A inteligência artificial (IA) deixou a fase de experimentação e agora entra em um estágio de maturidade pragmática nas empresas. O foco principal se deslocou da simples adoção de novas tecnologias para a necessidade de comprovar o retorno sobre o investimento (ROI) e estabelecer uma governança robusta para as aplicações em produção. Este movimento reflete uma mudança de paradigma, onde a IA deixa de ser um custo adicional e passa a ser vista como um motor de valor mensurável.
Do Piloto à Produção: O Desafio da Escala
A transição da IA de projetos-piloto para a produção em escala é o desafio central que deve dominar as discussões na próxima Gartner CIO & IT Executive Conference 2026. Na visão de especialistas como Hélio Matsumoto, CTO LATAM da Rimini Street, o foco está em como aplicar a IA para gerar resultados concretos e mensuráveis sobre as tecnologias e processos existentes. Muitas organizações que iniciaram a jornada de IA com testes independentes agora enfrentam a complexidade da escala. Garantir o funcionamento contínuo, o suporte adequado, a segurança, o controle de custos e a governança dessas aplicações, especialmente aquelas que operam 24 horas por dia, exige uma infraestrutura de TI igualmente disponível e resiliente. A governança, antes vista como uma etapa posterior, agora se torna intrínseca à estratégia de adoção da IA.
ROI Preciso: Medindo o Valor da IA
A outra frente de amadurecimento envolve a forma como o retorno da IA é medido. Indicadores muito amplos podem gerar uma percepção equivocada de sucesso, especialmente quando métricas de negócios, como aumento de vendas, são influenciadas por múltiplos fatores externos — preço, mercado, campanhas de marketing e comportamento do consumidor. A dificuldade em isolar o impacto direto da IA nesses resultados impede uma afirmação precisa sobre seu valor. Matsumoto defende a adoção de KPIs (Key Performance Indicators) que consigam delimitar com maior precisão o efeito da iniciativa de IA, demonstrando de maneira objetiva sua contribuição para o negócio. Para iniciativas com retorno mais complexo de mensurar, como a satisfação do cliente ou a redução de churn, começar com projetos de impacto mais fácil de demonstrar pode ser uma estratégia eficaz para conquistar apoio executivo e construir confiança para projetos futuros.
Governança Ampliada: Além da Segurança Tradicional
A expansão da governança na era da IA transcende a segurança cibernética tradicional. Com agentes de IA executando tarefas e interagindo com sistemas corporativos, o controle de acesso e a proteção contra ataques não são suficientes. É crucial monitorar outros aspectos operacionais, como limites de transação, alçadas de decisão, volume de operações e os custos associados ao uso dos modelos de IA. Uma empresa pode considerar sua estrutura segura ao proteger contra invasões, mas falhar em controlar dimensões operacionais críticas que podem gerar riscos financeiros ou de conformidade. A adoção de uma plataforma de serviços que orquestre agentes de diferentes fornecedores, como proposto pela Rimini Street, permite às empresas manter uma estrutura tecnológica mais independente e flexível, evitando a dependência de uma única tecnologia que pode se tornar obsoleta rapidamente. Essa abordagem alinha a estratégia de IA com a dinâmica de um mercado em constante evolução, onde a capacidade de adaptação e a propriedade do roadmap tecnológico são essenciais para o sucesso a longo prazo.
O movimento para focar em ROI e governança sinaliza um amadurecimento da adoção de IA nas empresas. O desafio agora é transformar o potencial da tecnologia em valor tangível e sustentável, garantindo que sua implementação seja estratégica, controlada e alinhada aos objetivos de negócio. A jornada da IA está apenas começando, e a capacidade de gerenciar seus riscos e maximizar seus benefícios definirá os líderes da próxima década. Com reportagem de Brazil Valley
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