Por Éric Machado, especialista em gestão de TI e Supply Chain*
A inteligência artificial deixou de ser apenas um tema de inovação e passou a influenciar decisões centrais do negócio. Tornou-se prioridade de conselho, pauta recorrente em comitês executivos e promessa de transformação em praticamente todos os setores. Ainda assim, a discussão mais relevante muitas vezes permanece em segundo plano: a captura efetiva de valor econômico.
O ponto central é que usar inteligência artificial, por si só, não significa construir vantagem competitiva. Acesso à IA é comum. Captura de valor é raro. E em muitos casos, as empresas estão apenas financiando a nova infraestrutura digital enquanto poucas concentram o verdadeiro poder econômico. A tecnologia, isoladamente, não gera valor. Ela amplifica a qualidade daquilo que a empresa já possui: processos, dados, governança e capacidade de execução.
A escala dos investimentos ajuda a revelar quem está jogando o jogo principal. Segundo o AI Index Report 2025, da Universidade Stanford, o investimento privado em IA nos Estados Unidos chegou a US$ 109,1 bilhões em 2024, evidenciando que a corrida é liderada por um grupo restrito de empresas capazes de sustentar custos massivos de desenvolvimento, processamento e infraestrutura. Trata-se não apenas de uma revolução tecnológica, mas de uma reorganização econômica em que o acesso à capacidade computacional redefine poder de negociação e captura de valor.
O ponto mais revelador aparece quando se observa onde o lucro se acumula. A NVIDIA reportou receita anual de US$ 215,9 bilhões no ano fiscal de 2026, com margem bruta próxima de 75%, um patamar raríssimo mesmo entre gigantes de tecnologia. O dado reforça uma reflexão estratégica incontornável: enquanto milhares de empresas discutem aplicações de IA em atendimento, marketing ou produtividade, a maior captura de valor continua concentrada na camada invisível que fornece processamento, chips e arquitetura computacional. Quem vende a base ganha escala e margem. Quem apenas utiliza paga continuamente por capacidade.
Ao mesmo tempo, é importante evitar uma leitura simplista desse cenário. A captura de valor não está restrita apenas a quem controla a infraestrutura. Existem empresas que, mesmo sem operar modelos próprios ou possuir capacidade computacional proprietária, conseguem gerar ganhos relevantes quando aplicam IA em processos críticos e sustentados por dados bem organizados. O valor não vem apenas da tecnologia em si, mas da forma como ela é incorporada à operação.
É justamente nesse ponto que a discussão sobre margem ganha profundidade. Empresas que conectam IA a áreas como supply chain, planejamento, pricing e previsão de demanda começam a capturar ganhos concretos em redução de custos, aumento de eficiência, melhora de nível de serviço e expansão de margem. Um exemplo claro está no uso de IA para previsão de demanda integrado ao planejamento operacional: quando a tecnologia melhora a acurácia da previsão, reduz excesso de estoque, evita rupturas e otimiza a alocação de capital, o impacto econômico deixa de ser abstrato e passa a se refletir diretamente no resultado.
Entramos em uma fase em que o verdadeiro ativo deixa de ser o algoritmo e passa a ser a arquitetura que conecta tecnologia, dados e operação. Na prática, essa arquitetura significa dados confiáveis e organizados, integração entre sistemas como ERP, plataformas operacionais e ferramentas analíticas, além do uso da IA conectado à tomada de decisão e não apenas restrito a análises periféricas ou testes isolados.
Esse ponto é central porque muitas organizações ainda permanecem presas à lógica dos pilotos. Testam modelos, criam provas de conceito e celebram ganhos pontuais, mas não conseguem levar a inteligência artificial para o centro da operação. O valor real só aparece quando a tecnologia entra no fluxo decisório e altera, de forma consistente, a maneira como a empresa planeja, executa e monitora seu negócio.
A diferença entre usar IA e construir vantagem com IA está justamente aí. Empresas que estruturam seus próprios fluxos de dados, ajustam processos e integram inteligência artificial ao núcleo decisório passam a acumular poder econômico e margem. As demais operam como assinantes sofisticadas de tecnologia. No curto prazo, a distinção pode parecer sutil. No longo, ela define quem captura valor e quem apenas absorve custo.
Na corrida da IA, o futuro não pertence necessariamente a quem adota primeiro, mas a quem decide, com clareza estratégica, onde o valor econômico permanece.
*Éric Machado é CEO, especializado em gestão de Tecnologia da Informação (TI) e Supply Chain. Com quase 30 anos de experiência e conhecido por ser um dos primeiros consultores de Oracle EBS e Supply Chain do Brasil, além de já ter atuado em grandes companhias como General Eletric (GE), Xerox, Yamaha, Toyota, Globo, Epson, IBM, Deloitte, LATAM, Cummins e Meritor.
