Estudo sobre inteligência artificial na indústria mostra que novas tecnologias podem reduzir a produtividade no curto prazo antes de gerar ganhos e ajuda a entender por que financiar o período de adaptação é parte da estratégia de inovação
Investir em uma nova tecnologia não significa obter ganhos de produtividade imediatamente. Em alguns casos, pode acontecer justamente o contrário: antes de melhorar, o desempenho pode piorar.
É o que mostra o estudo The Rise of Industrial AI in America: Microfoundations of the Productivity J-curve(s), desenvolvido por pesquisadores a partir de dados de fabricantes dos Estados Unidos. A análise encontrou evidências de uma dinâmica conhecida como curva em J: empresas que adotaram inteligência artificial na produção enfrentaram perdas de produtividade no curto prazo, seguidas por melhora de desempenho ao longo do tempo.
O resultado ajuda a explicar um dos principais desafios dos investimentos em inovação. Entre a implementação de uma tecnologia e a geração de resultados existe um período de adaptação que muitas vezes exige novos investimentos, mudanças de processos e aprendizado organizacional.
No caso da inteligência artificial industrial analisada pelo estudo, esse processo envolveu alterações que foram muito além da adoção de software. Os pesquisadores identificaram mudanças em processos produtivos, aumento de estoques em produção, maior utilização de robôs industriais e reorganização do trabalho.
Por que empresas estabelecidas podem sentir mais
O estudo encontrou ainda uma diferença importante entre os perfis das empresas analisadas. Os efeitos negativos de curto prazo foram mais intensos entre estabelecimentos mais antigos.
Há uma explicação possível para isso. Empresas estabelecidas carregam processos, práticas de gestão, estruturas produtivas e conhecimento acumulado ao longo dos anos. Quando uma tecnologia de uso amplo, como a inteligência artificial, entra nesse ambiente, não basta simplesmente adicioná-la ao que já existe.
É necessário adaptar a organização.
Os próprios autores destacam que tecnologias dessa natureza normalmente exigem investimentos complementares, como redesenho de processos, capacitação de profissionais e desenvolvimento de softwares e estruturas de apoio.
Isso ajuda a mudar uma pergunta comum nas empresas. Em vez de avaliar apenas “quanto investimos e quanto já retornou?”, pode ser necessário entender também em qual estágio de maturação o investimento se encontra.
O risco de medir a inovação cedo demais
Essa diferença de tempo entre investimento e resultado cria um desafio para a gestão.
Se uma empresa observar apenas os dispêndios realizados em tecnologia, pessoas, pesquisa e novos processos, pode concluir que o projeto está consumindo recursos sem gerar valor. Por outro lado, exigir resultados financeiros imediatos pode levar à interrupção de iniciativas que ainda estão atravessando uma etapa natural de aprendizado e implementação.
Os dados analisados pelos pesquisadores reforçam esse ponto. Empresas que já utilizavam IA industrial em 2017 e permaneceram na amostra até 2021 apresentaram posteriormente maior crescimento de receita, produtividade do trabalho e emprego.
Isso não significa que todo investimento em tecnologia necessariamente produzirá retorno no futuro. Significa que tempo, implementação e adaptação organizacional precisam fazer parte da avaliação do investimento.
E é justamente nesse intervalo que a estrutura financeira de um projeto de inovação ganha importância.
Quem financia o período de adaptação?
Projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação normalmente concentram gastos antes que seus resultados econômicos sejam plenamente percebidos.
A empresa precisa contratar profissionais, testar soluções, desenvolver produtos ou processos, adquirir equipamentos, realizar experimentações e absorver conhecimento. O retorno, entretanto, pode aparecer somente depois.
Por isso, instrumentos de incentivo e financiamento à inovação podem cumprir um papel estratégico.
A Lei do Bem, por exemplo, permite reduzir o custo tributário associado aos dispêndios elegíveis de pesquisa, desenvolvimento e inovação. Já instrumentos da Finep e do BNDES podem oferecer estruturas financeiras adequadas a projetos que demandam maior prazo de desenvolvimento e maturação.
Não se trata de garantir que um projeto terá sucesso. Trata-se de criar condições financeiras para que empresas consigam desenvolver, testar e amadurecer iniciativas de inovação sem depender exclusivamente de capital próprio ou de estruturas financeiras de curto prazo.
Para André Moro Maieski, sócio-fundador da Macke Consultoria, essa diferença entre o momento do investimento e o momento do retorno precisa ser considerada desde o planejamento.
“É um dos períodos mais delicados de qualquer projeto de inovação: o investimento já começou, mas o resultado ainda não apareceu no balanço. Por isso, estruturar o funding desde o início ajuda a empresa a ter fôlego financeiro para atravessar o período de desenvolvimento e maturação sem comprometer a continuidade do projeto”, afirma Maieski.
Medir o investimento também faz parte da estratégia
Há outro ponto importante nessa discussão: sustentar financeiramente a inovação exige saber quanto, onde e como a empresa está investindo.
A organização dos dispêndios de P&D não deveria começar apenas quando chega o momento de utilizar um incentivo fiscal ou prestar contas de um financiamento. Ela também é uma ferramenta de gestão.
Separar equipes envolvidas, horas dedicadas, materiais, serviços de terceiros, equipamentos e demais gastos relacionados aos projetos permite acompanhar com mais precisão a evolução do investimento.
Além disso, essa rastreabilidade é fundamental para instrumentos como a Lei do Bem, nos quais a empresa precisa demonstrar tecnicamente os projetos desenvolvidos e os respectivos dispêndios elegíveis.
Para Brendo Diogo Ribas, sócio da Macke Consultoria, o controle financeiro e técnico ajuda a empresa a compreender melhor o próprio ciclo de inovação.
“A curva em J também pode ser vista como uma curva de aprendizado da gestão. Quando a empresa acompanha os dispêndios de P&D desde o início, consegue enxergar com mais clareza quanto está investindo, em quais projetos e em que estágio eles estão. Isso melhora tanto a tomada de decisão quanto a capacidade de utilizar os instrumentos disponíveis para financiar a inovação”, afirma Ribas.
Inovação exige tecnologia, tempo e capital
A principal contribuição da curva em J talvez seja lembrar que adotar tecnologia e capturar valor com tecnologia são momentos diferentes.
Entre os dois existe uma etapa menos visível: adaptar processos, desenvolver competências, reorganizar estruturas e aprender a utilizar a nova tecnologia de forma produtiva.
O estudo sobre inteligência artificial industrial mostra que esse intervalo pode ter impacto concreto sobre a produtividade das empresas. Também mostra que, ao longo do tempo, parte das organizações consegue superar essa fase e transformar a adoção tecnológica em crescimento.
Para as empresas, isso coloca três dimensões no mesmo planejamento: estratégia tecnológica, acompanhamento dos investimentos e estrutura de funding.
É nesse ponto que estratégia de inovação e estratégia financeira se encontram: criar condições para investir, atravessar o período de maturação e transformar desenvolvimento tecnológico em competitividade.
Fontes:
How to measure returns on AI, The Economist, 20 de agosto de 2026. McElheran, K.; Yang, M.; Kroff, Z.; Brynjolfsson, E. The Rise of Industrial AI in America: Microfoundations of the Productivity J-curve(s), 2025.