Transformar investimentos em inteligência artificial generativa em retorno financeiro mensurável permanece um desafio para a maioria das empresas brasileiras. É o que indica o estudo "Do piloto ao resultado: a rentabilidade da IA", produzido pelo TEC.Institute em parceria com a Peers Consulting + Technology e publicado pela MIT Technology Review Brasil, com divulgação pelo IT Forum. Segundo o levantamento, 40,7% das empresas pesquisadas conseguem converter os investimentos em GenAI em resultados financeiros comprovados.
A pesquisa identifica ainda uma curva de maturidade não linear. Nas organizações com menos de seis meses de adoção de GenAI, 35,1% relatam resultados acima do esperado. O índice recua para 13,3% entre aquelas com 12 a 24 meses de maturidade e volta a avançar para 39% entre as organizações com mais de dois anos de adoção, configurando um período de queda na percepção de resultados antes da recuperação em estágios mais avançados.
Contexto de Mercado & Capacidades da Solução
O estudo descreve esse comportamento como um "vale da escala", hipótese associada à transição de projetos-piloto isolados para iniciativas integradas aos processos centrais da companhia. Nessa fase, a geração de valor da IA generativa deixa de depender apenas da disponibilidade do modelo e passa a exigir integração com sistemas legados, redesenho de processos, estruturação de fluxos de dados e mecanismos de governança.
A capacidade da solução, nesse contexto, está relacionada à sua incorporação como infraestrutura operacional. Quando integrada a bases de conhecimento, sistemas de atendimento, plataformas de análise e automação de fluxos de trabalho, a GenAI atua no suporte à tomada de decisão, na geração e síntese de conteúdo, na automação de tarefas cognitivas e na ampliação da produtividade de equipes. O valor prático emerge quando a tecnologia é aplicada a casos de uso específicos, com dados confiáveis, interoperabilidade e supervisão humana adequada.
No recorte setorial, as instituições financeiras apresentam maior nível de maturidade. Entre os bancos analisados, 72,7% afirmam ter superado o business case inicial de suas iniciativas de IA generativa. O dado posiciona o setor financeiro em estágio mais avançado na captura de valor, ao mesmo tempo em que evidencia a centralidade da governança, em função de exigências regulatórias e da sensibilidade a riscos operacionais.
Considerações Estratégicas para Lideranças
Para executivos e times de tecnologia, o estudo sugere que a diferenciação não reside no acesso à tecnologia, mas na capacidade de transformá-la em competência organizacional permanente. Conforme afirma Bruno Horta, diretor executivo da Peers Consulting + Technology, "o que separa quem lidera do restante do mercado não é o acesso à tecnologia. Hoje isso está democratizado. É a capacidade de transformar a experimentação em uma competência organizacional permanente, com governança que sustenta escala em vez de freá-la".
Nesse sentido, a avaliação de iniciativas de GenAI demanda critérios estruturados de governança, integração e adoção. No eixo de governança, destacam-se a qualidade e a rastreabilidade dos dados, a definição de políticas de uso, a gestão de riscos, a conformidade regulatória e a mensuração contínua de resultados. No eixo de integração, a interoperabilidade com arquiteturas existentes, a segurança da informação e a escalabilidade da infraestrutura. No eixo de adoção, a capacitação de talentos, o redesenho de processos e a definição clara de responsabilidades entre áreas de negócio e tecnologia.
O levantamento aponta a governança de dados como o principal desafio para sustentar a evolução, à frente de questões relacionadas a talentos e infraestrutura, fator especialmente relevante no setor financeiro, onde o custo associado a erros é mais elevado.
Eficiência Operacional & Métricas
Os dados reportados pelo estudo oferecem uma base factual para análise de eficiência e maturidade:
- 40,7% das empresas convertem investimentos em GenAI em resultados financeiros comprovados;
- 35,1% das empresas com menos de seis meses de adoção relatam resultados acima do esperado, índice que cai para 13,3% na faixa de 12 a 24 meses e retorna a 39% após dois anos de maturidade;
- 72,7% dos bancos analisados superaram o business case inicial de suas iniciativas.
A segmentação por perfis de maturidade, baseada na combinação entre governança, mensuração e resultados, distribui-se da seguinte forma: Líderes, com mecanismos de governança, mensuração e resultados, representam 40,7% da amostra; Incipientes, ainda sem mecanismos consistentes de mensuração, correspondem a 27,6%; Disciplinados sem Tração, com processos de governança mas sem conversão em resultados, somam 19,4%; e Tração sem Disciplina, com bons resultados mas sem metodologia formal de avaliação, representam 12,3%.
Como observa Bruno Horta, "nas empresas com menos de seis meses de adoção de GenAI, 35,1% relatam resultados acima do esperado. Esse percentual, porém, cai para 13,3% entre aquelas com 12 a 24 meses de maturidade, antes de voltar a subir para 39% nas organizações com mais de dois anos de adoção".
Próximos Passos & Evolução do Mercado
A trajetória descrita pelo estudo indica que a evolução da GenAI nas empresas tende a avançar da fase de experimentação para a fase de industrialização, com foco em integração sistêmica, padronização de métricas e fortalecimento da governança de dados. A superação do vale da escala está associada à consolidação de arquiteturas de dados, à definição de indicadores financeiros e operacionais vinculados aos casos de uso e à criação de modelos de gestão que permitam escalar iniciativas com controle e segurança.
Para o mercado brasileiro, a perspectiva é de amadurecimento progressivo, com maior ênfase em mensuração de retorno, alinhamento entre áreas de negócio e tecnologia e desenvolvimento de competências internas para operação contínua. No setor financeiro, a tendência é de aprofundamento da governança como habilitadora da expansão, equilibrando captura de valor e atendimento a requisitos regulatórios.