Nos últimos anos, a inteligência artificial deixou de ser mera novidade de marketing e passou a integrar de fato os orçamentos de tecnologia. Esse entusiasmo inicial hoje esbarra na cobrança por resultados concretos, pois, se a IA é tão estratégica, por que tantas iniciativas ainda não provam seu valor? A virada para 2024–2025 ficou marcada por esse dilema: do efeito buzz se avançou para a cobrança por entregas palpáveis.
Os números confirmam a frustração. Um relatório do MIT indicou que 95% dos projetos corporativos de IA, muitos deles com investimentos elevados, não geraram ganhos relevantes de eficiência ou receita. Esse cenário reflete, em parte, a implementação desorganizada da IA nas empresas. No Brasil, estudo da TOTVS mostrou que apenas 7% das companhias calculam o ROI de suas iniciativas de IA; as demais 93% sequer definem métricas para isso. Em muitas organizações, projetos de IA foram executados de forma isolada, sem alinhamento claro às metas do negócio, o que, segundo o mesmo relatório, torna quase impossível estabelecer indicadores de eficácia e acaba abrindo brechas para estagnação e desperdício de recursos.
Do entusiasmo à pressão: a nova realidade dos líderes de tecnologia
A transição do hype para a pressão por resultados mudou completamente a rotina dos líderes de tecnologia. Hoje CTOs e CIOs não só recebem demandas para inovar com IA, mas também para justificar cada centavo investido. Conselhos e áreas de finanças exigem indicadores claros. Pesquisa da consultoria Teneo mostrou que 68% dos CEOs nos EUA planejam aumentar o investimento em IA em 2026, porém, ao mesmo tempo, grande parte desses executivos já admite que terá de demonstrar retorno desses recursos. Em outras palavras, administrar a empolgação agora passa pelo crivo do ROI.
Essa cobrança também se diferencia de ondas tecnológicas anteriores. Ciclos como o da nuvem ou do mobile traziam benefícios de custo ou produtividade relativamente diretos e mensuráveis (por exemplo, redução de gastos com servidores ou ganho de mobilidade). A IA, entretanto, é uma tecnologia transversal: seus efeitos perpassam múltiplas áreas e processos. Não dá mais para medir sucesso apenas pelo número de acessos a um modelo ou pela quantidade de dados processados; é preciso linkar cada solução de IA a indicadores de negócio.
Em muitos casos, os ganhos imediatos vieram em automação e eficiência interna. O próprio estudo da Teneo observa que ganhos sólidos têm surgido principalmente em processos administrativos e atendimento ao cliente, enquanto aplicações mais complexas levam mais tempo para mostrar resultado. CEOs e CFOs sabem disso: 84% preveem que novos projetos de IA só terão ROI em mais de seis meses, contrastando com 53% dos investidores que esperam retorno em até seis meses. Com menos da metade dos projetos atuais superando seus custos, a pressão para obter resultados tangíveis só tende a crescer.
Por que é tão difícil mensurar o ROI de IA?
As razões para a dificuldade em mensurar ROI na IA são estruturais e práticas. Em geral, identificam-se pelo menos cinco problemas centrais:
- Projetos isolados: Muitas iniciativas de IA ainda acontecem como pilotos e provas de conceito desconectados das operações principais. As empresas em estágio inicial costumam manter pilotos isolados e experimentos sem padronização ou governança. Nesse cenário, não há processos bem definidos nem times dedicados, o que dificulta coletar dados consistentes para comparar o “antes” e o depois da implementação. Sem integração ampla, cada projeto vira um silenciador: mesmo que funcione, fica difícil replicar ou ampliar esse ganho para o negócio todo.
- Métricas equivocadas: Com frequência, as equipes medem indicadores técnicos em vez de resultados de negócio. Falam de número de usuários de uma ferramenta de IA, tokens consumidos ou modelos rodados, mas pouco sobre lucro incremental ou custos evitados. A IBM alerta que “indicadores de desempenho errados (ou antigos) fazem a IA parecer sem ROI”. Ou seja, usar métricas obsoletas esconde o valor real da IA. A recomendação é separar o retorno “hard” (direto, mensurável em receita/custo) do “soft” (indireto, qualitativo) e evoluir os KPIs para refletir ganhos estratégicos.
