Empresas de todos os portes compram acesso a ferramentas de IA e tratam a compra como se já fosse a adoção. O índice de 2026 sobre gestão de assinaturas de software da Zylo, que analisa dezenas de milhões de licenças corporativas, encontrou que 43% das licenças de software ficam sem uso — um desperdício médio de US$ 80,6 milhões por ano nas organizações analisadas. A Flexera, no relatório de 2025 sobre gestão de ativos de TI, registrou que 35% das empresas viram esse desperdício crescer no último ano, mesmo com mais gente de olho nele.
Quando o produto comprado é IA, o mesmo padrão se repete e fica mais caro de ignorar. O estudo "Rewiring the C-Suite", do Instituto IBM de Valor de Negócio, ouviu mais de 2 mil executivos-chefes e encontrou que apenas 25% dos funcionários usam IA de forma regular no trabalho — em empresas que já compraram e distribuíram a ferramenta para toda a equipe. A pergunta que interessa a quem assina o orçamento não é quantas licenças de IA a empresa tem. É quantas delas alguém de fato abre.
Isso importa porque o custo sai do caixa no mesmo mês em que a licença é assinada, e o retorno, quando existe, se perde numa média de uso que raramente alguém confere pessoa por pessoa. Uma conta parada custa o mesmo todo mês, dê ou não dê resultado.
O preço da licença parada
Pesquisa da Productiv, que acompanhou quase 100 milhões de licenças de software ao longo de três anos, chegou a um número na mesma faixa da Zylo: 40% das licenças de software corporativo não são usadas. Não é falha de um fornecedor ou de uma categoria de ferramenta — é um padrão de como as empresas compram tecnologia: primeiro por previsão de necessidade, depois por hábito de renovação, quase nunca por confirmação de uso real.
Com IA, o mesmo padrão aparece com uma variação que custa mais caro: a distância entre ter acesso e usar de verdade é maior do que em outras categorias de software. A BCG, em pesquisa de 2025 sobre IA no trabalho, descreveu essa distância como um teto de vidro: mais de três quartos das lideranças e gerências usam IA generativa várias vezes por semana, enquanto o uso regular entre funcionários da linha de frente estacionou em 51%. A ferramenta chega para todos; o hábito de abrir, não.
O estudo da IBM citado no início detalha o outro lado dessa mesma distância: mesmo com acesso amplo já distribuído pela empresa, apenas 25% dos funcionários usam a IA de forma regular no trabalho. Entre uma conta ativa e um hábito formado, a maioria das empresas ainda não tem nada que sustente a travessia.
O motivo raramente é falta de interesse. É a ausência de três coisas concretas: uma rotina em que a IA já está prevista, um exemplo pronto de como aquela tarefa específica se resolve com ela, e a certeza de que fazer aquilo é permitido. Sem essas três peças, abrir a ferramenta vira um exercício de adivinhação — e a maioria das pessoas prefere terminar a tarefa do jeito que já sabe fazer.
Dar acesso não é dar rotina
A reação mais comum ao baixo uso é distribuir mais acesso ou marcar um treinamento pontual. Os dois ajudam pouco sozinhos. A própria BCG mediu isso: apenas um terço dos funcionários recebe treinamento de verdade, e quem recebe pelo menos cinco horas de treinamento com acompanhamento presencial mostra um uso regular claramente mais alto do que quem só ganhou a licença.
O Índice de Força de Trabalho da Slack, publicado no fim de 2024, mostrou o outro lado do problema: a adoção nos Estados Unidos praticamente parou de crescer num trimestre — de 32% para 33% —, e quase metade das pessoas de escritório (48%) disse ter desconforto em admitir ao próprio gestor que usou IA numa tarefa comum. Christina Janzer, que dirige a área de pesquisa da Slack, resumiu o problema numa frase.
Grande parte do peso foi colocado sobre os próprios funcionários, para que descobrissem sozinhos como usar a IA.
