Cerca de 80% dos CEOs já esperam que a inteligência artificial provoque mudanças profundas na forma como suas empresas operam, segundo a pesquisa CEO Survey 2026, da Gartner. Ao mesmo tempo, o relatório The State of AI 2025, da McKinsey & Company, mostra que apenas uma pequena parcela das organizações consegue capturar valor relevante com IA em escala. A combinação desses dois dados ajuda a explicar o momento atual do mercado, em que nunca houve tanta pressão para adotar inteligência artificial e, ao mesmo tempo, tanta dificuldade em transformar essa adoção em resultado concreto.
Na prática, isso significa que a IA avançou muito mais rápido no discurso institucional do que na transformação efetiva das empresas. O principal problema é que, sem visibilidade sobre como os processos realmente acontecem no dia a dia, as empresas têm dificuldade para conectar a inteligência artificial aos fluxos que de fato impactam eficiência, custo e desempenho do negócio.
Esse cenário ajuda a explicar por que tantas lideranças sentem que estão trabalhando com IA, mas ainda têm dificuldade para demonstrar retorno sobre o investimento. Existe uma diferença relevante entre adotar uma tecnologia moderna e transformar a forma como a engrenagem da empresa funciona, e é justamente nessa transição que a maioria das estratégias acaba travando. Nesse contexto, operação significa processos, que determinam como as decisões são tomadas, como os recursos são utilizados e onde estão os gargalos que comprometem desempenho e custo.
O problema é que muitas empresas acreditam conhecer profundamente seus processos, mas, na prática, têm visibilidade apenas sobre o que foi desenhado no papel, e não sobre o que realmente acontece no dia a dia. Qualquer aplicação de IA corre o risco de apenas acelerar ineficiências existentes e automatizar retrabalhos, ampliando falhas e escalando decisões equivocadas. Por isso, a próxima fase da IA não será definida pela velocidade de adoção, mas pela capacidade das empresas de enxergar a operação real e conectar a tecnologia aos processos críticos do negócio.
Essa mudança de mentalidade vem acompanhada de uma cobrança cada vez mais objetiva sobre quanto valor a tecnologia está gerando para o caixa. À medida que a IA deixa de ser vista como inovação experimental e passa a ocupar espaço relevante nas estratégias das empresas, cresce também a pressão para que essas iniciativas consigam demonstrar impacto concreto na operação.
É nesse contexto que começa a surgir uma discussão mais prática sobre retorno em inteligência artificial, que pode ser resumida no conceito de ROAI, ou retorno sobre IA. A lógica é simples, se a tecnologia não melhora indicadores, reduz custos ou aumenta eficiência de forma mensurável, ela deixa de ser estratégica e passa a ser questionada internamente. Essa pressão por retorno também ajuda a explicar a evolução do que o mercado vem chamando de Enterprise AI, uma abordagem em que a inteligência artificial deixa de atuar de forma isolada e passa a se conectar diretamente aos sistemas, dados e processos críticos da empresa, influenciando a operação e o desempenho do negócio de maneira concreta.
No fim das contas, a discussão sobre IA está deixando de ser apenas tecnológica para se tornar operacional. Ao longo dos últimos anos, acompanhando de perto iniciativas de transformação em grandes empresas, ficou cada vez mais evidente para nós que o principal desafio não está na adoção da tecnologia em si, mas na capacidade de entender como a operação realmente funciona. O mercado começa a mostrar com clareza que empresas que não compreendem seus processos em profundidade dificilmente conseguirão transformar inteligência artificial em vantagem competitiva.
