Crescimento dos investimentos em inteligência artificial amplia debate sobre governança, métricas e geração de valor para os negócios
A inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia experimental para ocupar posição estratégica nas empresas brasileiras. Com o avanço da automação, dos agentes inteligentes e das plataformas voltadas à otimização de processos, organizações de diferentes segmentos aceleram investimentos em soluções capazes de aumentar a produtividade, reduzir custos e apoiar a tomada de decisões. Apesar desse movimento, um dos maiores desafios do mercado deixou de ser a adoção da tecnologia e passou a ser a capacidade de medir seu impacto real sobre os resultados do negócio.
Levantamento divulgado no relatório The 2026 State of AI Agents Report, da Anthropic, mostra que 80% das organizações afirmam já obter retorno econômico mensurável com agentes de inteligência artificial. Além disso, 88% esperam ampliar esses ganhos nos próximos meses, evidenciando a confiança das empresas no potencial da tecnologia para impulsionar eficiência e competitividade.
Entretanto, transformar investimentos em resultados concretos ainda exige mais do que implementar novas ferramentas. Segundo especialistas, muitas organizações enfrentam dificuldades para estabelecer indicadores capazes de demonstrar o retorno financeiro das iniciativas de IA e identificar quais projetos realmente agregam valor ao negócio.
Para Fabio Seixas, CEO da Softo, empresa brasileira especializada em inteligência artificial aplicada e engenharia de software, a maturidade na utilização da tecnologia ainda representa um desafio para grande parte do mercado.
“Muitas empresas avançam na compra de ferramentas e na execução de pilotos, mas poucas estruturam processos que permitam medir, repetir e escalar resultados. O risco é transformar IA em mais uma linha de custo, sem clareza sobre o valor gerado”, afirma.
Empresas investem, mas nem sempre conseguem mensurar resultados
Nos últimos anos, a inteligência artificial passou a integrar estratégias corporativas em áreas como atendimento ao cliente, desenvolvimento de software, análise de dados, marketing, logística, finanças e recursos humanos.
O avanço das soluções baseadas em modelos generativos e agentes inteligentes ampliou significativamente o número de projetos desenvolvidos dentro das organizações, tornando a tecnologia um dos principais motores da transformação digital.
Apesar desse crescimento, especialistas observam que muitas empresas ainda concentram esforços na implementação das ferramentas, deixando em segundo plano aspectos relacionados à governança, à definição de métricas e ao acompanhamento dos resultados.
Na avaliação da Softo, esse cenário cria dificuldades para identificar quais iniciativas realmente contribuem para aumentar produtividade, reduzir custos ou gerar novas receitas.
Sem indicadores claros, projetos de inteligência artificial podem permanecer restritos à fase experimental, sem evoluir para aplicações estruturadas e escaláveis.
Maturidade vai além da adoção de tecnologia
Segundo Fabio Seixas, a maturidade em inteligência artificial não está diretamente relacionada à quantidade de plataformas implementadas dentro da empresa.
Para o executivo, o diferencial competitivo está na capacidade de integrar a tecnologia aos processos de negócio, estabelecer indicadores consistentes e criar mecanismos que permitam repetir e ampliar os resultados obtidos.
Entre os principais obstáculos observados nas empresas estão o uso pontual de ferramentas sem conexão com os processos corporativos, a ausência de governança sobre os projetos, a concentração das decisões em poucos profissionais e a dificuldade para calcular o retorno sobre o investimento realizado.
Esses fatores podem limitar o potencial da inteligência artificial, reduzindo sua contribuição para os objetivos estratégicos da organização.
Governança ganha protagonismo na estratégia de IA
À medida que a inteligência artificial passa a apoiar atividades críticas das empresas, cresce também a importância de estabelecer estruturas de governança capazes de acompanhar todo o ciclo de vida dos projetos.
Além da escolha das tecnologias, especialistas destacam a necessidade de definir indicadores de desempenho, responsabilidades, critérios de monitoramento e processos de avaliação contínua.
Esse acompanhamento permite identificar quais iniciativas apresentam melhores resultados, quais precisam ser ajustadas e quais não justificam novos investimentos.
Na prática, a governança também contribui para reduzir riscos relacionados à qualidade dos dados, à segurança da informação, ao uso responsável da inteligência artificial e ao alinhamento das soluções com os objetivos estratégicos do negócio.
Da experimentação para resultados recorrentes
O amadurecimento da inteligência artificial nas empresas passa por uma mudança de abordagem.
Em vez de concentrar esforços apenas em projetos-piloto, organizações mais avançadas buscam estruturar processos capazes de transformar experiências isoladas em aplicações permanentes, integradas às operações e orientadas por indicadores de desempenho.
Para Fabio Seixas, essa evolução depende menos da tecnologia disponível e mais da capacidade das empresas de criar processos consistentes para gerar valor de forma contínua.
“A diferença entre testar IA e estruturar IA está na capacidade de transformar experimentos em resultados recorrentes. Isso exige processo, governança e mensuração, não apenas ferramenta”, conclui.
Com a inteligência artificial ocupando papel cada vez mais estratégico nas organizações, especialistas avaliam que a próxima etapa da transformação digital será marcada menos pela adoção de novas soluções e mais pela capacidade de demonstrar, de forma objetiva, o impacto da tecnologia sobre produtividade, eficiência operacional e geração de resultados.
Sobre a Softo
Fundada em 2013, a Softo é uma empresa brasileira especializada em inteligência artificial aplicada e engenharia de software orientada a resultados. A companhia desenvolve soluções voltadas à automação de processos, aumento da capacidade operacional e geração de impacto mensurável para organizações de diferentes segmentos. Seu modelo proprietário, denominado Outcome Pods, combina inteligência artificial, automação e engenharia de software para apoiar empresas na construção de operações mais eficientes e orientadas por dados.