É esse peso que explica a licença parada. Não é que a pessoa decidiu não usar a IA — é que ninguém decidiu por ela quando pode usar, com o quê e até onde pode ir. Sem essa decisão tomada antes, cada tentativa começa do zero e carrega o risco de errar sozinha. A maioria escolhe não arriscar.
O que precisa existir na prática
Um ambiente de IA que a equipe realmente usa se define por mecanismos verificáveis, não por mais uma campanha de incentivo.
Identidade corporativa, não conta avulsa. O acesso vem do mesmo diretório que já controla e-mail e sistemas internos, sem cadastro paralelo para alguém lembrar de desativar quando a pessoa muda de função ou sai da empresa.
Acesso conforme o papel de cada pessoa. Cada pessoa enxerga as ferramentas e as ações que o próprio papel autoriza — nem tudo, nem nada, o suficiente para a rotina dela.
Aprovação humana conforme o risco. Ações sensíveis param e pedem confirmação de alguém antes de seguir. Documentos que vão virar conhecimento oficial passam por revisão e aprovação em duas etapas, com quem escreve separado de quem aprova.
Trilha de auditoria. Todo uso relevante fica registrado — quem fez o quê, quando e com qual resultado — para responder a uma pergunta de auditoria em minutos, não em semanas.
Reutilização com permissões. Quando alguém da equipe monta um agente, um roteiro de conversa ou uma sequência de etapas que resolve bem uma tarefa, isso pode ser disponibilizado para outras pessoas, grupos e papéis, sem virar acesso irrestrito para quem não deveria ter.
É esse último ponto que fecha o ciclo entre acesso e uso: sem ele, a rotina que funcionou fica presa em quem a descobriu, e a próxima pessoa começa do zero de novo. É assim que a Skyller foi desenhada: identidade vinda do diretório da empresa, permissão por papel e reaproveitamento do que já funciona, como padrão — não como configuração à parte.
Da licença individual ao uso compartilhado
No modelo de licença por pessoa, o orçamento de IA se comporta como qualquer outro software mal ajustado: uma parte da equipe nunca chega perto do limite da própria conta, enquanto outra parte esbarra nele toda semana. Nenhuma das duas situações aparece no relatório financeiro — só o total gasto, sem dizer se aquilo virou trabalho.
Quando o acesso é compartilhado pela equipe, em vez de travado por pessoa, o mesmo orçamento rende mais: quem precisa mais numa semana usa mais, quem precisa menos libera espaço para o time, e o consumo fica visível por área — não como uma linha única de "assinaturas de IA" perdida no meio de outras cem.
O ganho maior, porém, é o que acontece com o trabalho em si. Uma rotina descoberta por uma pessoa deixa de morrer com ela. Vira algo que a próxima pessoa reaproveita, ajusta e melhora — e a empresa passa a acumular capacidade, não só gasto.
Antes de renovar a próxima licença
Antes de assinar mais um ano de acesso a IA, vale levar estas perguntas para a reunião de orçamento com TI e as lideranças de operação:
- Quantas contas de IA a empresa paga hoje, e quantas delas foram abertas na última semana? Se ninguém sabe responder, o problema não é o fornecedor — é a falta de visibilidade sobre o próprio gasto.
- Quando alguém da equipe descobre um jeito bom de usar a IA numa tarefa, isso vira algo que outra pessoa pode reaproveitar? Se a resposta é "só ela sabe fazer assim", a empresa paga a mesma descoberta de novo a cada pessoa nova.
- Uma pessoa nova sabe, no primeiro dia, o que pode e o que não pode pedir para a IA fazer? Se a resposta depende de perguntar a um colega, a licença já nasceu sem rotina.
- O custo de IA aparece separado por área no orçamento, ou é uma linha só, somada? Sem separação, ninguém consegue dizer se um time usa pouco ou se outro usa demais.
