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Nos últimos dois anos, os líderes do setor de saúde deixaram de questionar se a IA generativa é relevante e em que áreas, e passaram a se concentrar em como utilizá-la de forma responsável e em escala. Nossa pesquisa mais recente com executivos de saúde dos Estados Unidos revela vários sinais desse amadurecimento: metade dos entrevistados afirma que suas organizações já implementaram IA generativa e mais de 80% implantaram os primeiros casos de uso voltados ao usuário final. Embora os riscos relacionados à segurança da inteligência artificial continuem sendo uma preocupação central, os obstáculos à implementação se tornaram igualmente urgentes (veja Box, “Metodologia da pesquisa”).
Vale notar que metade dos entrevistados afirma que suas organizações implementaram os primeiros casos de uso há mais de seis meses. Essa cadência reflete uma confiança crescente tanto nas capacidades organizacionais como na prontidão operacional, sugerindo que as organizações de saúde não veem mais a IA generativa como algo experimental, e sim, cada vez mais, como uma competência essencial.
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Ao mesmo tempo, os desafios enfrentados pelos líderes do setor estão evoluindo. Preocupações antigas com confiança, segurança e governança agora coexistem com as realidades operacionais da integração. Nesse contexto, um interesse crescente pela IA agêntica aponta para o próximo estágio de maturidade, no qual as organizações deixarão de utilizar a IA generativa para criação de conteúdo ou suporte a tarefas isoladas e adotarão a IA agêntica para executar ações e coordenar processos complexos de ponta a ponta.
Avançando da prova de conceito para a implantação
A pesquisa conduzida no quarto trimestre de 2025 é a primeira na qual pelo menos 50% dos entrevistados relatam que suas organizações já implementaram IA generativa. Nas edições do quarto trimestre de 2024 e de 2023, esse percentual foi apenas 47% e 25%, respectivamente. O marco atingido em 2025 evidencia uma progressão contínua das provas de conceito para a implementação em escala. Outro sinal desse avanço é que, pela primeira vez, todos os entrevistados afirmam ter no mínimo algum plano de adoção, indicando menos hesitação organizacional em relação à tecnologia.
Embora mais recente, a IA agêntica já desperta amplo interesse. Em consonância com seu caráter emergente, o nível de adoção ainda é significativamente inferior ao da IA generativa: apenas 19% dos entrevistados afirmam que suas organizações alcançaram esse estágio de maturidade. Por outro lado, 51% relatam estar conduzindo provas de conceito e apenas 1% declara que suas organizações não têm planos de desenvolver aplicações de IA agêntica.
As taxas de adoção variam conforme o subsetor. As empresas de serviços e tecnologia de saúde estão à frente em termos de implementação, enquanto as operadoras de planos de saúde relatam taxas de adoção inferiores a 50%. O mesmo padrão se mantém no caso dos sistemas multiagente, embora haja em todos os subsetores uma defasagem de maturidade em relação à IA generativa.
Áreas de maior potencial
Os entrevistados citam com mais frequência a eficiência administrativa como o domínio de maior potencial tanto para a IA generativa como para fluxos de trabalho multiagente. No caso da IA generativa, também se destacam os domínios de software e infraestrutura, engajamento de pacientes/associados e produtividade clínica – todos mencionados por mais de 50% dos entrevistados. Já no contexto de fluxos de trabalho multiagente, o percentual de citações desses mesmos domínios é bem menor.
Onde a IA generativa está sendo implementada
Como os sistemas multiagente estão sendo utilizados
A adoção de sistemas multiagente também varia conforme o subsetor: os entrevistados de organizações de cuidados clínicos são os que mais relatam a utilização de soluções específicas por função; as operadoras de planos de saúde tendem a priorizar a automação dos fluxos de trabalho de ponta a ponta; e as empresas de serviços e tecnologia de saúde se concentram em casos de uso transversais. É provável que esses padrões reflitam diferenças subjacentes nas prioridades e nos modelos operacionais de cada subsetor: as organizações de cuidados clínicos tenderiam a adotar soluções específicas para cada função ou fluxo de trabalho clínico especializado; as operadoras de planos de saúde buscariam automação integral para obter ganhos de eficiência ao longo de processos padronizados; e as empresas de serviços e tecnologia de saúde se concentrariam em casos de uso transversais que possam ser reproduzidos e dimensionados para vários clientes.
