IA nos negócios: 6 sinais de que o investimento está gerando resultado
Com investimentos em inteligência artificial avançando nas empresas, especialista explica quais indicadores ajudam a entender se a tecnologia está gerando valor — da produtividade e redução de custos à receita, qualidade das decisões e capacidade de escala
A inteligência artificial já entrou no orçamento das empresas. Agora, uma pergunta começa a ganhar cada vez mais espaço nas reuniões de executivos: como saber se todo esse investimento está, de fato, trazendo resultado?
A dúvida faz sentido. Pesquisa global da PwC divulgada em 2026, com 1.217 executivos de 25 setores, mostrou que apenas 20% das organizações concentram 74% do valor econômico gerado pela inteligência artificial. Em outro levantamento da consultoria, 56% dos CEOs afirmaram que suas empresas ainda não perceberam benefícios da IA nem em aumento de receita nem em redução de custos.
No Brasil, os números também ajudam a dimensionar o desafio. O KPMG Global Tech Report 2026 ouviu 150 líderes brasileiros e constatou que 45% afirmam que projetos de IA ainda operam sem coordenação adequada dentro de suas organizações. Entre as empresas brasileiras, 57% disseram que a dívida técnica — sistemas antigos, baixa integração e limitações de arquitetura — já comprometeu o retorno de projetos digitais.
Para Juliana Velozo, especialista em estratégia, inteligência artificial, comportamento humano e transformação de negócios, a dificuldade começa muitas vezes na própria definição do que significa “resultado”.
“Não existe uma única métrica capaz de mostrar se a inteligência artificial está dando retorno. Em alguns casos, o valor aparece em produtividade; em outros, em receita, redução de custos, qualidade, experiência do cliente ou capacidade de tomar decisões melhores. O primeiro passo é saber qual problema aquela aplicação foi criada para resolver e qual indicador do negócio deveria ser impactado por ela”, explica.
A seguir, Juliana aponta seis sinais que podem ajudar empresas a avaliar se o investimento em IA está efetivamente gerando valor.
- O ganho de produtividade consegue ser traduzido em resultado?
Horas economizadas são um indicador importante. Mas a análise pode avançar um pouco mais.
Se uma ferramenta reduz de quatro horas para uma hora o tempo necessário para determinada atividade, por exemplo, é possível observar o que aconteceu com a capacidade liberada: a equipe passou a atender mais clientes? A operação aumentou sua capacidade? Houve redução de custo, aumento de vendas ou possibilidade de dedicar mais tempo a atividades estratégicas?
“Produtividade continua sendo uma métrica muito relevante. O que precisamos é conectá-la aos demais indicadores da operação. Quando uma empresa economiza milhares de horas com IA, uma boa pergunta é: que valor conseguimos criar com essa capacidade que foi liberada?”
- O custo continua fazendo sentido quando a IA sai do piloto e ganha escala?
Uma aplicação pode funcionar muito bem com cem usuários e apresentar uma dinâmica completamente diferente quando chega a milhares de pessoas ou passa a executar milhões de interações.
Além das licenças, entram nessa conta processamento, consumo de tokens, infraestrutura, integração com sistemas, segurança, monitoramento, governança e profissionais envolvidos na operação.
Essa preocupação vem crescendo à medida que projetos avançam. Pesquisa da Deloitte com 1.854 executivos mostrou que apenas 6% das organizações obtêm retorno satisfatório de um caso típico de IA em menos de um ano. Para a maioria, esse retorno aparece entre dois e quatro anos.
“É importante construir a análise econômica pensando também na escala. O custo de um piloto não necessariamente representa o custo da operação. Quando o volume cresce, a arquitetura, os modelos utilizados e a forma como a empresa administra esses recursos passam a ter impacto direto na equação.”
- A IA está movimentando indicadores que já importavam para o negócio?
Criar métricas específicas para acompanhar a adoção da inteligência artificial é útil. Número de usuários, frequência de utilização e volume de interações ajudam a entender como a tecnologia está sendo incorporada.
Mas esses dados podem ser analisados junto aos indicadores que a empresa já acompanha.
No atendimento, podem ser tempo de resolução, satisfação ou retenção. Em vendas, conversão, receita e ticket médio. No varejo, margem, previsão de demanda ou giro de estoque. Na operação, tempo, custo, qualidade e redução de erros.
“Uma das perguntas que gosto de fazer é: qual indicador relevante para o negócio esperamos movimentar com essa iniciativa? A resposta ajuda a conectar a tecnologia à estratégia e também torna muito mais clara a avaliação do investimento.”