- Ganhos indiretos e intangíveis: Muitas vezes, os benefícios da IA são imateriais ou difíceis de quantificar. Melhora na experiência do cliente, maior segurança da operação, aumento da satisfação dos funcionários ou mitigação de riscos são resultados reais, mas nem sempre entram na demonstração financeira da empresa. Conforme observado em estudos de mercado, aspectos como “melhor experiência do cliente” e “satisfação do funcionário” podem ser afetados pela IA, mas “não aparecem no demonstrativo de lucros e perdas”. Ignorar esses ganhos pode fazer uma solução de IA bem-sucedida parecer ineficiente.
- Governança e propriedade precárias: Sem um responsável claro pelo projeto e sem metodologia, iniciativas de IA patinam. Em geral, faltam papéis bem definidos e governança robusta nos projetos iniciais. Segundo o Gartner, empresas pouco maduras dependem de poucos especialistas e sofrem com silos internos. Essas barreiras atrasam decisões e comprometem a coleta de dados históricos confiáveis. Se não houver ownership, alguém focado em ligar a entrega técnica aos objetivos do negócio, o projeto dificilmente sai do papel piloto.
- Desconexão estratégica: Não adianta investir em IA fora do rumo da empresa. Infelizmente, muitos projetos não são criados com foco em metas corporativas definidas. Um levantamento da TOTVS mostrou que só 20% das empresas consideram o uso de IA “altamente estratégico”, enquanto 42% admitem que a tecnologia está pouco alinhada aos objetivos do negócio. Assim, iniciativas pontuais acabam sem patrocínio executivo ou sem metas claras, transformando-se em meros experimentos. Como resultado, cada projeto é tratado quase que como um tiro no escuro, mesmo que gere algum ganho, não há comparativo objetivo para confirmar o impacto verdadeiro.
O efeito colateral: conservadorismo e inovação travada
Essa falta de clareza no ROI tem um custo oculto: gera medo de errar e freia a inovação. Na prática, o receio de não comprovar resultado leva líderes a evitar grandes apostas. Preferem apostar em projetos de baixo risco, frequentemente usando IA apenas para ganhos marginais (por exemplo, automatizar tarefas triviais ou otimizar processos já existentes). Isso cria o que a Forrester chama de “armadilha de use cases”: ganhos pontuais de produtividade acontecem, mas não se convertem em transformação ampla da empresa. O efeito é perverso: segundo essa análise, usa-se IA em parte pequena do negócio e a organização como um todo continua inalterada, corroendo lentamente sua própria capacidade de inovar.
Além disso, quanto mais complexos são os casos de uso almejados, mais desafiadora fica a obtenção de ROI imediato. Como observa a consultoria Teneo, após a “primeira onda” de ganhos fáceis, a próxima etapa exige redesenhar processos centrais, o que traz retorno maior em potencial, porém com curva de ROI mais longa. São mudanças estruturais, que demandam investimento de tempo e envolvem riscos mais altos (como queda de produtividade temporária ou necessidade de requalificar equipe).
Esses projetos não costumam ter resultados visíveis em poucas semanas. Em suma, a combinação de métricas indefinidas e expectativa de lucro rápido leva muitas empresas a parar de experimentar, foco é dado apenas a “cases” seguros e incrementais. O paradoxo é claro: ao evitar riscos hoje, corre-se o risco de perder a vantagem competitiva amanhã.
O que muda quando o foco sai da tecnologia e vai para o valor
A solução para esses problemas passa por mudar o foco do como para o porquê. Em vez de tratar IA como um fim tecnológico, deve-se usá-la como meio para gerar valor de negócio. Isso começa definindo hipóteses de negócio claras antes de desenvolver qualquer modelo. Que objetivo queremos atingir? Reduzir o tempo de resposta ao cliente? Diminuir falhas operacionais? Aumentar vendas cruzadas? Só assim faz sentido escolher qual solução de IA aplicar.
A partir daí, escolhem-se as métricas certas, ou seja, aquelas que de fato medem os ganhos pretendidos. Exemplos típicos são indicadores ligados a desempenho de processo e negócio, como:
- Redução de lead time (tempo desde o início até a entrega de uma tarefa)
- Aumento de throughput (capacidade da equipe)
- Melhoria na qualidade (menor retrabalho, menos erros em produção)
- Redução de riscos operacionais (como compliance, segurança e retrabalho)
Em outras palavras, integre indicadores operacionais aos resultados corporativos. Conforme sugerido por especialistas, é interessante conectar métricas de IA a variáveis do negócio, como retenção de clientes, churn, velocidade de lançamento no mercado e satisfação do usuário.
