O uso da inteligência artificial (IA) em Wall Street gerou uma movimentação de mais de US$ 44 bilhões em investimentos no primeiro semestre de 2025. De acordo com o Goldman Sachs, a expectativa é que esse número chegue a US$ 200 bilhões até o fim do ano. Porém, um estudo do MIT alerta que 95% das iniciativas de IA nas empresas não estão tendo o retorno esperado, evidenciando uma grande frustração no setor.
O relatório “The GenAI Divide” destacou que apenas 5% dos projetos de IA conseguem impactar significativamente a receita das empresas. Os pesquisadores identificaram que os sistemas de IA generativa falham em aprender com o feedback e não se adaptam aos contextos, limitando o seu potencial. Em vez de se tornarem assistentes autônomos, muitas dessas ferramentas acabam apenas ajudando em tarefas individuais, sem transformar os lucros das empresas.
A análise do MIT sugere que a expectativa de que a IA poderia injetar US$ 6 trilhões na economia global até 2030 está longe da realidade. Com ganhos de produtividade aquém do esperado, o setor financeiro enfrenta riscos a longo prazo. Além disso, a ideia de substituição em massa de empregos não se concretiza, com as mudanças sendo mais voltadas a otimizações em custos do que a reestruturações profundas.
A IA em Wall Street tem sido um dos temas mais comentados em 2025, com startups do setor captando mais de US$ 44 bilhões só no primeiro semestre, superando o total do ano anterior. Estima-se que os investimentos alcancem US$ 200 bilhões até o final do ano, de acordo com o Goldman Sachs. No entanto, um estudo recente do MIT revela que 95% das tentativas de implementação de IA em empresas não estão obtendo sucesso.
O relatório “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” avaliou a integração de ferramentas como ChatGPT e Microsoft Copilot em diversas empresas. Os resultados mostram que apenas 5% dos projetos conseguem gerar um aumento significativo na receita, enquanto a maioria não apresenta impacto financeiro mensurável.
Segundo os pesquisadores, a arquitetura dos sistemas de IA generativa é a principal causa desse baixo desempenho. Esses sistemas não aprendem com o feedback, não se adaptam ao contexto e não evoluem ao longo do tempo. Em vez de atuarem como “assistentes autônomos”, eles permanecem restritos a fluxos de trabalho isolados, impactando apenas a produtividade individual, sem alterar a estrutura de lucros das empresas.
Essa situação cria um descompasso, já que as projeções otimistas previam que a IA adicionaria mais de US$ 6 trilhões à economia global até 2030. Para alcançar essa meta, os ganhos de produtividade precisariam aumentar de forma exponencial, o que está distante da realidade atual, onde os melhores sistemas concluem apenas 30% das tarefas para as quais são testados.
O estudo do MIT também questiona a ideia de uma “substituição em massa” de empregos pela IA. Nos próximos anos, os impactos devem se limitar a otimizações externas de custos, sem grandes reestruturações internas.
O mercado financeiro parece ignorar esses dados. A Palantir, por exemplo, viu suas ações dispararem mais de 100% este ano, impulsionadas pela expectativa de contratos de IA com governos e empresas. Contudo, a ação sofreu uma queda de 17% em uma semana, com uma perda de US$ 73 bilhões em valor de mercado.
A situação melhorou com os sinais de corte de juros nos EUA, que impulsionaram Wall Street. A ação da Palantir subiu 2,2% na sexta-feira, mas o estudo do MIT serve como um alerta sobre os riscos no setor.
O próprio CEO da OpenAI, Sam Altman, admitiu que o setor de IA em Wall Street vive uma bolha. Se a promessa da IA não se concretizar, o risco é um colapso que pode afetar toda a economia global.
Via InfoMoney
