Como maximizar o ROI da IA em 2026

Então, por que a maioria das empresas está lutando para lucrar com as soluções de IA? E como elas podem filtrar a euforia para alcançar os objetivos de negócios em 2026?

Acontece que ter recursos tecnológicos de IA não é suficiente. Alguns líderes empresariais migraram para a IA em um movimento impulsivo de curto prazo, orientado pelo FOMO (medo de perder), para ficar à frente de seus concorrentes. Outros imaginaram a IA empresarial como o martelo da estratégia de negócios para cada prego. Alcançar um ROI positivo em uma transformação de IA exige uma abordagem mais cuidadosa.

Desde o início do boom da IA generativa, no final de 2022, as organizações têm corrido para implementar iniciativas de IA. Líderes têm buscado estratégias de IA escaláveis que agilizem as operações, informem a tomada de decisão baseada em dados, reduzam os custos e turbinem o desenvolvimento de produtos. Agora, os agentes de IA são o assunto do momento. Mas o retorno financeiro para tais soluções permanece ilusório. Eis o motivo:

De acordo com as discussões do Think Circle do quarto trimestre de 2025 da IBM, o principal desafio não é um problema tecnológico, mas sim organizacional. Cultura, governança, projeto de fluxos de trabalho e estratégia de dados são as principais restrições para a obtenção do ROI, e os líderes concordaram que as ambições da IA geralmente colidem com as realidades internas muito antes das limitações técnicas.

O relatório Think Circle destaca que, embora muitos executivos estejam investindo em IA, poucos conseguem medir o ROI de forma confiável atualmente — com apenas cerca de 29% afirmando que podem medir o ROI com confiança. Enquanto isso, 79% veem ganhos de produtividade, o que significa que o valor operacional existe, mas traduzir a produtividade de curto prazo em impacto financeiro ainda é difícil.

Um estudo com CEOs da IBM descobriu que apenas cerca de 25% das iniciativas de IA entregam o ROI esperado, apenas 16% foram implementadas em toda a empresa, e os CEOs estão equilibrando a pressão por um ROI de curto prazo com metas de inovação de longo prazo. Isso reforça a narrativa mais ampla de que a IA geralmente começa com experimentação e, em seguida, com a realização de valor. Isso é típico dos ciclos de adoção de tecnologias emergentes.

Ainda está nos primeiros dias, e muitas implementações de IA ainda são soluções experimentais ou restritas. Isso é normal, porque o tempo de experimentação inicial deve ser restrito, mas é menos provável que sejam aplicações de IA que gerem um ROI maciço no curto prazo. O valor real, no entanto, estará em uma integração mais profunda nos fluxos de trabalho principais em toda a organização, não apenas em projetos pontuais.

Pesquisas da IBM mostram que pagar a dívida técnica de sistemas legados pode melhorar o ROI da IA em até 29%, pois reduz o atrito e o retrabalho. Mas muitas organizações ainda não estão onde precisam estar em sua jornada de transformação digital para obter todos os benefícios da integração da IA. A dívida técnica continua sendo um obstáculo, mas a IA também pode ajudar nessa frente.

Os cálculos de ROI podem ser difíceis porque muitos dos impactos benéficos da IA são abstratos, indiretos e não se materializam no curto prazo. Por exemplo, se uma organização usa a IA para simplificar a análise de dados e a visualização de dados para que os líderes empresariais possam tomar decisões mais informadas, esses resultados podem não ser sentidos por anos. 

O ROI em tempo real da adoção da IA costuma ser difícil de detectar. E quaisquer ganhos imediatos podem ser enganosos. Uma empresa que anuncia planos para automatizar fluxos de trabalho e reduzir sua força de trabalho com a IA pode observar um rápido aumento nos preços das ações, mas isso não é garantia de como os clientes e funcionários reagirão no final das contas.

Os analistas financeiros dividem o ROI em duas categorias: rígido e flexível. 

• O ROI rígido abrange efeitos tangíveis diretamente relacionados à lucratividade. Por exemplo, o uso da IA para automatizar a TI pode levar a menos interrupções e tempos de resposta mais rápidos, aumentando a eficiência operacional e melhorando a satisfação do cliente, potencializando a retenção de usuários.

• O ROI flexível inclui outros benefícios que, embora não estejam imediatamente vinculados aos lucros, ainda são bons para a organização. Eles podem incluir o aumento no moral dos funcionários e uma melhor experiência do cliente. Por exemplo, os funcionários podem relatar maior satisfação quando as empresas escolhem uma abordagem ética para a adoção da IA.

Como o ROI é uma medida, ele requer dados numéricos sobre os resultados de negócios para ser calculado. As principais métricas do ROI da IA, tanto rígido quanto flexível, incluem vários indicadores-chave de desempenho (KPIs) que podem ser medidos e quantificados. Escolha os KPIs certos para calcular com mais precisão o ROI da IA em iniciativas de cibersegurança, marketing de conteúdo, forecasting e muito mais.

KPIs do ROI referem-se a dados financeiros concretos: custos economizados ou lucros obtidos.

Os KPIs relevantes para economia de custos incluem: 

• Reduções de custos de mão de obra, como horas economizadas devido à automação empresarial e aumento da produtividade ao usar ferramentas de IA. 

• Ganhos de eficiência operacional, como a redução no consumo de recursos como resultado de fluxos de trabalho de IA simplificados. 

Os KPIs relevantes para o aumento dos lucros incluem: 

• Aumento do tráfego, produção de leads e taxas de conversão devido ao maior engajamento do cliente, personalização de marketing baseada em dados e mecanismos de recomendação de produtos impulsionados por IA.

