O artigo aborda o fosso entre a adoção declarada de inteligência artificial pelas empresas e a transformação efetiva dos seus processos. Muitas empresas afirmam usar IA, mas poucas conseguem demonstrar com números concretas que mudanças resultaram dessa adoção. Este fenómeno é descrito como um dos temas mais relevantes da economia da inovação e um dos mais mal compreendidos pelas próprias organizações.
O setor do retalho serve como exemplo central desta problemática. É comum uma cadeia de lojas adquirir ferramentas de previsão de procura baseadas em IA, apresentá-las como marco de inovação em relatórios internos, mas continuar a decidir reposições e campanhas exatamente como antes, com os gestores de loja a confiar mais na sua experiência do que nos outputs dos modelos. A ferramenta existe, foi paga e aparece no orçamento de tecnologia, mas não alterou o processo de decisão.
O artigo recorre a um paralelo histórico para ilustrar o problema. Quando a eletricidade chegou às fábricas americanas no início do século XX, os ganhos de produtividade só surgiram décadas depois, quando as fábricas deixaram de simplesmente substituir motores a vapor por elétricos no mesmo layout e passaram a redesenhar completamente a organização espacial da produção. Com a IA, o mesmo princípio aplica-se, mas ao ritmo acelerado da economia digital, tornando o atraso mais visível e mais custoso.
O artigo identifica ainda um efeito de sinalização que agrava o problema: anunciar a adoção de IA tornou-se um sinal de inovação para investidores, clientes e reguladores. Este incentivo reputacional favorece anúncios rápidos de compra de tecnologia, mas não recompensa o trabalho mais lento e menos visível de mudança de processos internos. A implicação para gestores e decisores de política económica é que medir a adoção de IA pela percentagem de empresas que compraram ferramentas é um indicador enganador, sendo mais útil medir quantas empresas alteraram efetivamente os seus processos de decisão, organogramas e critérios de avaliação de desempenho.
