Empresas veem baixo retorno de IA: entenda os desafios em 2026

Apesar do entusiasmo e dos crescentes investimentos em inteligência artificial (IA), muitas empresas estão obtendo um retorno financeiro menor do que o esperado. Em 2026, relatórios e estudos apontam um descompasso significativo entre a alta adoção da tecnologia e o impacto mensurável nos resultados de negócio. Esse cenário levanta questões cruciais sobre a forma como as organizações estão implementando e gerenciando suas iniciativas de IA.

O Descompasso entre Investimento e Valor Real

A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar um pilar estratégico em diversas companhias. No Brasil, por exemplo, 41,9% das indústrias já utilizam IA, um salto considerável em relação aos 16,9% registrados em 2022, segundo o IBGE. Globalmente, 34% das empresas empregam a tecnologia para transformar seus negócios. No entanto, o crescimento dos investimentos não tem sido acompanhado, na mesma proporção, por resultados financeiros concretos.

Um estudo do MIT, intitulado “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, revelou que cerca de 95% das empresas analisadas não obtiveram retorno financeiro mensurável com seus projetos de IA generativa. Apenas aproximadamente 5% dos pilotos integrados conseguiram gerar valor significativo. Essa lacuna sugere que, embora a IA generativa domine o radar de inovação corporativa, há um abismo entre a alta adoção e o baixo impacto no desempenho do negócio.

Muitas organizações iniciaram a jornada em IA concentrando-se em experimentar ferramentas, como chatbots e assistentes de IA em pilotos, sem uma estratégia clara de como escalar essas iniciativas para toda a empresa. Essa abordagem frequentemente resulta em projetos que funcionam em ambientes controlados, mas não são dimensionados para a operação real, ficando presos na fase de prova de conceito.

Principais Barreiras para o ROI da IA

Os motivos para o baixo retorno da IA são multifacetados e vão além da complexidade tecnológica. Especialistas apontam que o problema reside, em grande parte, na governança e na estratégia de implementação.

Falta de Estratégia e Problemas Mal Definidos

Um dos erros mais comuns é começar pela tecnologia em si, e não pelo problema de negócio a ser resolvido. Empresas frequentemente adquirem ferramentas de IA porque a concorrência está fazendo, sem antes identificar claramente quais desafios operacionais ou estratégicos a IA pode solucionar de forma eficaz. Quando a pergunta é “como uso IA?” em vez de “qual problema custa caro e a IA pode resolver?”, o projeto tende a nascer com expectativas desalinhadas e pouca geração de valor.

Qualidade e Governança de Dados Inadequadas

A qualidade dos dados é o pilar fundamental para o sucesso de qualquer projeto de IA. No entanto, este é um dos maiores gargalos. Empresas operam com informações dispersas, não estruturadas, inconsistentes, incompletas ou tendenciosas, o que limita drasticamente a eficácia dos modelos de IA. A ausência de uma estratégia clara de governança de dados prejudica a precisão dos algoritmos e a confiança nas decisões baseadas neles. No Brasil, 95% das empresas enfrentam problemas de qualidade de dados, e a IA amplifica o impacto dessas falhas. O custo da baixa qualidade de dados pode ser expressivo, com empresas perdendo milhões anualmente.

Escassez de Talentos e Habilidades

A falta de profissionais qualificados é outro obstáculo significativo. As organizações precisam de equipes capazes de gerenciar sistemas de IA, desde a integração e cibersegurança até a governança e gestão de mudanças. A escassez de talentos especializados em IA limita o avanço da tecnologia, especialmente no Brasil, onde 60% dos executivos indicam essa carência como um entrave. O desafio de talentos evoluiu, exigindo não apenas habilidades em IA generativa, mas também em integração e orquestração de sistemas.

Complexidade da Integração e Escalabilidade

Integrar soluções de IA com sistemas legados e fluxos de trabalho existentes é uma tarefa complexa. Muitos projetos de IA funcionam bem em pilotos, mas falham ao tentar escalar para toda a empresa. A ausência de um plano explícito para escalar os pilotos para a produção real impede que a IA gere valor em larga escala. A interoperabilidade e o design dos fluxos de trabalho devem ser priorizados desde o início do processo de adoção para reduzir esses desafios.