• Crescimento da receita e novos fluxos de receita a partir de novas aplicações impulsionadas por IA, ciclos de desenvolvimento mais rápidos e novas oportunidades de negócios.

Os KPIs do ROI flexível são menos fáceis de medir em relação ao desempenho dos negócios no curto prazo, mas tendem a afetar a integridade organizacional a longo prazo. Esses KPIs geralmente são medidos com pesquisas e iniciativas de pesquisa qualitativa e podem incluir: 

• Satisfação e retenção de funcionários vinculadas a projetos de IA, como uma organização superando com sucesso os desafios internos de adoção da IA ou provando sua dedicação à sustentabilidade na IA. 

• Melhor tomada de decisão, pois executivos e líderes de equipe tomam decisões mais precisas em menos tempo com o uso de análise de dados impulsionada por IA. 

• Maior satisfação do cliente, por exemplo, se as campanhas de personalização orientadas por IA reduzirem a rotatividade ou se utilizarem um chatbot de experiência do cliente com IA para lidar com mais consultas de atendimento ao cliente.

O IBM Institute for Business Value realizou uma série de estudos sobre como organizações e equipes podem alcançar retornos financeiros ideais em suas iniciativas de IA. Embora os estudos de caso sejam específicos de setores, as equipes de qualquer setor podem generalizar as conclusões para atender às suas respectivas necessidades. 

As equipes de desenvolvimento de produtos que seguiram as quatro melhores práticas da IA de forma "extremamente significativa" relataram um ROI médio na IA generativa de 55%. As equipes que desejam replicar seus resultados devem incorporar as seguintes práticas em seus fluxos de trabalho: 

1. Comemore o feedback: uma transformação da IA é um trabalho contínuo em andamento. Incentivar o feedback dos stakeholders ajuda a equipe a se sentir à vontade para falar, ao mesmo tempo em que reduz o desperdício de tempo e recursos em processos ineficazes. 
   
   
2. Trabalhe de forma iterativa: introduza a IA no ciclo de desenvolvimento de produtos em pequenas etapas para evitar fadiga e reduzir os riscos. Ajuste a implementação da IA ao longo do tempo enquanto as equipes percebem o que funciona e o que é ineficaz. O escalonamento da IA geralmente é melhor em pequenas partes, em vez de uma só vez. 
   
   
3. Aprenda com os dados dos usuários: explore e analise os dados dos usuários para identificar oportunidades em que as tecnologias de IA generativa podem agregar mais valor. A qualidade de dados é tão importante quanto a quantidade. Em vez de tentar moldar ativamente o comportamento dos usuários, ajuste os roteiros do projeto para atender aos usuários onde eles estão.
   
   
4. Crie equipes multidisciplinares: aproveite os diversos conjuntos de habilidades e áreas de especialização para reduzir os gargalos. Equipes multifuncionais se apoiam mutuamente, enquanto a divisão em silos causa empecilhos de comunicação e atrasos nos projetos. 

Organizações que adotam uma visão abrangente da IA e do conteúdo relatam um ROI 22% maior para desenvolvimento da CSC e 30% para integração da IA generativa.⁸ Três pilares impulsionam o sucesso do ROI com a IA e CSC: 

1. Adote uma visão geral para priorizar de forma eficaz: examine todos os aspectos de como o aprendizado de máquina toca a CSC, incluindo planejamento estratégico, orçamento, recursos e gestão de mudanças. Note as interdependências entre equipes e departamentos e concentre-se em caso de uso da IA com o maior potencial de ROI. 
   
   
2. Não negligencie a gestão de mudanças: introduzir novos processos e tecnologias nunca é simples, especialmente quando são tão polarizadores quanto a IA. A adesão dos funcionários é crítica para o sucesso de uma nova iniciativa de IA. Uma estratégia multifuncional centrada nos principais defensores da mudança pode manter o entusiasmo alto durante a transformação da IA. 
   
   
3. Minimize os riscos para liberar a criatividade: o gerenciamento de riscos da IA gera liberdade criativa quando as equipes não precisam se preocupar com o fato de a IA entender tudo errado. Deixe que os sistemas de IA cuidem das tarefas rotineiras de baixo risco para que os criativos possam fazer o que fazem de melhor: criar conteúdos incríveis.

Embora a taxa de inovação no espaço de IA seja tão alta, ainda é muito inicial, e pode ser mais vantajoso para as empresas pensar nesse período como um momento para experimentação confusa, em vez de se concentrar no ROI. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, argumentou o mesmo no Cisco IA Summit em fevereiro. Ele comparou forçar os engenheiros a justificar o trabalho de IA com ROI rígido antecipadamente a pedir a uma criança que faça um plano de negócios para um hobby.²

“Quando seus filhos disserem que querem experimentar algo, você deve dizer sim. Em casa, nunca fazemos perguntas como 'Qual é o retorno do investimento aqui?'”

Essa abordagem exigirá que os líderes obtenham a adesão generalizada em toda a organização, com a compreensão de que o ROI ainda pode estar a anos de distância. Tentar forçar o controle por meio da avaliação do ROI de curto prazo corre o risco de perder oportunidades transformadoras.

Além disso, Huang também aconselhou as empresas a desenvolver seu próprio entendimento sobre a infraestrutura de IA, em vez de depender inteiramente de provedores de serviços terceirizados, para que possam realmente saber o que funciona e o que não funciona.

“Deixe mil flores desabrocharem”, disse Huang, incentivando um espírito de experimentação ampla e exploratória, em vez de filtrar rigidamente ideias com base em métricas iniciais de ROI. Pode não ser fácil convencer os stakeholders financeiros, mas como alguém pode argumentar com o homem que dirige uma inovadora em IA que vale agora US$ 4 trilhões?