.
– A introdução de recursos baseados em IA (sugestões automáticas, geração de fórmulas, análise de dados) pode aumentar a eficiência, mas também exigir treinamento e revisão de controles internos.
– Se as alterações reduzirem funcionalidades ou alterarem fluxos estabelecidos, há custo de adaptação e risco de perda de confiança.
Ao implementar funcionalidades de IA no Excel, a Microsoft precisa equilibrar inovação com continuidade de uso. Para organizações, a recomendação é adotar uma governança de mudança robusta: avaliar impacto, planejar capacitação e testar integração com processos críticos antes de migrações amplas.
Riscos operacionais, legais e de governança
A adoção acelerada de IA introduz riscos que vão além da mera falha técnica. Entre os riscos centrais estão:
– Risco operacional: modelos que apresentam instabilidade em produção, dependência de fornecedores e custos ocultos de operação.
– Risco de conformidade: uso de dados pessoais, vieses e responsabilidade por decisões automatizadas podem gerar implicações legais.
– Risco de reputação: falhas públicas em sistemas de IA podem abalar confiança de clientes e parceiros.
– Risco financeiro: investimentos que não retornam receita comprometem fluxo de caixa e valuation.
Mitigações recomendadas:
– Estabelecer processos de validação técnica e de negócio antes de escalar soluções.
– Implementar governança de dados e auditoria de modelos.
– Realizar avaliações de impacto regulatório e de privacidade.
– Monitorar continuamente métricas de performance e custos.
O dilema entre inovação e prudência financeira
Empresas enfrentam um dilema: parar inovações por conta de relatórios negativos ou ajustar a abordagem para maximizar valor? A resposta pragmática envolve calibrar portfólios de iniciativas de IA, onde:
– Alguns projetos de pesquisa continuam alinhados a objetivos de longo prazo (pesquisa fundamental, P&D).
– Projetos táticos com caminhos claros de monetização ou economia operacional (automação de processos repetitivos, redução de erros) recebem prioridade e governança rigorosa.
– Provas de conceito devem ter rotas definidas de produção e critérios claros de descontinuação caso não sejam viáveis.
Esse equilíbrio permite que organizações mantenham capacidade de inovação sem expor-se desnecessariamente a desperdício de capital.
Recomendações estratégicas para empresas e investidores
Com base nas evidências e nos riscos descritos, seguem recomendações práticas e acionáveis:
Para executivos e gestores:
– Definir métricas financeiras e operacionais claras (ROI, payback, redução de custos medíveis) para projetos de IA.
– Priorizar casos de uso com benefícios quantificáveis e dados disponíveis de qualidade.
– Criar comitês de governança multidisciplinares (TI, jurídico, compliance, negócio) para aprovar iniciativas.
– Investir em capacitação interna para reduzir dependência de fornecedores externos.
Para investidores:
– Avaliar empresas de IA com critérios que vão além do hype: modelos de receita, retenção de clientes, margem bruta e eficiência de capital.
– Exigir roadmaps realistas e milestones financeiros para desembolsos futuros.
– Considerar risco tecnológico e risco de mercado ao precificar startups.
Para profissionais de TI:
– Implementar pipelines de dados robustos e práticas de MLOps para reduzir custo operacional.
– Focar em interpretabilidade e monitoramento de modelos para manter confiança sobre decisões automatizadas.
– Planejar estratégias de mitigação de vieses e de conformidade regulatória.
Perspectiva para o futuro: normalização e maturidade
A evolução do setor tende a se mover de fases de exuberância para fases de maturidade. O que agora pode ser percebido como “rachaduras” pode também representar um processo saudável de seleção: projetos com fundamentos sólidos sobrevivem e escalonam, enquanto iniciativas fragilizadas são interrompidas ou reestruturadas.
Elementos esperados nesse processo:
– Consolidação tecnológica: ferramentas e frameworks mais maduros e padronizados.
– Modelos de negócio mais realistas: foco em SaaS, serviços gerenciados e integrações com processos de negócio.
– Regulações e padrões de governança que alinhem práticas de desenvolvimento e uso de IA.
– Diversificação de aplicações: aplicações setoriais com valor comprovado (saúde, financeiro, manufatura) ganham relevância frente a promessas genéricas.
Citações diretas e evidências
O artigo original chama atenção para estatísticas e movimentos corporativos relevantes. Como citado, “95 percent of companies’ generative AI programs have failed to earn any profit”, evidenciando a diferença entre experimentação e lucratividade (HOLWERDA, 2025). Além disso, a reportagem relata a reestruturação na Meta e mudanças no Microsoft Excel que ilustram impactos práticos nas grandes plataformas de tecnologia (HOLWERDA, 2025).
Essas evidências devem ser consideradas como parte de um conjunto mais amplo de sinais, incluindo dados de mercado, relatórios financeiros e indicadores de adoção real.
Conclusão
Os indícios de que a bolha da IA está mostrando rachaduras não significam o fim da inteligência artificial. Significam, entretanto, que o setor passa por um ajuste de expectativas. Empresas e investidores precisam adotar critérios mais rigorosos para projetos de IA, priorizando casos de uso com métricas claras de valor. Reestruturações em empresas como a Meta e relatórios como o do MIT são lembretes contundentes de que inovação sem governança, integração e modelo de negócio definido dificilmente resultará em lucro.
Para organizações que desejam extrair valor sustentável da IA, a recomendação é clara: combinar ambição tecnológica com disciplina financeira, governança de dados e foco em resultados mensuráveis. Somente assim será possível transformar capacidades técnicas em vantagens competitivas reais, evitando que o investimento em IA se torne mais um capítulo das rachaduras do mercado.
Referências e citações (ABNT)
HOLWERDA, Thom. The “AI” bubble is showing cracks, and Microsoft ruins Excel. Osnews.com, 21 ago. 2025. Disponível em: https://www.osnews.com/story/143148/the-ai-bubble-is-showing-cracks-and-microsoft-ruins-excel/. Acesso em: 21 ago. 2025.
Fonte: Osnews.com. Reportagem de Thom Holwerda. The “AI” bubble is showing cracks, and Microsoft ruins Excel. 2025-08-21T21:15:57Z. Disponível em: https://www.osnews.com/story/143148/the-ai-bubble-is-showing-cracks-and-microsoft-ruins-excel/. Acesso em: 2025-08-21T21:15:57Z.