Expectativas Irrealistas e Hype

O deslumbramento com as capacidades da IA generativa pode levar a expectativas infladas e, consequentemente, a desapontamentos. A ideia de que a IA pode fornecer soluções universais, automatização total sem supervisão humana ou resultados imediatos é um equívoco comum. Essa visão otimista, embora baseada em sucessos reais, desconsidera o tempo necessário para treinamento, teste e refinamento dos sistemas. Muitas empresas esperam que a IA “dobre receitas” sem integrar os modelos aos processos de negócio, confundindo “acesso à ferramenta” com “maturidade no uso”.

Resistência Cultural e Gestão da Mudança

O fator humano continua sendo uma das maiores barreiras para a adoção bem-sucedida da IA. A resistência cultural interna, o medo da mudança e a falta de aculturamento digital impedem que a tecnologia seja plenamente utilizada. Pesquisas mostram que empresas que focam em construir confiança e adotar uma abordagem centrada no ser humano têm mais sucesso. A adoção de IA exige mudanças nos fluxos de trabalho, métricas de desempenho e até nas estruturas organizacionais, e a resistência a essas mudanças pode inviabilizar projetos.

Dificuldade na Mensuração do ROI

Calcular o retorno sobre o investimento (ROI) em projetos de IA é um desafio complexo. Muitas empresas medem métricas de eficiência operacional (como tempo médio de atendimento ou volume processado) que não se traduzem diretamente em valor de negócio mensurável. A dificuldade em atribuir o impacto financeiro diretamente à IA, isolando-o de outros fatores, e a latência do retorno (que pode levar meses) dificultam a comprovação do ROI. Sem métricas de sucesso claramente definidas antes do início do projeto, é impossível provar o impacto gerado.

Desdobramentos e o Caminho para o Sucesso

Para reverter o cenário de baixo retorno, as empresas precisam adotar uma abordagem mais estratégica e madura em relação à IA. A corrida pela IA em 2026 já deixou de ser apenas pela adoção e se tornou uma corrida pelo discernimento.

• Tratar IA como Infraestrutura Estratégica: Em vez de projetos isolados, a IA deve ser integrada à infraestrutura central do negócio, ao lado de dados, nuvem e segurança. Isso implica em incorporá-la ao planejamento de plataforma e definir padrões de integração.
• Foco em Problemas Reais e Mensuráveis: O ponto de partida deve ser a identificação de problemas de negócio reais e mensuráveis, e não a tecnologia em si. Definir métricas de sucesso claras e uma linha de base antes de iniciar o projeto é fundamental.
• Governança de Dados Robusta: Investir em coleta, limpeza, armazenamento e atualização contínua de dados de alta qualidade é crucial. A criação de data lakes, pipelines bem definidos e políticas sólidas de governança de dados são essenciais.
• Desenvolvimento de Talentos e Liderança: É imperativo capacitar equipes para gerenciar e utilizar a IA de forma eficaz, além de garantir o patrocínio da liderança para impulsionar a mudança organizacional. A IA é mais um desafio de liderança do que de tecnologia.
• Integração e Escalabilidade Planejadas: Projetar a integração desde o início, priorizando a interoperabilidade e o design dos fluxos de trabalho, pode mitigar desafios. A implementação em fases também ajuda a identificar problemas operacionais antes da expansão.
• Parcerias Estratégicas: Colaborar com parceiros externos que já dominam a implementação de IA pode ser uma vantagem competitiva, aumentando as chances de sucesso dos projetos.

Empresas que conseguem demonstrar retorno em IA consistentemente tratam a inteligência artificial como infraestrutura estratégica, não como um conjunto de projetos isolados. Essa mudança de perspectiva, combinando prioridades de negócio, dados, competências e redesenho de processos, com responsabilidade clara pelos resultados, é o caminho para transformar a IA em um motor real de competitividade.