ROI de IA virou cobrança sem resposta: por que empresas investem bilhões e não conseguem medir o retorno

O ROI de IA virou a pergunta que ninguém sabe responder. Após bilhões investidos globalmente em inteligência artificial, conselhos de administração, CFOs e acionistas passam a exigir retorno mensurável, e as empresas descobrem que não têm como demonstrá-lo.

Segundo Marcus Garcia, diretor comercial da Konia Tecnologia, o problema não começa na tecnologia. Começa muito antes, no momento em que os projetos foram aprovados sem que ninguém soubesse dizer o que seria sucesso.

De acordo com a International Data Corporation, os gastos globais com IA devem ultrapassar US$ 632 bilhões até 2028, mais que o dobro dos níveis atuais. Um volume que, sem critérios claros de mensuração, pode representar desperdício em escala.

Um ciclo que o mercado já viveu antes

“Não é a primeira vez que o mercado corporativo passa por isso. Na virada dos anos 2000, empresas investiram pesado em ERP sem saber como medir adoção. Em 2015, a febre de Big Data gerou enormes repositórios que ninguém sabia como usar. Agora é a vez da inteligência artificial enfrentar o mesmo ciclo”, afirma Garcia.

O que diferencia este momento é a escala e a velocidade com que a IA se espalhou pelas organizações. Diferente de tecnologias anteriores, que entravam por um departamento de cada vez, a inteligência artificial foi adotada simultaneamente em todas as frentes.

O RH passou a selecionar currículos por algoritmo. O jurídico delegou revisão de contratos a modelos de linguagem. O financeiro automatizou a detecção de fraudes. O marketing terceirizou a geração de conteúdo para ferramentas generativas. Cada área com seu projeto, seu fornecedor e sua própria régua de sucesso.

O resultado foi uma camada tecnológica ampla, descentralizada e fragmentada, onde cada iniciativa respondia a métricas diferentes e nenhuma se traduzia em uma visão unificada de negócio.

ROI de IA e as três armadilhas mais comuns

Um levantamento da consultoria Gartner indica que mais de 40% dos projetos de IA agêntica devem ser cancelados em menos de dois anos. Os principais motivos: alto custo, falta de clareza sobre o valor gerado e controles de risco insuficientes.

Garcia identifica três armadilhas recorrentes nas empresas que enfrentam esse impasse.

A primeira são as métricas de vaidade: volume de dados processados, modelos em produção, usuários expostos à IA. Números que impressionam em apresentação e nada dizem sobre valor gerado.

A segunda é a ausência de linha de base. Sem um ponto de partida documentado, calcular melhoria vira exercício de suposição. O que sobra é comparar o presente com uma memória imprecisa do passado.

A terceira, e mais estrutural, é o desalinhamento entre quem constrói a IA e quem precisa justificar o investimento. Equipes técnicas e lideranças executivas operam com expectativas e critérios de sucesso completamente diferentes, e raramente existe um processo formal que traduza um universo no outro. Projetos que funcionam são cancelados por parecerem inúteis. Projetos ineficientes sobrevivem por parecerem sofisticados.

O que separa quem saiu bem do impasse

Empresas que superaram esse ciclo têm algo em comum: definiram o que era sucesso antes de decidir o que implementar. Organizações que construíram seus modelos de IA junto com seus modelos de negócio conseguem rastrear o impacto de cada decisão diretamente em métricas de retenção, aquisição e rentabilidade.

Nos mercados mais maduros, essa mudança de postura ganhou nome. O conceito de AI Value Realization consolida a disciplina de garantir que investimentos em inteligência artificial se traduzam em valor mensurável e sustentável.

“A euforia criou um ambiente onde mostrar que estava usando IA já era suficiente. Agora esse cheque está sendo descontado”, diz Garcia. “Estamos saindo da fase em que adotar IA era suficiente para impressionar e entrando na fase em que ela precisa entregar. As empresas que atravessarem bem essa transição vão sair com vantagem competitiva significativa.”

O ROI de IA, nessa perspectiva, deixa de ser uma métrica financeira e passa a ser um teste de maturidade organizacional.