Estudo revela que 88% das empresas brasileiras não avaliam retorno financeiro da inteligência artificial

Adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras enfrenta desafios na mensuração de resultados financeiros.

A adoção de inteligência artificial (IA) avança nas empresas brasileiras, mas a maioria ainda não consegue mensurar os resultados financeiros dessa tecnologia. Um estudo recente revela que 88% das organizações não medem o retorno financeiro obtido com a IA, enquanto 86% não acompanham seus custos.

O levantamento, realizado com 583 profissionais de diferentes setores e regiões do Brasil, mostra que, embora 80% das empresas já utilizem ou tenham testado IA, 93% ainda não integraram a tecnologia de forma estruturada à sua estratégia de negócios.

A distância entre adoção e resultados é evidente na integração tecnológica. Apenas 8% das empresas incorporaram a IA de maneira estruturada aos sistemas de gestão, que incluem processos como finanças, recursos humanos e operações. Os indicadores apontam que a tecnologia já está presente na rotina das organizações, mas enfrenta dificuldades para gerar impactos significativos.

Executivos destacam que o uso individual de ferramentas de IA não é suficiente para transformar a operação. Um exemplo é a produção de textos e resumos, que podem aumentar a produtividade individual, mas não alteram a estratégia organizacional. A falta de uma abordagem integrada limita o potencial da IA nas empresas.

A ausência de indicadores financeiros é um dos principais obstáculos enfrentados. Sem monitorar os custos de implementação e operação, as empresas têm dificuldade em avaliar se os benefícios da IA justificam os investimentos. Essa situação se agrava quando diferentes departamentos atuam de forma independente, resultando em 40% das iniciativas de IA sem coordenação centralizada.

Essa fragmentação pode dificultar o controle de despesas e a avaliação dos benefícios, além de aumentar os desafios relacionados à segurança e governança dos dados. A falta de acompanhamento dos custos e resultados torna difícil justificar novos investimentos em tecnologia.

A mensuração é crucial para substituir avaliações subjetivas por indicadores que demonstrem os benefícios financeiros da IA. As empresas precisam identificar quais processos serão modificados, quais indicadores serão monitorados e quem será responsável pelos resultados para estabelecer uma estratégia eficaz de IA.

A integração da IA aos sistemas de gestão é fundamental, pois permite automatizar processos, analisar informações e apoiar decisões. No entanto, essa integração depende da qualidade dos dados, da conexão entre sistemas e da revisão dos processos existentes. A adoção da tecnologia exige uma reestruturação das atividades empresariais para aproveitar ao máximo suas capacidades.

Além disso, a pesquisa revelou fragilidades na governança da IA, com apenas 14% das empresas possuindo uma política formal de governança. A falta de regras pode gerar riscos relacionados ao uso de informações corporativas e dificultar o controle dos recursos consumidos pelas aplicações.

Para garantir uma governança eficaz, é necessário estabelecer limites claros sobre o uso de dados e as respostas produzidas pelos sistemas automatizados. A responsabilidade pelos riscos não deve recair apenas sobre a área de tecnologia; as lideranças de negócios também devem participar das decisões sobre o uso da IA.

O levantamento também aponta dificuldades na capacitação dos profissionais para utilizar a IA. Organizações classificadas como líderes em maturidade priorizam a capacitação, com 46% tratando-a como uma estratégia fundamental. O treinamento deve incluir não apenas equipes técnicas, mas também gestores e alta liderança, que precisam entender as possibilidades e limitações da IA.

Além disso, empresas que mantêm parcerias tecnológicas apresentam um índice de maturidade 41% superior às que não têm apoio externo. A transformação da experimentação em ganhos para o negócio exige a integração da tecnologia aos processos, a implementação de mecanismos de governança e o acompanhamento dos efeitos financeiros.

Sem essas condições, a IA pode continuar presente na rotina das empresas sem que se consiga demonstrar o valor que realmente gera.