Data de Produção: 2026-05-17

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ROI antes da escala: por que a maioria das empresas ainda não capturou valor real com IA

O mercado corporativo entrou numa fase menos ideológica e mais financeira da IA. O dado mais revelador veio do IBM Institute for Business Value em maio de 2025: apenas 25% das iniciativas de IA entregaram o ROI esperado nos últimos anos e só 16% conseguiram escala em toda a empresa. Ao mesmo tempo, a McKinsey mostrou em janeiro de 2025 que 92% das empresas pretendem aumentar investimento em IA nos próximos três anos, embora apenas 1% se considerem maduras na adoção. Em resumo, o capital está comprometido, mas a captura de valor ainda é limitada. Para o empresário brasileiro, a questão deixa de ser aderir ao hype e passa a ser escolher melhor onde colocar dinheiro, dado, liderança e tempo.

O Sinal Global

O movimento internacional é a troca do discurso de experimentação por uma cobrança de retorno. Quem aponta isso de forma consistente são IBM, McKinsey e Microsoft.

A IBM informou que dois terços dos CEOs passaram a priorizar casos de uso com base em ROI e 68% dizem ter métricas claras para medir retorno de inovação. Isso mostra que a era do laboratório isolado está acabando. O que vale agora é impacto em receita, custo, margem, risco e velocidade.

A McKinsey reforça a leitura por outro ângulo. Quase todas as empresas investem em IA, mas só 1% se veem maduras, com IA integrada aos fluxos e gerando resultado substancial. O setor impactado primeiro foi o de conhecimento e processos administrativos, onde ganhos são mais fáceis de medir. O tema ganhou urgência agora porque conselhos, acionistas e diretoria não aceitam mais piloto bonito sem efeito operacional.

Há ainda um terceiro sinal importante. O Work Trend Index 2025 da Microsoft encontrou uma pressão de capacidade: 53% dos líderes dizem que produtividade precisa aumentar, enquanto 80% da força de trabalho afirma não ter tempo ou energia suficientes para cumprir a demanda. Isso empurra a IA para o centro da pauta, mas não garante retorno automático.

O Que Está Mudando na Prática

Na prática, empresas estão descobrindo que o verdadeiro gargalo da IA não é o modelo, e sim o desenho da operação. Projetos fracassam menos por limitação técnica e mais por dados ruins, falta de dono de processo, integração precária e metas difusas.

Leitura Executiva

• O que mudou: a conversa sobre IA saiu do potencial teórico e entrou no ciclo de cobrança por retorno concreto.

• Quem será mais impactado: empresas médias e grandes, grupos de varejo, serviços, indústria, saúde, financeiro e educação.

• Prazo provável de impacto: imediato, já em 2026 nos ciclos orçamentários e de priorização.

• Risco para empresas lentas: acumular custo de ferramenta sem ganho material em produtividade ou receita.

• Oportunidade para empresas ágeis: transformar poucos casos de uso bem escolhidos em vantagem operacional real.

Impacto no Mercado Brasileiro

Como isso afeta o empresário no Brasil hoje? Afeta porque o Brasil adota tecnologia sob forte pressão por eficiência, mas com ambiente operacional complexo. Isso torna o erro de priorização ainda mais caro.

Para pequenas e médias empresas, o principal risco é comprar IA para resolver problema difuso. Uma PME não precisa de dez ferramentas, precisa de dois ou três casos de uso que mexam em caixa, atendimento, vendas ou back office. Automação de proposta, triagem comercial, cobrança, atendimento repetitivo e apoio financeiro costumam entregar mais do que projetos abstratos de inovação.

Para grandes empresas, o desafio é outro: sair do piloto sem fragmentar arquitetura e sem multiplicar custos ocultos. O IBM IBV mostrou que só 16% escalaram de fato. No Brasil, onde muitas operações convivem com legado, estrutura regional e baixa padronização de dados, a escala sem governança pode criar ilhas de IA em vez de produtividade sistêmica.

Setores mais sensíveis incluem varejo, serviços B2B, indústria, logística, saúde suplementar, educação e financeiro. Em todos eles, a pressão por margem e atendimento rápido já é alta. IA mal direcionada aumenta custo e atrito; IA bem priorizada reduz tempo, desperdício e retrabalho.

As barreiras locais são conhecidas: dados dispersos, integração ruim entre sistemas, falta de indicadores por processo e baixa fluência gerencial em automação. A oportunidade está em usar essas limitações como filtro: quem resolver fundamentos primeiro captura ROI antes do concorrente.

Riscos, Oportunidades e Sinais de Acompanhamento

Riscos

• Risco 1: distribuir orçamento em muitos pilotos sem foco econômico.

• Risco 2: medir atividade, e não impacto de negócio.

• Risco 3: escalar solução sem base de dados e integração mínimas.

Oportunidades

• Oportunidade 1: capturar ganho rápido em fluxos administrativos e comerciais bem definidos.

• Oportunidade 2: usar ROI como disciplina para acelerar, não para frear, a adoção correta.

• Oportunidade 3: transformar IA em competência operacional, não em coleção de ferramentas.

Sinais Para Monitorar

• Sinal 1: tempo por tarefa antes e depois da automação.

• Sinal 2: custo de execução por processo e taxa de retrabalho.

• Sinal 3: percentual de casos de uso com owner, métrica e decisão de escala.

Alerta de Tendência SEM FIO:

O problema da IA em 2026 não é falta de tecnologia. É excesso de iniciativa sem conta econômica clara.

3 Principais Ações de Preparação Corporativa

• Ação 1: reorganizar o portfólio de IA por valor, não por entusiasmo.

• Ação 2: criar um baseline operacional.

• Ação 3: escalar apenas o que sobrevive ao piloto com governança.

O Que Fazer nos Próximos 90 Dias

• Primeiros 30 dias: listar todos os projetos de IA, cortar os sem objetivo econômico claro e escolher até 3 prioridades corporativas.

• De 31 a 60 dias: implantar medição semanal de valor, qualidade e adoção nos casos escolhidos.

• De 61 a 90 dias: decidir expansão apenas para os projetos que melhorarem KPI de negócio com custo controlado.

Conclusão Executiva

A fase atual da IA empresarial é menos sobre promessa e mais sobre disciplina. O empresário brasileiro que tratar IA como tese ampla corre o risco de financiar complexidade. O que funciona agora é foco: escolher poucos casos de uso, medir com rigor e escalar só o que provar valor. Em 2026, ROI não é freio para IA. É o critério que separa aprendizado útil de desperdício caro.

Referências:

• IBM Newsroom. IBM Study: CEOs Double Down on AI While Navigating Enterprise Hurdles. https://newsroom.ibm.com/2025-05-06-ibm-study-ceos-double-down-on-ai-while-navigating-enterprise-hurdles

• McKinsey. Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work

• Microsoft WorkLab. 2025: The year the Frontier Firm is born. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born

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Estratégia Corporativa

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