Empresas investem em IA, mas retorno ainda é baixo

A adoção da inteligência artificial nas empresas avançou rapidamente, deixando de ser tema de inovação para ganhar espaço estratégico. Dados de governed estudos apontam ganhos, mas também desafios para transformar investimento em retorno concreto.

Segundo a Deloitte, apenas 34% das lideranças afirmam que redesenham processos e modelos de negócio com apoio da IA. A maior parte concentra esforços em aplicações pontuais com impacto limitado.

Um estudo da KPMG em parceria com o IBM Institute for Business Value indica que 68% dos CEOs globais veem a IA transformando o core business e que a liderança de mercado dependerá de conectar esse avanço às prioridades da organização.

Os números revelam que o desafio está em ir além de pilotos: é preciso alinhar a IA aos objetivos de negócio para gerar valor. A adoção já está na agenda, mas a aplicação precisa de direcionamento claro.

Desafios para ampliar o retorno

O erro mais frequente ocorre antes da implementação: empresas começam pela escolha de ferramentas sem definir o resultado desejado. O foco inicial em plataformas pode atrasar a criação de valor.

Definir metas de negócios antes das soluções ajuda a priorizar prioridades. Enquanto algumas organizações buscam acelerar vendas ou melhorar a experiência do cliente, outras buscam eficiência operacional ou maior capacidade analítica.

Quando objetivos são bem estabelecidos, a escolha de soluções passa a fazer sentido dentro da realidade operacional da empresa. A priorização correta aumenta a probabilidade de impactos mensuráveis.

IA como apoio à decisão

Dados de McKinsey indicam que organizações que alinham IA a prioridades corporativas veem resultados concretos: reducción de custos acima de 5% em mais da metade dos casos e aumento de receita acima de 5% em boa parte das áreas. O foco muda de automação para melhoria de indicadores estratégicos.

A maturidade na adoção desloca o papel da IA para apoiar decisões, com análise de grandes volumes de dados, identificação de padrões e simulação de cenários. A velocidade de entrega e a qualidade das análises ganham peso na gestão.

Obstáculos à escala

O Global AI Adoption Index da IBM aponta que mais de 45% dos executivos citam falta de capacitação como entrave para a passagem da experimentação à escala. Governança de dados e mensuração de retorno financeiro também aparecem entre os principais entraves.

Pesquisa do Gartner em parceria com o MIT Technology Review Insights ressalta preocupações com segurança e qualidade dos dados (45%), ausência de bases estruturadas (42%) e dificuldade de medir retorno financeiro (42%).

A combinação de processos, pessoas, dados e direção executiva é essencial para o avanço. Sem esse encaixe, iniciativas tendem a permanecer em estágios limitados.

Como transformar intenção em resultado

Empresas bem-sucedidas costumam iniciar com objetivos claros, depois identificar processos que podem ser aprimorados e, por fim, escolher soluções compatíveis com a operação. Essa sequência reduz riscos e facilita a mensuração de resultados.

A adoção eficaz envolve conectar cada projeto a uma necessidade real da organização, buscando valor mensurável ao longo do tempo. O foco está na entrega de impacto verificável, não apenas na tecnologia.

O papel da Think nessa jornada

Empresas que buscam estruturar a adoção de IA contam com apoio especializado para alinhar iniciativas às prioridades de negócio. A Think atua entendendo o contexto operacional, diagnosticando desafios e oportunidades, e desenvolvendo soluções compatíveis com o estágio de maturidade digital e a disponibilidade de dados.

A proposta é ir além da implantação de ferramentas, assegurando que cada projeto contribua para resultados concretos e sustentáveis.

Para quem deseja iniciar a jornada com foco estruturado, a Think oferece diagnóstico inicial e orientação sobre próximos passos.

O uso da IA deve crescer, mas a diferença está na capacidade de direcionar o potencial para desafios reais e objetivos bem definidos.