Investimento em IA cresce, mas 9 em cada 10 empresas ainda não veem retorno real

O investimento em IA e resultados raramente andam no mesmo ritmo: segundo o relatório Global AI Pulse Q1 2026 da KPMG, que ouviu 2.110 executivos em 20 países, apenas 8% das empresas conseguem demonstrar retorno efetivo sobre o que gastam com inteligência artificial. O dado é incômodo justamente porque os orçamentos continuam subindo, e a distância entre o que se investe e o que se comprova não está diminuindo.

Por que tantas empresas investem em IA sem ver resultado?

A Roland Berger registrou que, em 2025, mais de 25% das empresas pesquisadas investiram acima de cinco milhões de dólares em IA, número que deve chegar a 34% em 2026. O problema não é falta de dinheiro: é que boa parte dessas organizações ainda está presa na fase de experimentação, acumulando projetos-piloto sem critérios claros de sucesso.

O relatório Global AI Pulse Q2 2026 da KPMG aponta exatamente essa transição como o ponto crítico: as empresas que saem da experimentação para uma implementação ampla precisam mudar o foco, saindo da simples adoção da tecnologia para temas como governança, mensuração e integração real com os processos do negócio.

O que separa o 8% que prova ROI de ia dos demais?

Pesquisa publicada pela Harvard Business Review em março de 2026, assinada por Thomas H. Davenport e Laks Srinivasan, mapeou sete fatores que impulsionam o retorno sobre investimentos em IA. O fio condutor entre todos eles é clareza: empresas que geram resultado definem, antes de qualquer implementação, qual problema específico a IA vai resolver e como esse resultado será medido.

Os fatores identificados pelos pesquisadores incluem práticas que poucas equipes adotam desde o início do projeto. Veja os que aparecem com mais frequência entre as empresas de maior desempenho:

• Definição de métricas de sucesso antes de escolher a ferramenta de IA
• Envolvimento direto de líderes de negócio, não apenas de TI, nas decisões de implementação
• Integração da IA em fluxos de trabalho existentes, evitando sistemas paralelos que ninguém usa
• Ciclos curtos de validação, com ajustes frequentes baseados em dados reais de uso
• Treinamento contínuo das equipes que vão operar as soluções no dia a dia

Quais são os principais desafios da implementação de IA nas empresas?

A distância entre intenção e execução tem explicação concreta. Organizações que tratam a IA como um projeto de TI isolado raramente conseguem conectar os outputs da tecnologia às decisões de negócio que importam. Quando o C-level não participa ativamente da definição de escopo, os projetos acabam otimizando processos secundários enquanto os gargalos maiores ficam intactos.

Outro desafio frequente é a falta de dados estruturados. Ferramentas de inteligência artificial corporativa dependem de insumos de qualidade: empresas com bases de dados fragmentadas ou mal organizadas tendem a obter resultados inconsistentes, independentemente do quanto investem na plataforma escolhida.

Estratégias de IA para empresas que querem sair do piloto e gerar retorno

A boa notícia é que o caminho do experimento para o resultado mensurável tem padrão reconhecível. O Global AI Pulse Q2 2026 da KPMG indica que as organizações mais maduras estão deslocando o foco da adoção em si para temas como responsabilidade, rastreabilidade e impacto financeiro direto — o que força uma disciplina de gestão que projetos-piloto raramente exigem.

Para gestores de e-commerce e tecnologia, isso significa uma mudança de postura: antes de contratar a próxima solução de IA, vale mapear quais processos já têm dados confiáveis, qual área do negócio tem mais tolerância para testar e errar rápido, e quem vai ser o responsável por medir o retorno semana a semana. Sem essa base, o ROI de IA continua sendo promessa de slide de apresentação.

O investimento em IA e resultados depende de gestão, não só de tecnologia

Apenas 8% das empresas conseguem provar que o investimento em IA e resultados caminham juntos, e a diferença entre elas e os outros 92% raramente está na ferramenta escolhida. Está na disciplina de definir o problema certo, medir com rigor e ajustar rápido. O próximo passo prático para qualquer gestor é simples: escolha um processo específico do seu negócio, defina uma métrica clara de sucesso e implemente a IA apenas nesse escopo antes de escalar. Isso transforma experimentação em aprendizado real, e aprendizado real em retorno concreto.