A inteligência artificial tornou-se um eixo central da estratégia empresarial, mas os resultados continuam longe de ser uniformes. Enquanto um número crescente de empresas investe em IA, a confiança dos líderes no crescimento das receitas atingiu mínimos de cinco anos. Este paradoxo está no centro do Global CEO Survey 2026 da PwC e ajuda a explicar porque razão apenas uma minoria de organizações consegue transformar tecnologia em vantagem competitiva real.
Segundo o estudo da PwC, apenas 30% dos CEOs antecipam crescimento das receitas em 2026. A quebra de confiança ocorre num contexto em que a IA é simultaneamente vista como oportunidade e como fonte de frustração: apenas 12% dos líderes afirmam ter obtido ganhos simultâneos de custos e receitas com esta tecnologia. A maioria continua presa a projetos piloto, sem impacto financeiro relevante, o que levanta uma questão central para a economia global: porque é que o retorno da IA continua tão desigual?
Do investimento à execução: onde se abre o fosso
A leitura da PwC aponta para um problema de execução mais do que de ambição. A grande maioria dos CEOs reconhece a importância da IA, mas 42% admitem recear não estar a transformar as suas organizações com rapidez suficiente para acompanhar a evolução tecnológica. O tempo dos líderes permanece excessivamente concentrado no curto prazo, e os mecanismos internos de governação, integração tecnológica e decisão estratégica revelam-se insuficientes para escalar a IA de forma transversal.
É neste ponto que a análise setorial ganha relevância. O estudo “Intelligent Energy – A blueprint for creating value through AI-driven transformation”, da KPMG, mostra que o setor energético começa a destacar-se como uma exceção. Cerca de 80% das empresas de energia já reportam ganhos claros de eficiência com IA e 60% indicam um retorno do investimento superior a 10% em projetos em produção. A diferença não reside na tecnologia em si, mas na forma como esta é integrada nos processos críticos.
Energia como laboratório de maturidade digital
No setor energético, a IA está a ser aplicada em ativos essenciais — redes, centrais, infraestruturas de distribuição — onde a eficiência operacional, a manutenção preditiva e a fiabilidade são determinantes para as margens. A KPMG sublinha que estas organizações investiram previamente na qualidade e normalização dos dados, na integração transversal dos sistemas e na capacitação das equipas, criando condições para que a IA deixe de ser experimental e passe a estrutural.
Este contraste ajuda a interpretar o fosso identificado pela PwC. As empresas que conseguem extrair valor da IA são, em regra, aquelas que alinharam tecnologia, dados, governação e estratégia. Onde a IA é tratada como mais uma camada tecnológica, os resultados permanecem difusos; onde é encarada como um motor de transformação operacional, o impacto torna-se mensurável.
Confiança, risco e competitividade
A dificuldade em transformar investimento em retorno surge num ambiente de risco acrescido. O estudo da PwC mostra um aumento das preocupações com tarifas comerciais, cibersegurança e instabilidade geopolítica, fatores que pressionam decisões de investimento e reforçam a cautela das lideranças. Não por acaso, 84% dos CEOs planeiam reforçar a cibersegurança como resposta a riscos externos, sinal de que a tecnologia é hoje inseparável da resiliência empresarial.
Neste contexto, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de eficiência e passa a integrar a equação da competitividade e da segurança económica. O setor energético ilustra bem esta transição: a capacidade de operar melhor com os mesmos ativos, antecipar falhas e proteger infraestruturas críticas transforma-se num fator estratégico, não apenas financeiro.
Uma questão de maturidade, não de hype
A leitura cruzada dos dois relatórios sugere que a atual assimetria nos resultados da IA não é transitória. Pelo contrário, tende a acentuar-se. Como sublinha a PwC, as empresas que já escalaram a IA com bases sólidas são duas a três vezes mais propensas a reportar ganhos financeiros relevantes. A KPMG mostra onde essa maturidade começa a existir.
Para a maioria das organizações, o desafio deixou de ser decidir se deve investir em IA. A questão central passou a ser como estruturar dados, processos e liderança para que esse investimento gere retorno. Num cenário de confiança empresarial em queda, a diferença entre líderes e retardatários será cada vez menos tecnológica e cada vez mais estratégica.
