Dados interessantes da Wharton mostram que 75% das empresas veem um ROI positivo no investimento em IA. Mas o que é mais fascinante e revelador é o delta entre as empresas que estão < US$ 2 bilhões em receita versus aquelas que > US$ 2 bilhões em receita. Taxas muito mais altas de ganhos significativos e taxas muito mais baixas de ainda estar preso na fase piloto para o grupo de empresas menores. Isso certamente é intuitivo, pois as pequenas empresas sempre podem se mover mais rápido e adotar novas tecnologias mais rapidamente. Mas a IA amplia essa diferença clássica porque muda a natureza do trabalho em comparação com outra tecnologia que você implementa e segue em frente. A quantidade de saída que você obtém dos agentes de IA estará diretamente correlacionada ao quanto você altera (ou reinicia) seu fluxo de trabalho. É um continuum daqueles que projetam um processo do zero em uma extremidade para aqueles que não estão dispostos a mudar nada na outra. As empresas menores podem mudar seus processos com mais facilidade ou começar do zero. Isso é claramente mais difícil em grandes empresas. Mas muitas vezes será necessário obter totalmente os ganhos da IA. Esta continuará sendo uma das grandes vantagens que as empresas menores e as equipes mais rápidas têm por enquanto. Será interessante, porém, à medida que as empresas maiores começarem a descobrir isso e recuperar o atraso.

É difícil explicar o quão grande é a lacuna entre tudo o que estamos vendo e falando aqui e o que o resto do mundo está fazendo. Geralmente, há pelo menos um atraso de ~ 6 meses para que ideias ou tendências escapem de X, e então são mais alguns anos para que qualquer adoção real ocorra. As coisas em que pequenas startups ou super equipes online estão trabalhando hoje se tornarão o padrão para todos os outros em alguns anos. Isso provavelmente continuará a ser uma vantagem composta, já que cada ideia se baseia em uma anterior. Você realmente tem um dispositivo de viagem no tempo se estiver apenas prestando atenção a algumas das coisas certas agora.

Embora isso possa ser um exagero mais extremo, há uma saliência substancial de capacidade na forma de coisas que os modelos de IA podem fazer, mas ainda não foram adotados uniformemente. Quando converso com empresas, fica claro que a maioria delas ainda não explorou totalmente o que é possível hoje com IA. Na maior parte, essa é uma lacuna do que foi construído até agora para aproveitar os modelos. Para facilitar essa adoção, precisaremos de soluções aplicadas a serem construídas para a maioria das categorias de trabalho. Mas mesmo depois que todas essas soluções forem construídas, serão necessários anos de gerenciamento de mudanças e ajuste de fluxos de trabalho para aproveitar os agentes. Mesmo nas categorias mais maduras de progresso, onde empacotamos soluções, como codificação com cursor, códice ou código claude, ainda estamos em minoria nas mãos dos desenvolvedores corporativos no momento. Claro que isso representa a oportunidade agora para quem está construindo. Apesar de quanto progresso vemos online, ainda estamos muito cedo.