O debate sobre uma possível bolha da Inteligência Artificial (IA) ganha fôlego à medida que o setor segue em expansão vertiginosa. Segundo a Statista, o mercado global de IA deve crescer 31% em 2025, alcançando US$ 244 bilhões e mantendo taxas de dois dígitos pelos próximos sete anos.

No Brasil, o avanço é igualmente expressivo. As projeções indicam movimentação de US$ 2,85 bilhões em 2025, chegando a US$ 15,9 bilhões até 2031, com crescimento médio anual de 33,3%. Em escala global, o setor pode ultrapassar US$ 400 bilhões em 2027 e romper a barreira de US$ 1 trilhão em 2031.

Esse impulso coloca a IA entre as forças mais dinâmicas da economia, lado a lado com segmentos como pagamentos digitais, manufatura, saúde e Internet das Coisas (IoT). Ainda assim, o ritmo acelerado traz questionamentos. Dúvidas sobre maturidade, retorno e sustentabilidade reacendem a discussão: estaríamos realmente diante de uma bolha?

O ciclo de maturidade da IA segundo o Gartner

O Hype Cycle 2025: muito além da IA generativa ilustra a jornada de amadurecimento das tecnologias emergentes, passando por cinco fases: Gatilho de Inovação, Pico de Expectativas Infladas, Vale da Desilusão, Aclive do Esclarecimento e Platô de Produtividade.

Tecnologias como IA Generativa, agentes autônomos e IA responsável estão atualmente no Pico de Expectativas Infladas. Isto é, um estágio em que o entusiasmo costuma ultrapassar os resultados reais.

Essa fase é típica de momentos em que o mercado se aproxima de uma bolha da IA. O investimento cresce, mas o retorno ainda é incerto. 

Desafios de valor e maturidade empresarial

Embora o entusiasmo siga em alta, os resultados ainda dividem opiniões. O levantamento do Gartner mostra que, em média, as organizações investiram US$ 1,9 milhão em iniciativas de IA generativa em 2024, mas menos de 30% dos líderes de IA afirmam que seus CEOs estão satisfeitos com o retorno sobre esses investimentos.

De acordo com a consultoria, pelo menos 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados até o fim de 2025, devido a dados de baixa qualidade, custos crescentes, controles de risco inadequados e falta de clareza sobre o valor de negócio. 

Isso porque empresas em estágios iniciais de maturidade enfrentam dificuldades em definir casos de uso e métricas de ROI, enquanto as mais avançadas esbarram na escassez de profissionais qualificados e na baixa alfabetização em IA dentro das equipes.

Além disso, há entraves em governança, viés, ética e conformidade regulatória. Esses elementos tornam mais complexa a transição da fase de piloto para a operação em larga escala.

A comparação com bolhas históricas e a atual bolha da IA

Especialistas traçam paralelos entre o boom atual e a bolha das pontocom do início dos anos 2000. Contudo, há diferenças fundamentais. As empresas de IA já geram receita e possuem modelos de negócio viáveis, enquanto muitas startups pontocom operavam sem lucratividade.

Ainda assim, a velocidade de adoção, o volume de capital investido e a ausência de métricas consolidadas de retorno levantam dúvidas sobre a sustentabilidade de longo prazo. O risco maior não está na inovação, mas na discrepância entre expectativa e entrega, o que pode caracterizar uma bolha em formação.

Fatores que merecem atenção

• Pressão sobre margens: altos volumes de CAPEX em infraestrutura de IA por grandes empresas podem reduzir lucratividade se os resultados não forem imediatos.
  
• ROI indefinido: inúmeros projetos de IA ainda carecem de escala operacional e clareza sobre valor gerado.
  
• Governança e regulação: dilemas éticos, vieses e novas legislações tendem a limitar a expansão de modelos generativos.
  
• Talento e capacitação: a competição por profissionais e a falta de fluência em IA nas lideranças dificultam amadurecimento estratégico.

Esses elementos, combinados, reforçam a necessidade de uma abordagem mais realista diante do entusiasmo que cerca a implementação da IA em empresas.

Ajuste de expectativas e consolidação tecnológica

O entusiasmo global com a IA é inegável, mas os dados mostram que o setor vive uma fase de ajuste e consolidação. À medida que o mercado amadurece, o foco tende a migrar da experimentação para a eficiência e a geração de valor comprovado.

Dessa forma, a chamada bolha da IA pode não representar um colapso iminente, mas sim uma etapa natural de amadurecimento que demonstrará quais inovações são, de fato, sustentáveis.

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