O cenário da Inteligência Artificial generativa é um paradoxo. De um lado, investimentos massivos que somaram entre US$ 30 e US$ 40 bilhões apenas no primeiro semestre de 2025. Do outro, um retorno sobre o investimento (ROI) que, para a grande maioria, nunca se materializou.
Relatórios recentes são categóricos: 95% das organizações — de PMEs a grandes corporações — não obtiveram qualquer ganho financeiro mensurável com seus projetos de IA. Apenas 5% conseguiram lucrar.
O que diferencia esses dois grupos? A resposta é clara: o problema não é a tecnologia, mas a estratégia de adoção. Muitas empresas, levadas pelo hype, iniciaram pilotos sem um plano estruturado, resultando em iniciativas desconectadas, pouco escaláveis e incapazes de gerar valor real. Identificamos os três erros fatais que levaram a esse cenário e, mais importante, o caminho para evitá-los.
Erro fatal #1: Negligenciar a preparação dos dados
A máxima “lixo entra, lixo sai” nunca foi tão verdadeira. A IA generativa só é eficaz quando alimentada por dados internos de alta qualidade. No entanto, a realidade é que menos de 30% das empresas possuem dados minimamente prontos para esse uso. O resultado são experiências desastrosas que minam a confiança na tecnologia:
• Chatbots que respondem errado, fornecendo informações incorretas aos clientes.
• Sistemas que não entendem o contexto, tratando cada interação como se fosse a primeira.
• IAs que não podem agir, forçando o cliente a buscar um atendente humano para resolver problemas simples.
Essa falha na base de dados não apenas frustra os clientes, mas também gera um custo oculto enorme, exigindo correções e intervenções humanas constantes, anulando qualquer ganho de eficiência que a IA poderia proporcionar.
Erro fatal #2: Tratar a IA como uma solução “Plug-and-Play”
O segundo grande erro foi acreditar que a IA poderia ser simplesmente “plugada” na operação e deixada para tomar decisões sozinha. As empresas que fracassaram foram aquelas que falharam em definir limites de decisão, governança, supervisão humana e responsabilidades claras.
Ao ignorar os riscos legais, financeiros, de compliance, privacidade e reputação, essas organizações se expuseram a perdas significativas. Não é à toa que, em pesquisas recentes, quase todos os executivos entrevistados relataram perdas financeiras diretamente ligadas à má gestão dos riscos de IA. Uma IA sem governança não é um ativo; é um passivo perigoso.
Erro fatal #3: A proliferação desordenada de ferramentas
Na corrida para adotar a IA, muitas organizações permitiram que cada departamento escolhesse suas próprias soluções, de fornecedores distintos, sem qualquer critério de integração. O resultado foi a criação de uma “colcha de retalhos” tecnológica:
• Silos de dados e processos, impedindo uma visão 360º do cliente ou da operação.
• Aumento exponencial de custos com múltiplas licenças e contratos.
• Dificuldade de escalar as soluções que realmente funcionam.
• ROI inconsistente e praticamente impossível de ser medido de forma consolidada.
Essa abordagem descentralizada e caótica é o caminho mais curto para o desperdício de recursos e para a frustração com o potencial da tecnologia.
O roteiro para 2026: O caminho para o sucesso com IA
Sair da estatística dos 95% é totalmente possível, mas exige uma mudança de mentalidade. Para 2026, o caminho para o sucesso passa por uma abordagem estratégica, centralizada e integrada ao negócio.
1. Vincule cada iniciativa a metas financeiras claras: Nenhum projeto de IA deve começar sem uma resposta clara para a pergunta: “Como isso vai gerar receita ou reduzir custos?”.
2. Redesenhe os fluxos de trabalho: A IA não deve apenas automatizar o que já existe. Ela deve ser um catalisador para redesenhar processos e torná-los mais inteligentes e eficientes.
3. Estabeleça controles de governança e risco desde o início: Defina quem é o responsável, quais são os limites da IA e como a supervisão humana será exercida.
4. Padronize plataformas e parceiros: Escolha uma plataforma de IA robusta e parceiros estratégicos que permitam a integração e a escala das soluções em toda a organização.
A conclusão é que obter ROI com IA exige planejamento, disciplina e visão de longo prazo. A janela de oportunidade para se estruturar ainda existe, mas está se fechando rapidamente. As empresas que não definirem sua estratégia agora correm o sério risco de ficar para trás quando os líderes do mercado, aqueles 5% que já estão lucrando, atingirem maturidade e escala. A hora de agir é agora.
