Pesquisa mostra que a adoção da inteligência artificial avança nas operações, mas desafios com dados, integração e qualificação ainda dificultam a geração de valor para o negócio
Depois de um período marcado pela corrida para adotar inteligência artificial, as empresas começam a viver uma nova etapa: provar que os investimentos realmente geram valor para o negócio. Se até pouco tempo o foco era experimentar novas aplicações e acelerar a transformação digital, agora a cobrança está sobre ganhos concretos de eficiência, produtividade, redução de custos e mitigação de riscos. A mudança de prioridade reflete um amadurecimento do mercado, em que a IA deixa de ser um diferencial de inovação para ser tratada como investimento estratégico, sujeito aos mesmos critérios de retorno financeiro e escalabilidade de qualquer outro projeto corporativo.
Um estudo da McKinsey mostra que quase 80% das organizações já utilizam IA generativa, mas praticamente a mesma proporção ainda não percebe impacto financeiro significativo em seus negócios. Segundo a consultoria, o principal obstáculo não está na tecnologia em si, mas na forma como as companhias estruturam sua adoção, com desafios relacionados à estratégia, processos, dados e integração, evidenciando que a adoção da tecnologia ainda esbarra em desafios estruturais.
Para José Hélio Westarb, Head of Smart Solutions do Grupo Supero, ecossistema de tecnologia especializado em operações complexas, esse cenário representa uma mudança importante na forma como a inteligência artificial vem sendo discutida dentro das organizações. “Nos últimos anos, muitas organizações investiram em IA para acompanhar a velocidade da inovação e não ficar para trás. Hoje, a conversa é outra. O que os conselhos e as lideranças querem saber é quanto essas iniciativas melhoraram a operação, reduziram custos ou aumentaram a eficiência. IA sem resultado deixou de ser apenas um experimento caro e passou a representar um risco estratégico para o negócio”, afirma.
Segundo o executivo, boa parte dos projetos que não conseguem avançar além da fase piloto compartilha problemas semelhantes. Em muitos casos, as iniciativas começam pela implementação direta da tecnologia, e não pelos desafios da operação, o que dificulta sua adoção pelas equipes e reduz o impacto no dia a dia. Além disso, bases de dados fragmentadas, integrações frágeis entre sistemas e ausência de uma estratégia consistente de governança comprometem a qualidade dos modelos e dificultam a mensuração dos resultados.
“A inteligência artificial não deve ser tratada como um fim em si mesma. Ela precisa estar conectada a problemas reais do negócio e a indicadores claros, como produtividade, redução de custos, nível de serviço ou diminuição de retrabalho. Sem isso, fica muito difícil demonstrar retorno sobre o investimento”, explica.
Esse movimento também tem mudado a forma como empresas estruturam novos projetos. Em vez de buscar aplicações para a tecnologia, organizações mais maduras passaram a identificar primeiro quais processos concentram os maiores gargalos operacionais e perdas financeiras para, então, definir onde a IA pode gerar impacto. Automação inteligente de processos críticos, análises preditivas para antecipação de falhas, planejamento operacional e suporte à tomada de decisão estão entre as aplicações que mais têm apresentado potencial de retorno, de acordo com José Hélio.
“O próximo ciclo desta ferramenta será definido menos pela quantidade de projetos implementados e mais pela capacidade de transformar tecnologia em resultado de negócio. As empresas que conseguirem combinar IA, dados de qualidade, integração de sistemas e conhecimento profundo dos seus processos terão uma vantagem competitiva importante. Aquelas que continuarem investindo apenas para acompanhar tendências correm o risco de acumular iniciativas interessantes, mas sem impacto real para a operação”, conclui.
