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A pergunta mudou: do encantamento tecnológico à cobrança direta por lucro
Nos últimos anos, a pergunta mais comum nas salas de conselho era simples: “O que podemos fazer com inteligência artificial?”.
Hoje, no entanto, o foco mudou de forma clara. Executivos querem saber algo muito mais direto: onde está o dinheiro?
Essa mudança não representa apenas uma percepção de mercado. Pelo contrário, ela funciona como um alerta financeiro concreto. Dados recentes da Forrester mostram que a maioria das empresas que apostou em retorno rápido com IA deve reduzir ou interromper investimentos ainda neste ano.
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Além disso, muitas organizações perceberam, na prática, que existe uma grande distância entre criar um piloto bem apresentado e colocar uma IA em produção dentro de sistemas legados. Quando isso acontece sem planejamento, o caixa sofre e o compliance entra em risco.
No Brasil, esse cenário se agrava. Com a Selic elevada e o custo de capital pressionado, o custo do erro se tornou inviável. Nesse contexto, inovação deixou de ser hobby corporativo.
Ou a tecnologia impacta diretamente o lucro, ou ela sai do orçamento antes do segundo trimestre.
Por que apenas 5% das empresas conseguem ROI real com inteligência artificial
Segundo estudos recentes, somente cerca de 5% das empresas conseguem obter ROI mensurável com projetos de IA. Enquanto isso, o restante enfrenta pilotos que não escalam, consumo acelerado de caixa e frustração interna.
Como empreendedor em tecnologia há décadas, vejo esse movimento com certo alívio. A inteligência artificial nunca foi uma solução mágica para inflar resultados financeiros. Ainda assim, muitas empresas tentaram vendê-la dessa forma.
Na prática, a IA atua como uma ferramenta de reengenharia de processos, e não como um gerador automático de lucro. Pesquisas do MIT e da Wharton mostram que apenas organizações que redesenham fluxos de trabalho de ponta a ponta capturam valor sustentável.
Por outro lado, empresas que apenas “plugam” IA em processos antigos acabam acumulando custos sem retorno claro.
Dados, estrutura e o erro mais comum nas iniciativas de IA
Muitos gestores ainda perguntam por que seus projetos de IA não decolam. Na maioria dos casos, a resposta aparece logo na base: falta de dados organizados.
Implementar IA avançada sem estrutura adequada se assemelha a correr uma Fórmula 1 com combustível adulterado. O motor pode ser potente, mas falha rapidamente.
Um artigo divulgado pelo MIT revelou um dado contundente:
apesar de investimentos globais entre US$ 30 bilhões e US$ 40 bilhões, 95% das organizações não obtiveram retorno mensurável com IA.
Diante disso, a diferença entre “ter IA” e “ganhar dinheiro com IA” se torna evidente.
O ROI invisível: por que a contabilidade não enxerga o valor da IA
Outro erro recorrente envolve a forma de medir resultados. Muitas empresas acreditam que o valor da IA aparece apenas como aumento de receita ou corte direto de custos. No entanto, isso raramente acontece dessa forma.
Na prática, grande parte do ROI da IA surge como cost avoidance, ou seja, custo evitado.
Um exemplo claro aparece no atendimento ao cliente. Ao usar chatbots, uma equipe consegue absorver até 20% mais demandas sem contratar novos funcionários. O valor real está na contratação que não aconteceu.
No entanto, a contabilidade não registra salários não pagos. Ao mesmo tempo, os custos com nuvem, tokens e ferramentas de IA aparecem como despesas imediatas.
Consequentemente, a empresa se torna mais eficiente, mas os indicadores financeiros de curto prazo pioram.
A mudança de Capex para Opex e o impacto no balanço
No passado, investir em tecnologia significava comprar servidores e licenças. Esse modelo entrava no balanço como ativo e depreciava ao longo do tempo.
Hoje, a lógica se inverteu. A infraestrutura de IA funciona sob demanda, na nuvem. Cada interação gera Opex imediato, reduzindo EBITDA e lucro líquido.
Assim, mesmo quando a empresa constrói vantagem competitiva futura, os indicadores financeiros de curto prazo sofrem. Por isso, muitas lideranças interpretam, de forma equivocada, que a IA “não funciona”.
Onde a inteligência artificial realmente faz sentido: a matriz estratégica
Diante desse cenário, a pergunta correta deixa de ser “quanto isso retorna?” e passa a ser “onde isso faz sentido?”.
O artigo The Gen AI Playbook for Organizations, da Harvard Business School, propõe uma matriz clara baseada em dois fatores:
tipo de tarefa e custo do erro.
Zona sem arrependimentos: eficiência imediata
Aqui entram tarefas com baixo custo de erro e dados estruturados, como triagem de currículos, rascunhos de e-mails e resumos de reuniões.
Em um processo seletivo com 4.800 inscrições, a IA ajudou a selecionar os 200 melhores candidatos, reduzindo drasticamente o esforço humano.
Além disso, a Unilever divulgou que reduziu seu tempo de contratação de 4 meses para apenas 4 semanas usando abordagem semelhante.
Modo copiloto: IA produz, humano valida
Neste quadrante, o custo do erro é alto, mas os dados são estruturados. Programação e contratos jurídicos se encaixam aqui.
A IA gera rapidamente, enquanto o humano revisa. Dessa forma, a produtividade aumenta sem comprometer segurança.
Criador de alternativas: criatividade sem risco financeiro
Quando o custo do erro é baixo e o conhecimento é tácito, a IA funciona bem como geradora de opções. Marketing, design e brainstorming se beneficiam desse modelo.
No Natal de 2025, a Coca-Cola, em parceria com a OpenAI e a Bain & Company, lançou a plataforma Create Real Magic.
O resultado foi expressivo: mais de 1 milhão de usuários em 43 mercados.
Zona humano comanda: decisões que não podem ser automatizadas
Por fim, decisões estratégicas, demissões, diagnósticos médicos complexos e investimentos de alto risco não devem ser delegados à IA.
Nesse contexto, a tecnologia apenas apoia a análise. A decisão final continua humana.
Métricas erradas matam projetos antes da maturidade
Projetos de IA raramente falham por problemas técnicos. Na maioria das vezes, eles morrem por métricas erradas.
Avaliar IA apenas por ROI imediato elimina iniciativas promissoras cedo demais. Empresas mais maduras usam métricas intermediárias, como tempo de ciclo, taxa de adoção e redução de exceções.
O ROI aparece como consequência, não como critério inicial.
Conclusão: a IA não destrói balanços, ela expõe decisões ruins
No fim, a inteligência artificial não destrói balanços. Ela expõe decisões mal estruturadas, métricas equivocadas e expectativas irreais.
O segredo não está em parar de investir, mas em saber pilotar.
Ignorar a automação básica gera ineficiência. Automatizar decisões estratégicas gera destruição de valor.
A diferença está em escolher corretamente onde a IA deve atuar.
Na sua empresa, a inteligência artificial está gerando valor real ou apenas consumindo orçamento sem métricas claras?
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