Por que a adoção de IA nas empresas avança mais rápido que o retorno mensurável

A IA já chegou à rotina de muitas empresas. O desafio agora é responder a uma pergunta mais difícil do que “quantas pessoas usam a ferramenta?”: o que melhorou, quanto custou obter essa melhora e qual foi o resultado financeiro? As pesquisas de 2026 apontam falhas no acompanhamento de despesas e na avaliação dos projetos — não demonstram que a IA seja incapaz de gerar valor.232534

O que os números mostram — e o que não mostram

Segundo a Flexera, apenas 31% das organizações têm visibilidade precisa dos gastos com software de IA, enquanto 59% dizem que os gastos desperdiçados com IA aumentaram no último ano.34 Em um levantamento da Battery Ventures com 100 líderes seniores de tecnologia, 94% afirmaram que suas organizações não tinham um método uniforme, válido para toda a empresa, para avaliar o retorno sobre o investimento (ROI) em IA. Apenas 16% relataram ROI positivo em mais da metade de seus projetos.23

O orçamento também está sob pressão. Na pesquisa da Futurum referente ao segundo semestre de 2026, 46,9% dos participantes disseram que os gastos com IA superaram o planejado; 5,6% relataram despesas abaixo do previsto.33 Esses percentuais não formam uma taxa única de fracasso: vêm de pesquisas distintas e medem visibilidade, percepção de desperdício, retorno dos projetos ou diferença em relação ao orçamento.

Contar usuários é mais fácil do que medir resultados

Licenças contratadas, usuários ativos e projetos-piloto concluídos mostram adoção, não retorno financeiro. Para avaliar um projeto, a empresa precisa registrar como o trabalho era feito antes, definir o resultado esperado — como atendimento mais rápido ou entregas de melhor qualidade — e comparar o benefício com o custo total de operar a solução.

A KPMG constatou que, mesmo com instrumentos como painéis de acompanhamento e processos de aprovação, a maioria das organizações ainda não tinha uma visão completa e em tempo real dos custos operacionais ligados à IA.19 Em sua pesquisa global, 15% das organizações com visibilidade total desses custos relataram ROI estabelecido, ante 3% das que não tinham essa visibilidade. Trata-se de uma associação, não de prova de que enxergar os custos, por si só, produz retorno.25

A conta depende também de mudar processos e responsabilidades. O principal executivo de tecnologia do Bank of America apontou a transformação de processos de ponta a ponta, o reaproveitamento de soluções, a governança e o ROI como prioridades para ampliar projetos de IA.14 Ao mesmo tempo, uma pesquisa noticiada pela CIO mostrou que 61% das organizações haviam pausado, adiado, reduzido ou abandonado iniciativas de modernização de TI nos dois anos anteriores. O redirecionamento de recursos para IA apareceu como uma das pressões, mas o dado não permite atribuir todos esses atrasos a ela.18

No caso da IA agêntica — sistemas projetados para executar tarefas com maior autonomia —, acompanhar custos, valor e controles de risco torna-se ainda mais importante à medida que os projetos crescem. Em 2025, a Gartner previu que mais de 40% dos projetos desse tipo seriam cancelados até o fim de 2027, citando custos crescentes, valor de negócio pouco claro e controles de risco insuficientes. É uma previsão, não uma taxa de cancelamento observada em 2026.51

O que o Bank of America consegue medir

O Bank of America afirma disponibilizar ferramentas de IA a cerca de 200 mil funcionários e relata um ganho de aproximadamente 15% a 20% na produtividade de programação entre seus cerca de 19 mil a 20 mil desenvolvedores.34 Esse resultado ligado a uma atividade específica diz mais sobre o possível valor da tecnologia do que apenas o número de pessoas com acesso a ela. Um copresidente do banco afirmou que os ganhos mais fáceis de identificar até agora estão justamente em áreas de tecnologia, como a programação.1

O banco também estima cerca de US$ 800 milhões em benefícios diante de US$ 400 milhões em custos. São estimativas da administração, não uma verificação independente de que cada aplicação de IA se paga.2 O exemplo ilustra tanto o avanço da medição quanto seu limite: melhorar uma tarefa não equivale automaticamente a demonstrar retorno financeiro para a empresa inteira.

Para decidir o que ampliar, o caminho é atribuir um responsável a cada aplicação, medir o processo antes e depois, registrar todos os custos e verificar qualidade e riscos. O uso crescente pode ser um sinal de aceitação; a expansão do investimento exige que os benefícios medidos resistam a essa conta completa.192325