Concentrar esforços em um domínio – isto é, em um fluxo de trabalho completo de ponta a ponta – é fundamental. Pesquisas da McKinsey em diversos setores mostram que as organizações que melhor utilizam a IA generativa e a IA agêntica são aquelas que, em cada domínio, consideram os fluxos de trabalho de ponta a ponta, valendo-se das capacidades dos agentes de IA para gerar valor superior ao obtido com casos de uso isolados ou transversais.
Barreiras à escalabilidade
Como observado em pesquisas anteriores, os líderes da área da saúde levam os riscos e a segurança bastante a sério ao escalar soluções de IA generativa: 43% dos entrevistados os apontam como um obstáculo à implementação. Três preocupações são citadas com mais frequência: imprecisões e vieses da IA, riscos relacionados à segurança e desafios de compliance regulatória. Muitos líderes também fazem referência a questões éticas e relativas à privacidade.
Os entrevistados mencionam ainda alguns obstáculos operacionais: os desafios de integrar a IA e a escassez de capacidades internas figuram, respectivamente, como a primeira e a terceira barreiras mais citadas para escalar a IA generativa. Esse cenário reflete, em parte, uma crescente maturidade organizacional na utilização da IA, pois à medida que as empresas avançam para além dos estágios de planejamento e prova de conceito, o maior desafio deixa de ser a preocupação com possíveis riscos e passa a ser como incorporar a IA generativa a complexos sistemas de saúde legados – nos quais a orquestração tecnológica e o redesenho dos fluxos de trabalho são os grandes gargalos.
Expectativas de retorno do investimento (ROI)
Modelos operacionais e parcerias
Embora parcerias com fornecedores externos continuem sendo a estratégia predominante para desenvolver soluções de IA generativa, seja no setor como um todo ou em cada subsetor, o interesse em desenvolver soluções internas é maior entre as empresas de serviços e tecnologia de saúde (36%) do que entre as organizações de cuidados clínicos (19%) e as operadoras de planos de saúde (12%). Esse padrão talvez seja reflexo de uma adoção mais madura da tecnologia pelas empresas de serviços e tecnologia de saúde, ou da sua maior propensão a explorar ofertas de serviços exclusivas. Por outro lado, os líderes de organizações de cuidados clínicos (36%) e de operadoras de planos de saúde (39%) relatam que suas organizações demonstram preferência por soluções prontas para uso, possivelmente sinalizando o desejo de acelerar a velocidade de implementação de ferramentas de IA ou uma limitação das capacidades internas necessárias para desenvolver soluções próprias.
A proporção de empresas que adquirem soluções de IA generativa aumentou no último ano. Na pesquisa do quarto trimestre de 2025, 33% dos entrevistados cujas organizações estão, no mínimo, explorando provas de conceito da IA generativa relataram adotar a estratégia de compra de soluções, em comparação com apenas 19% na pesquisa do quarto trimestre de 2024.
Em conjunto, os resultados da nossa pesquisa mais recente sugerem que o setor de saúde está entrando em uma fase mais avançada de adoção da inteligência artificial – definida menos pela novidade e mais pela disciplina. Visto que as organizações continuam implementando a IA generativa em escala, a vantagem competitiva dependerá cada vez mais da capacidade de integrar a tecnologia aos principais fluxos de trabalho, medir e capturar valor, e gerenciar os riscos residuais associados ao aumento do escopo e da autonomia das aplicações. O interesse crescente pela IA agêntica reforça essa mudança: a transição de aplicações pontuais para sistemas orquestrados eleva a importância do desenho, da governança e da execução.
Para os líderes da área da saúde, o desafio à frente não é apenas acelerar a adoção da IA, mas também desenvolver as capacidades organizacionais necessárias para mantê-la, ampliá-la e gerar valor de forma contínua. Aqueles que conseguirem avançar nessa agenda estarão mais bem posicionados para traduzir o progresso tecnológico em ganhos operacionais e clínicos duradouros.