Por fim, adote a validação contínua em vez de buscar um retorno único ao final. Gartner e outros frameworks de maturidade enfatizam que iniciativas de IA devem ter KPIs definidos desde o início e monitoramento constante. Executar em ciclos curtos (sprints), medir incrementos de melhoria a cada entrega e ajustar hipóteses periodicamente é muito mais eficaz do que testar um modelo pesado sem feedback até o fim.
Squads Cognitivos: um caminho mais pragmático para provar ROI
Um modelo promissor para colocar tudo isso em prática é o das squads cognitivas: equipes híbridas compostas por especialistas humanos e agentes de IA integrados. Essa abordagem já é apontada como tendência por empresas de ponta. Em vez de um grupo formado apenas por desenvolvedores e analistas, o squad cognitivo inclui também bots de IA treinados em tarefas específicas do projeto. Esses squads cognitivos combinam inteligência humana e artificial para entregar software com mais qualidade, flexibilidade e escala.
Em outras palavras, cada membro humano traz julgamento crítico e know-how de negócio, enquanto cada agente de IA traz velocidade e consistência em tarefas rotineiras. Ferramentas como assistentes de código, chatbots avançados ou agentes de teste entram no fluxo de trabalho diário do time, automatizando tarefas repetitivas e fornecendo insights em tempo real.
Essa parceria eleva a produtividade da equipe sem torná-la mais complexa, por exemplo, enquanto um desenvolvedor trabalha na arquitetura de uma feature, um agente cognitivo pode checar o código em busca de bugs ou sugerir refatorações oportunas.
Como se estrutura um squad cognitivo?
Normalmente, combina-se especialistas-chave (tech lead, desenvolvedores, designer, QA humano) com agentes dedicados (ex.: gerador de código, testador automatizado, documentador). Os agentes são plugáveis: podem ser configurados ou trocados conforme o projeto evolui, sem burocracia de contratar novos profissionais. O design do time funciona como um “quebra-cabeça”: cada humano contribui com experiência e tomada de decisão, enquanto cada agente de IA contribui com alta velocidade de execução em uma função específica.
A forma de trabalho do squad é ágil e orientada a entregas. Os times atuam em sprints curtos, com metas definidas para cada ciclo e métricas claras de sucesso. Conforme recomendações de maturidade em IA, cada sprint é acompanhado de revisões de KPIs específicos. Isso garante entregas incrementais mensuráveis desde o início, por exemplo, quantas sugestões úteis o agente de código fez nesta semana, quantos bugs ele evitou, etc.
A Vibbra destaca a importância de estabelecer esses indicadores antes do primeiro sprint: digamos que o objetivo seja reduzir em 30% o tempo médio de entrega de novas funcionalidades. Ao coletar dados sobre o lead time e outros parâmetros desde o início, a empresa não só comprova o ROI do projeto de IA, mas também ajusta os agentes conforme necessário. Em suas palavras: essas métricas “não apenas provarão o ROI da iniciativa de IA, mas também ajudarão a calibrar os agentes” ao longo do processo.
Além de focar em valor desde o primeiro sprint, as squads cognitivas reduzem desperdício. Com pessoas e IA trabalhando de mãos dadas, elimina-se tempo ocioso e repetição de esforços. A governança ágil dessas squads permite migrar da fase de testes experimentais para soluções maduras de forma mais rápida. Conforme evidenciado por padrões de mercado, squads multiequipes com entregas iterativas garantem revisão incremental de entregas e alinhamento constante a prioridades estratégicas, além de promoverem automação e monitoramento ativo, o que reduz retrabalho e gargalos de comunicação típicos de projetos menos maduros.
O futuro da IA depende de como medimos o que importa
O desafio do ROI de IA não está na escassez de soluções, mas na falta de metodologia para comprová-las. O problema não é a tecnologia em si, mas como ela é aplicada e avaliada e, para avançar, empresas precisam alcançar maturidade: definir governança, integrar a IA à estratégia e mensurar impacto continuamente. Aqueles que internalizarem ciclos rápidos de experimentação, aprendizado e ajuste sairão na frente. Times ágeis (squads cognitivas) permitem acelerar essa curva de aprendizado, convertendo hipóteses em resultados concretos a cada sprint.
Por isso, muitos CTOs hoje começam com um squad cognitivo piloto para um projeto estratégico e escalonam o modelo gradualmente. Converse com o time da Vibbra e descubra como montar um squad cognitivo para o seu projeto hoje!