- A solução consegue crescer de forma sustentável?
Outro sinal aparece quando a empresa tenta ampliar o projeto.
No varejo e em bens de consumo, por exemplo, levantamento de 2026 da BCG em parceria com o Consumer Goods Forum mostrou que mais da metade das empresas pesquisadas ainda não mede formalmente o ROI de seus investimentos em IA. Entre as empresas de bens de consumo, aproximadamente 75% permaneciam na fase de pilotos.
Para Juliana, escalar envolve uma combinação de tecnologia, processos, dados, governança e pessoas.
“Um projeto pode gerar um resultado excelente em uma área específica. O próximo aprendizado é entender o que acontece quando ele se conecta ao restante da organização. Escala exige integração e, principalmente, clareza sobre os processos que sustentam aquela solução.”
- A IA está ajudando a empresa a aprender?
Nem todo retorno aparece imediatamente no balanço.
Uma aplicação também pode permitir que a organização compreenda melhor o comportamento dos clientes, identifique padrões, aperfeiçoe previsões, descubra gargalos ou perceba oportunidades que antes passavam despercebidas.
Esse aprendizado pode alimentar decisões posteriores sobre produtos, investimentos, operações e relacionamento com clientes.
“Uma das capacidades mais interessantes da inteligência artificial é permitir ciclos de aprendizado muito mais rápidos. Quando a empresa consegue transformar o que aprende em decisões, novos processos e novas capacidades, esse conhecimento também passa a fazer parte do valor gerado pela tecnologia.”
- Se essa IA fosse desligada amanhã, o negócio sentiria?
Essa talvez seja uma das perguntas mais simples para avaliar o nível de integração da tecnologia à operação.
Se determinada solução deixasse de funcionar amanhã, o que aconteceria?
O atendimento ficaria mais lento? A previsão de demanda perderia precisão? A equipe produziria menos? O custo aumentaria? Alguma decisão demoraria mais? A experiência do cliente seria afetada?
Não significa que toda aplicação precise ser indispensável. Projetos experimentais também cumprem uma função importante de aprendizado. Mas compreender qual impacto desapareceria junto com a ferramenta ajuda a separar adoção de geração efetiva de valor.
“Quando conseguimos identificar com clareza o que a organização perderia sem aquela aplicação, começamos a enxergar melhor o valor que ela incorporou ao negócio. E esse valor pode estar em diferentes dimensões, não apenas em receita.”
Retorno não significa apenas lucro imediato
A discussão ganha importância porque o volume de investimento continua crescendo.
O KPMG Global Tech Report 2026 mostra que, entre organizações classificadas como de alto desempenho, o retorno médio dos investimentos em tecnologia chegou a 4,5 vezes o valor aplicado, considerando conjuntamente produtividade, redução de custos, melhorias operacionais e novas receitas. Entre as empresas que alcançaram retorno, 74% disseram que os ganhos vieram da combinação de vários casos de uso, e não de uma única iniciativa.
Para Juliana, esse dado ajuda a explicar por que a avaliação da inteligência artificial precisa acompanhar a maturidade da própria adoção.
“Os primeiros ganhos continuam importantes porque ajudam a financiar novos ciclos de experimentação e aprendizado. À medida que a empresa amadurece, consegue conectar diferentes iniciativas, integrar melhor dados e processos e ampliar a capacidade de gerar valor. Não é uma métrica substituindo outra. É uma visão que vai ficando mais completa conforme a tecnologia passa a fazer parte da operação.”
A pergunta, portanto, talvez não seja apenas quanto dinheiro uma determinada ferramenta de IA trouxe para a empresa.
É também qual problema resolveu, qual indicador movimentou, quanto custou para operar, o que permitiu aprender e que novas capacidades ajudou a construir.
“IA precisa estar conectada a uma intenção clara de negócio. Quando sabemos por que estamos usando a tecnologia, conseguimos definir o que medir. E quando conseguimos medir, também aprendemos onde continuar investindo, o que ajustar e quais iniciativas realmente fazem sentido escalar”, conclui Juliana.
Sobre Juliana Velozo
Juliana Velozo é executiva com atuação internacional, Senior Vice President of Latin America Market for Retail & Healthcare, palestrante e especialista em estratégia, inteligência artificial e comportamento humano nos negócios.
Atua na transformação de modelos de negócio, desenvolvimento de lideranças e implementação de estratégias orientadas a resultados, conectando tecnologia, tomada de decisão e performance sustentável.