O mercado de inteligência artificial (IA) corporativa atingiu um ponto de inflexão, onde a experimentação inicial dá lugar a uma cobrança rigorosa por retorno financeiro. Segundo o Gartner, apesar do investimento global em IA projetado para atingir US$ 2,7 trilhões em 2026, um aumento expressivo de 49,5% em relação ao ano anterior, um cenário de desilusão se desenha para a IA agêntica. Um relatório da consultoria projeta que mais de 40% desses projetos serão cancelados ou abandonados até o final de 2027.
A fase de desencanto, como classificada pelo Gartner, surge quando as expectativas iniciais e o entusiasmo com a tecnologia cedem à pressão por resultados concretos e mensuráveis. Muitos dos primeiros projetos falharam em demonstrar um impacto financeiro claro e substancial. Consequentemente, executivos de finanças e tecnologia passaram a exigir comprovação prévia de retorno sobre o investimento (ROI) operacional antes de autorizar a expansão das soluções de IA.
Busca por ROI e a fragilidade na mensuração
A fragilidade na mensuração de valor e a imprevisibilidade de custos têm sido os principais catalisadores para a descontinuação de iniciativas de IA ainda em fases iniciais. O estudo do Gartner identifica como causas centrais para esses cancelamentos o valor de negócio pouco claro, os custos escalantes de implantação e, crucialmente, controles de risco e governança insuficientes. Este cenário expõe uma limitação fundamental: a aplicação de modelos tradicionais de métricas de TI a projetos de IA muitas vezes dificulta a percepção dos ganhos reais.
Enquanto sistemas de TI convencionais geralmente possuem custos previsíveis e retornos lineares, a IA exige uma avaliação mais complexa, que considere impactos indiretos e de médio prazo na operação. Vinícius Pinheiro, CEO da e-Core, ressalta que a maioria das empresas mede o ganho da IA pelo benefício individual do usuário da ferramenta. "Esse ganho é real, mas fica no indivíduo. O ROI aparece quando o processo inteiro é redesenhado e o ganho passa a ser da operação", explica Pinheiro. Ele acrescenta que projetos de IA possuem um custo dinâmico, e sem dados organizados e governança clara, o custo de sustentação pode facilmente consumir os ganhos obtidos na fase inicial.
Redefinindo a métrica de valor em IA
A necessidade de reestruturar a forma como o valor da IA é avaliado é reforçada por dados da McKinsey & Company. Um relatório global da consultoria indica que, embora 88% das organizações utilizem IA regularmente em ao menos uma função de negócio, apenas 39% relatam algum impacto mensurável da tecnologia sobre seu lucro operacional. Entre essas, a maioria aponta ganhos inferiores a 5%, evidenciando a lacuna entre a adoção e o impacto financeiro real.
Para reverter esse quadro e estruturar a medição do ROI em ambientes corporativos, Pinheiro sugere a divisão da avaliação em três frentes principais. A primeira é a eficiência operacional direta, que foca na medição quantitativa da redução do tempo de ciclo de processos, diminuição de erros manuais e volume de tarefas automatizadas. A segunda abrange os ganhos de produtividade qualitativa, como a aceleração do tempo de lançamento de produtos (time-to-market), o aumento da capacidade de atendimento e ganhos na velocidade de entrega de software. Por fim, o Custo Total de Propriedade (TCO) deve incluir variáveis essenciais como governança de dados, conformidade regulatória, consumo de infraestrutura em nuvem, manutenção de modelos e treinamento de equipes.
Implicações para o mercado e o futuro da IA
O cenário desenhado pelo Gartner e endossado por outras consultorias aponta para uma maturação forçada do mercado de IA. Empresas que não conseguirem demonstrar um ROI claro e sustentável correm o risco de ver seus projetos serem descontinuados, independentemente do potencial tecnológico. Isso pressiona fornecedores e implementadores a focarem não apenas na capacidade da IA, mas também na sua integração estratégica e na capacidade de gerar valor de negócio tangível.
Para o ecossistema brasileiro, isso pode significar uma desaceleração na adoção de IA em larga escala por empresas mais conservadoras, que aguardarão casos de sucesso mais robustos. Por outro lado, pode impulsionar a demanda por soluções mais focadas em eficiência e produtividade, com modelos de precificação que considerem a incerteza de custos e a necessidade de governança. A mensuração contínua e a adaptação a ciclos iterativos, ajustando metas operacionais conforme a maturidade dos dados evolui, torna-se um diferencial competitivo.
Perguntas em aberto e a evolução da IA agêntica
O que permanece incerto é a velocidade com que as empresas conseguirão adaptar seus modelos de avaliação de valor para a IA. A capacidade de integrar a IA de forma que ela gere ganhos operacionais em toda a cadeia, e não apenas em pontos isolados, será crucial. A governança de dados e a conformidade regulatória, que o Gartner aponta como insuficientes, também precisarão de atenção redobrada.
Será fundamental observar como as empresas abordarão a reestruturação dos processos e a gestão de dados para extrair o verdadeiro potencial da IA. A evolução da IA agêntica dependerá da habilidade do mercado em traduzir a capacidade tecnológica em resultados financeiros e operacionais concretos, superando a fase de desencanto e abraçando uma abordagem mais pragmática e orientada a resultados. A quantificação contínua do valor, acompanhando a evolução da maturidade operacional, será o guia para o sucesso.
A mensuração contínua exige que o progresso seja avaliado em ciclos iterativos, ajustando as metas operacionais à medida que a maturidade dos dados evolui. Projetos de IA possuem estrutura de custos dinâmica, e sem uma base de dados limpa e governança clara, o custo de sustentação da tecnologia consome os ganhos operacionais obtidos na fase inicial de implantação. A quantificação do valor exige acompanhar a evolução da maturidade operacional da empresa ao longo do tempo. Com reportagem de Brazil Valley
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