Maioria das organizações ainda não garante retorno do investimento em IA

Apesar do aumento significativo do investimento em Inteligência Artificial (IA), 90% das empresas enfrentam um desfasamento relevante entre os montantes aplicados e o valor efetivamente gerado. A conclusão é do relatório “AI value gap”, da Roland Berger, baseado num inquérito a mais de 200 executivos de diferentes setores e regiões.

O estudo revela que a adoção de IA continua a acelerar e já ultrapassou a fase experimental, estando cada vez mais integrada em ambientes de produção e processos empresariais. No entanto, transformar esse investimento em valor tangível permanece um desafio.

Segundo Pedro Galhardas, Senior Partner da Roland Berger, “as empresas não podem simplesmente comprar a transformação em IA”, sendo necessária uma abordagem estratégica e mudanças profundas na forma como operam e medem resultados.

Em 2025, mais de 25% das empresas investiram mais de cinco milhões de dólares em IA, valor que deverá aumentar para 34% em 2026; já as organizações com investimentos superiores a 50 milhões anuais deverão crescer de 6,8% para 8,8%.

A liderança executiva assume um papel central neste processo, com 99% das empresas a reportarem envolvimento direto da gestão de topo e 98% a definirem uma estratégia de investimento em IA.

Ao mesmo tempo, sistemas baseados em agentes autónomos começam a ganhar expressão, com mais de metade das empresas já a utilizá-los em produção, refletindo a evolução da IA de ferramentas de suporte para sistemas capazes de executar tarefas e tomar decisões.

O principal obstáculo identificado não está na tecnologia, mas na transformação organizacional necessária para a sua integração eficaz. Muitos projetos permanecem isolados, sem ligação profunda a dados, sistemas e processos, dificultando a geração de impacto económico. A abordagem mais comum é um modelo híbrido, que combina desenvolvimento interno com soluções externas, adotado por cerca de 40% das empresas para equilibrar controlo e rapidez de implementação.

O relatório identifica quatro níveis de maturidade: os “industrializers”, que conseguem gerar valor consistente; os “stalled”, que representam a maioria e enfrentam dificuldades em obter retorno; os “observers”, ainda numa fase experimental; e os “specialists”, com sucesso limitado a casos específicos.

A principal conclusão aponta para uma mudança de paradigma, uma vez que o acesso à tecnologia deixou de ser o fator diferenciador. O sucesso depende agora da capacidade de integrar a IA de forma estruturada, com processos, dados e métricas alinhadas com os objetivos de negócio.