O que falta para empresas transformarem interesse em IA em resultados concretos?

A inteligência artificial rapidamente conquistou espaço nas engrenagens da sociedade e se tornou uma extensão do ser humano. Hoje, as pessoas consultam ferramentas como Gemini e Chat GPT ao invés de recorrer a exploradores tradicionais de busca. Com isso, as redes sociais viraram palco de publicidades com cenários gerados por IA e, nos e-commerces, ela recomenda exatamente os produtos que precisamos. Ainda assim, nem sempre a IA consegue gerar valor real. Dados do estudo conduzido pelo Project NANDA, uma iniciativa do MIT, revelam que 95% dos projetos de IA generativa não geram retorno financeiro, e não por falhas na tecnologia, mas pela forma como são aplicados.

Por isso, existe uma grande diferença entre empresas que implementam IA com objetivos operacionais e as que enxergam a tecnologia como processo estratégico. Na primeira situação, os ganhos têm impacto em nível individual, como ferramentas para escrever textos e resumir e-mails, mas não alcançam resultados lucrativos e nem de produtividade significativa. Já as corporações que entendem a IA como contexto, desenvolvem os sistemas em cima das competências da tecnologia, garantindo que sejam capazes de gerenciar tarefas críticas, independente de ajuda externa. Mas, para que ela funcione em níveis superiores de eficiência, os dados devem ser o fundamento da estratégia.

Leia também: Como realmente medir o impacto da IA nos negócios?

Toda aplicação de IA precisa se apoiar em dados confiáveis, que não sejam duplicados ou desatualizados, para interpretar contextos, orientar decisões e atuar de acordo com a realidade de cada empresa, considerando fatores como cultura organizacional, maturidade dos sistemas e desempenho humano. A partir disso, a tecnologia consegue identificar padrões, cruzar históricos e revelar falhas que, embora pequenas, podem comprometer todo o planejamento. Ainda assim, esse potencial segue pouco explorado pelas lideranças. Ao incorporar a IA às discussões estratégicas, como, por exemplo, permitindo que ela revele quais projetos afetaram negativamente o giro de capital, as decisões passam a se basear em evidências concretas, e não em percepções. É nesse uso inteligente dos dados que a IA entrega valor real e mensurável.

Além disso, as empresas têm medo de investir em IA e se prejudicar, por isso priorizam áreas de grande alcance de público, mas com retorno financeiro menos palpável, como marketing e atendimento ao cliente. É mais fácil e menos arriscado testar um gerador de banners para mídia paga do que automatizar a previsão de demanda na cadeia de suprimentos de uma fábrica, otimizando estoques e reduzindo desperdícios em tempo real. É claro que o medo de falhar é saudável, já que impede investimentos milionários em ideias desconectadas da realidade dos negócios, mas a falta de coragem deixa as companhias estagnadas.

Para transformar esse potencial em resultados concretos, é preciso levar soluções inteligentes às áreas administrativa e financeira, a partir de testes bem estruturados e focados em problemas reais do negócio. O processo começa com a definição de métricas claras e de uma infraestrutura que permita aprender rapidamente, reduzir erros e validar apenas aquilo que efetivamente gera valor. Com a experimentação controlada em ambientes reais de uso, é possível observar impactos práticos das soluções, identificar falhas e apontar os ajustes necessários antes da implementação em escala. O estudo “The Experimentation Advantage: Research on Derisking Innovation”, encomendado pela Mastercard e conduzido pela Forrester Consulting, revelou que 75% dos entrevistados afirmam que experimentos ajudam a identificar oportunidades de maior ROI e melhoram a mensuração do impacto real no negócio.

Outra estratégia fundamental é focar em parcerias. Ainda segundo a pesquisa do MIT, empresas que recorrem a fornecedores especializados e estabelecem parcerias têm taxa de sucesso de cerca de 67%. Com profissionais experientes, as agências de tecnologia definem casos de uso claros e delimitados, integram a IA em fluxos sem grandes disrupções e medem o ROI considerando gastos além do desenvolvimento inicial, como licenciamento de APIs, manutenção e atualizações periódicas dos modelos. Portanto, vale concluir que separar hype de impacto real exige método, e medir ROI é o caminho mais seguro para tomar decisões estratégicas com clareza, priorizar iniciativas e evitar investimentos que não se pagam.

Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!