Segundo os entrevistados pela Conquer, o uso de KPIs para avaliar tais ações ainda é exceção: apenas 5% afirmam que indicadores previamente definidos fazem parte desse processo
Embora, nos últimos anos, a inteligência artificial tenha passado a integrar a rotina de muitos times, um desafio começa a ganhar força à medida que essas iniciativas avançam nas organizações — provar que elas geram resultados. Não por acaso, cerca de 70% dos profissionais ouvidos em um estudo foram enfáticos: não se sentem totalmente preparados para justificar, na própria empresa, o investimento em uma ação de IA.
Os dados são da Conquer, escola de negócios que oferece cursos de liderança e desenvolvimento profissional e que, nas últimas semanas, ouviu centenas de entrevistados para mapear como diferentes equipes desenvolvem, avaliam e defendem projetos de inteligência artificial hoje.
A dificuldade em mensurar o ROI da IA, vale dizer, acontece em um cenário no qual os aprendizados de tais ações nem sempre são incorporados à rotina das empresas. Ao longo da pesquisa, apenas 4 em cada 10 profissionais afirmaram que essas iniciativas costumam servir de referência para novos projetos internos. Nos demais casos, os ganhos costumam ficar restritos a poucas equipes, compartilhados de forma informal ou simplesmente não registrados.
IA nas empresas: o que foi feito no primeiro semestre?
Se, para muitas empresas, 2025 foi um ano de compreensão e experimentação da inteligência artificial, o estudo da Conquer mostra que, em 2026, a tecnologia passou a ocupar um espaço mais consolidado nas organizações, integrando a rotina das equipes e apoiando diferentes áreas do negócio.
Ao longo do primeiro semestre, essa consolidação foi impulsionada, principalmente, por objetivos ligados à eficiência operacional. Quando questionados sobre o que mais motivou os projetos de IA nesse período, a maioria dos profissionais apontaram a otimização de processos internos como principal resposta (42,6%), seguida pela melhoria da experiência e do atendimento aos clientes (42%). Objetivos como aumentar a produtividade das equipes (38,8%) e reduzir custos operacionais (28,6%) também apareceram entre os principais fatores.
Embora mais da metade dos respondentes (56,8%) afirmem que os projetos de IA sejam efetivamente implementados e passem a integrar a rotina das empresas, a pesquisa também identificou que esse cenário ainda não é compartilhado por todas as organizações.
Isso porque, para 15,6% das pessoas ouvidas, tais iniciativas até chegam a ser implementadas, mas acabam sendo pouco utilizadas internamente, enquanto 9,6% relataram que uma parcela considerável permanece em fase de testes ou pilotos — um cenário que mostra como transformar a IA em iniciativas de uso contínuo ainda é um desafio, o que também ajuda a explicar a dificuldade de comprovar seu retorno sobre o investimento.
Os obstáculos para transformar IA em retorno para o negócio
À medida que a inteligência artificial passa a fazer parte da rotina das empresas, cresce também a necessidade de comprovar o valor gerado por essas iniciativas.
No entanto, a pesquisa da Conquer mostra que esse ainda é um desafio para muitas organizações: 44% dos respondentes relataram algum tipo de falha no aproveitamento dos resultados dos projetos hoje, seja porque os resultados não costumam ser utilizados em novos projetos (13,6%), formalmente documentados (15,4%), compartilhados com outros times (8,6%) ou registrados de forma estruturada (6,4%).
Parte dessa dificuldade, aliás, começa antes mesmo da implementação das ações. Segundo apenas 5% dos respondentes, a definição de indicadores de desempenho faz parte do planejamento das iniciativas — o que faz com que a avaliação dos resultados só aconteça depois que as soluções já estão em operação, quando é mais difícil isolar o real impacto gerado.
Em muitos casos, esse desafio é agravado por barreiras que surgem ao longo da implementação. Os custos elevados de parte dos projetos de IA aparecem como o principal obstáculo (32%), seguidos por benefícios inferiores ao esperado (26%) e pela escala insuficiente dos projetos (23,2%). Juntos, são fatores que mostram como, além de medir e compartilhar o impacto das soluções, muitas organizações ainda enfrentam dificuldades para tornar os projetos de IA escaláveis e capazes de gerar retorno consistente.
“Nosso estudo apenas confirmou o que já observamos na prática: muitas empresas já investem em inteligência artificial, mas ainda enfrentam dificuldades para transformar essas iniciativas em valor para o negócio”, comenta Giovana Chimentão, Diretora de Educação da Conquer. “Foi para ajudar a preencher essa lacuna que lançamos o MBA AI for Business and Growth, que prepara os líderes para construir uma visão estratégica da IA, validar iniciativas com velocidade e risco calculado, tomar decisões orientadas por métricas e executar projetos com mais consistência e escala”.
Metodologia
Para compreender o retorno dos projetos de IA nas empresas, nas últimas semanas, foram entrevistados 500 profissionais (maiores de 18 anos) residentes em todas as regiões e conectados à internet. O índice de confiabilidade foi de 95%, e a margem de erro foi de 3,3 pontos percentuais.
Ao todo, os respondentes tiveram acesso a 8 questões, que exploraram a relação com ações de IA nas organizações, métricas de acompanhamento e o impacto de tais iniciativas no dia a dia corporativo. A organização das respostas possibilitou a criação de diferentes rankings, nos quais você confere o percentual de cada alternativa apontada pelos entrevistados.