Uma nova pesquisa do Gartner aponta uma dura realidade para a adoção corporativa de inteligência artificial: apenas 22% das organizações conseguiram escalar a tecnologia com sucesso em suas unidades de negócio.
O dado, divulgado pela publicação TIInside, contrasta com a intenção de 85% dos líderes de área de aumentar os investimentos em IA. A leitura aqui é que o mercado vive uma desconexão entre o hype e a execução, onde a falta de métricas claras e de alinhamento estratégico está minando o potencial de retorno.
A miragem da produtividade
A pesquisa, que ouviu mais de 1.300 executivos, revela que a busca por ganhos de produtividade é o principal motor dos investimentos, sendo o alvo de 75% dos líderes. Este foco, embora pragmático, pode estar limitando a ambição e o impacto transformador da IA, relegando a tecnologia a um papel de otimização incremental em vez de disrupção.
O Gartner aponta que a falta de uma mensuração disciplinada, atrelada a resultados de negócio, é o calcanhar de Aquiles. Cerca de 11% das empresas sequer sabem quanto gastaram em IA. Sem visibilidade financeira, os projetos correm o risco de se tornarem centros de custo sem um ROI claro, desperdiçando recursos em um momento de aceleração dos aportes.
O descompasso dos casos de uso
O relatório expõe outro descompasso crítico: os casos de uso mais populares não são os que geram os maiores retornos. Aplicações como detecção de ameaças de cibersegurança e automação de service desk de TI são amplamente adotadas, mas o valor financeiro mais significativo vem de iniciativas menos comuns, como otimização inteligente de ativos de TI e geração de dados sintéticos.
Isso sugere que muitas companhias estão seguindo a manada, priorizando projetos "da moda" em vez de identificar nichos de alto valor alinhados às suas necessidades específicas. A recomendação do Gartner é que a liderança — CEOs e CIOs — identifique os projetos que de fato movem o ponteiro financeiro para definir metas mais eficazes e realocar recursos de forma inteligente.
A transição de uma fase de experimentação para uma de escala exige disciplina, foco em valor tangível e a coragem de abandonar projetos de baixo desempenho. O cenário descrito pelo Gartner não é um veredito contra a IA, mas um alerta sobre a necessidade de maturidade na gestão, uma lição que o ecossistema de tecnologia, incluindo o brasileiro, precisa absorver para que a promessa da IA não se converta em frustração.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
