O caminho para medir o retorno financeiro da IA nas empresas

Mesmo com a rápida disseminação da inteligência artificial nas estratégias corporativas, o retorno financeiro da IA ainda é exceção no Brasil. Levantamento divulgado pela Totvs mostra que apenas 7% das empresas que adotaram a tecnologia conseguiram comprovar retorno sobre o investimento. O dado revela uma distância relevante entre adoção e resultado econômico mensurável.

Segundo a Semantix, o problema está menos na tecnologia e mais na forma como os projetos são estruturados. Iniciativas desconectadas de objetivos de negócio, sem critérios claros de sucesso, tendem a não gerar impacto financeiro. “Muitos projetos nascem sem indicadores definidos. Nesses casos, o retorno financeiro da IA não aparece”, afirma Plínio Martins.

Para reduzir essa lacuna, a empresa passou a adotar uma abordagem baseada em provas de valor de curto prazo. Os ciclos têm duração de até 30 dias e partem de um problema específico do negócio. As métricas priorizadas envolvem redução de custos, ganho de produtividade ou aumento de eficiência operacional, acompanhadas da entrega de um MVP funcional com dados mensuráveis. Segundo Martins, decisões de orçamento dependem da demonstração rápida de valor econômico.

Outro ponto recorrente nos projetos que avançam é o envolvimento direto da alta gestão. Estudos internos da companhia indicam que empresas mais maduras em IA apresentam participação significativamente maior de CEOs e diretores nos projetos. Sem esse patrocínio, as iniciativas tendem a permanecer restritas a pilotos isolados, com baixo impacto no retorno financeiro da IA.

Essa atuação mais próxima da liderança está associada a um modelo que combina consultoria estratégica e execução tecnológica, conhecido internamente como “Think + Do”. A proposta é cocriar soluções desde o início e assumir compromissos mensuráveis, alinhados a problemas concretos do negócio. A lógica é reduzir o risco de investimentos sem retorno comprovado.

A governança também passou a integrar a fase inicial dos projetos. Na Semantix, os sistemas são desenvolvidos com princípios de compliance by design, alinhados a padrões como ISO 27001, NIST, OWASP e Cloud Security Alliance. A empresa utiliza ainda a plataforma Safetix, voltada ao monitoramento do uso de dados, detecção de desvios e geração de evidências auditáveis, antecipando exigências regulatórias como a LGPD, o PL 2338 e o AI Act europeu.

Para Alexandre Caramaschi, a próxima fase da transformação digital será marcada pela expansão de agentes autônomos de IA. Esses sistemas são capazes de executar processos completos, como prospecção comercial, automação de vendas e otimização operacional. Em alguns projetos, já foram registrados ganhos de receita entre 7% e 12%, além de redução de até 50% no tempo de execução de tarefas.

Esses resultados, segundo o executivo, só se sustentam com controles rigorosos. A empresa adota frameworks como NIST AI RMF e MITRE ATLAS, além de testes red e blue team, monitoramento contínuo e supervisão humana em etapas críticas. O objetivo é garantir rastreabilidade, auditoria e segurança operacional.

A mudança cultural aparece como outro fator determinante. Sem capacitação de lideranças e equipes, a IA não escala. O foco envolve uso responsável da tecnologia, gestão de riscos e desenvolvimento de competências técnicas. Quando os profissionais compreendem limites e aplicações práticas, a adoção tende a gerar impacto mais consistente no retorno financeiro da IA.