ROI da IA: por que 44% dos CEOs não comprovam o retorno?

A inteligência artificial já ocupa uma posição estratégica nas empresas, mas transformar os investimentos em resultados financeiros comprováveis continua sendo um desafio. De acordo com a 2027 Gartner CEO Survey, pesquisa realizada com 203 CEOs e executivos seniores de diferentes países, 44% dos entrevistados têm dificuldade para demonstrar os ganhos financeiros gerados pela IA.

Mesmo diante dessa dificuldade, os investimentos em tecnologia devem continuar crescendo. Cerca de 75% dos CEOs pretendem ampliar os aportes na área, enquanto 80% afirmam que a tecnologia já representa a própria estratégia de suas empresas.

O desafio, portanto, não está apenas em adotar novas ferramentas, mas em preparar as organizações para aproveitar seu potencial. Embora 77% dos entrevistados esperem um impacto alto ou médio da industrialização da IA até 2027, somente 20% consideram suas empresas preparadas para essa transformação.

Para David Furlonger, vice-presidente analista do Gartner, alcançar resultados exige mais do que incorporar inteligência artificial aos processos existentes. É necessário repensar a maneira como o trabalho é organizado e como os recursos são utilizados.

Essa mudança já aparece nas expectativas dos executivos: 63% consideram essencial reformular radicalmente o modelo operacional para obter retorno até 2027. Além disso, 52% defendem a atuação de agentes de IA como funcionários, enquanto 47% apontam a realocação de capital por meio de reestruturações.

Nesse cenário, o Gartner recomenda que os CIOs redesenhem os fluxos de trabalho considerando a IA desde sua concepção, desenvolvam arquiteturas modulares que preservem a liberdade estratégica das empresas e acompanhem indicadores ligados aos resultados do negócio. Entre eles estão a velocidade das decisões e o tempo necessário para lançar produtos e serviços no mercado.

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O retorno da IA depende da capacidade de transformar processos

A dificuldade de comprovar o ROI da IA costuma ser associada à falta de indicadores adequados. Entretanto, existe uma questão anterior à própria mensuração: o custo de mudar a operação de uma empresa.

Toda organização enfrenta obstáculos quando precisa modificar seus sistemas, integrar tecnologias ou adaptar processos. Em arquiteturas rígidas, essas mudanças podem exigir tanto tempo e recursos que acabam reduzindo os ganhos esperados com a inteligência artificial.

É por isso que algumas iniciativas apresentam bons resultados durante os testes, mas encontram dificuldades quando precisam ser ampliadas. Um projeto-piloto pode funcionar de maneira isolada. No entanto, levá-lo para toda a operação exige lidar com sistemas, processos e estruturas que nem sempre foram desenvolvidos para trabalhar em conjunto.

Esse cenário está relacionado a outros desafios da implementação da inteligência artificial nas empresas, que vão além da escolha das ferramentas e envolvem a preparação da estrutura operacional.

Nesse contexto, o valor potencial da IA não deixa necessariamente de existir. Muitas vezes, ele permanece limitado pelas restrições da infraestrutura e dos processos que já fazem parte da empresa.

Sem retorno comprovado, os investimentos em IA ficam mais vulneráveis

Existe outro risco em ampliar os investimentos sem conseguir demonstrar seus resultados: a dificuldade de justificar esses recursos quando as prioridades financeiras mudarem.

Se os conselhos e as lideranças precisarem rever os orçamentos, projetos sem indicadores claros de impacto poderão perder espaço. Por outro lado, iniciativas que já possuem objetivos de negócio definidos desde o início terão melhores condições de demonstrar sua contribuição para a organização.

É nesse ponto que o Discovery contínuo ganha importância. Ao manter a investigação e a validação das necessidades do negócio ao longo do desenvolvimento, as equipes conseguem revisar prioridades, identificar problemas e direcionar os investimentos para aquilo que realmente gera valor.

Assim, em vez de avaliar o sucesso de um projeto apenas pela entrega de uma ferramenta, a empresa passa a considerar os resultados que ela produz na operação.

Essa distinção também ajuda a entender por que algumas iniciativas de inteligência artificial não geram resultados nas empresas: quando a tecnologia é aplicada sem rever os fluxos de trabalho, pode acabar apenas acelerando processos que já apresentavam problemas.

Quanto custa mudar um processo crítico na sua empresa?

Mais do que perguntar quantos projetos de inteligência artificial estão em andamento, as lideranças precisam entender quanto esforço é necessário para transformar a operação.

Quanto tempo e dinheiro sua empresa precisa investir para modificar um processo importante hoje?

Se a resposta for meses, talvez o próximo passo não seja adicionar mais uma solução de IA. Pode ser necessário primeiro reduzir as barreiras que tornam qualquer mudança lenta e cara.

Quando a organização consegue diminuir esse custo, novas iniciativas podem ser implementadas com mais agilidade e aproveitar melhor os investimentos anteriores. Dessa forma, cada transformação abre espaço para a próxima.

Essa capacidade de adaptação passa também pela forma como os produtos e sistemas são planejados e desenvolvidos. Conheça a Fábrica de Software da REVIIV, que estrutura, valida e constrói soluções digitais sob medida para as necessidades de cada negócio.

A inteligência artificial pode gerar ganhos importantes, mas comprovar seu ROI depende também da capacidade de mudar a empresa. Sem processos adaptáveis e uma estrutura preparada para evoluir, o custo de transformação continuará consumindo parte do valor que a tecnologia poderia entregar.

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Fonte: 2027 Gartner CEO Survey, divulgada pelo Gartner em 20 de outubro de 2026. Pesquisa realizada com 203 CEOs e executivos seniores, com dados coletados entre abril e maio.