Poucas discussões são tão recorrentes nos corredores executivos quanto esta: “investimos em IA, mas onde está o retorno?”. A pergunta, antes reservada aos céticos, passou a ser feita pelos próprios entusiastas da tecnologia — e isso, por si só, já é um sinal de maturidade do mercado.
Os dados são reveladores. Apenas 6% dos CFOs relataram aumento de lucro ou receita como resultado direto da adoção de IA, segundo levantamento do Gartner. Um estudo da McKinsey reforça o diagnóstico: a maioria das organizações ainda se encontra nas fases de experimentação (32%) ou pilotos (30%), com apenas um terço efetivamente escalando iniciativas de IA em toda a empresa. E mesmo entre as que já avançaram nessa jornada, os retornos nem sempre chegam na velocidade esperada.
O que está por trás desse descompasso? E mais importante: o que as corporações que efetivamente colhem resultado fazem de diferente?
O problema não é a tecnologia — é a estratégia de adoção
A narrativa dominante dos últimos anos posicionou a IA como uma solução pronta para transformar negócios por conta própria. Bastaria contratar a ferramenta certa, treinar as equipes e aguardar os resultados. Essa premissa, sedutora na teoria, revelou-se frágil na prática.
O que se observa nas organizações que enfrentam dificuldades não é falha tecnológica — é falha estratégica.
A IA foi tratada como um projeto de TI quando deveria ter sido conduzida como uma iniciativa de transformação de negócio. A diferença entre essas duas abordagens é profunda e impacta diretamente o resultado.
Projetos de TI têm começo, meio e fim. Possuem entregáveis técnicos, prazos e orçamentos definidos. Iniciativas de transformação de negócio, por outro lado, exigem redesenho de processos, realinhamento cultural, redefinição de métricas e, sobretudo, uma liderança executiva comprometida com o longo prazo.
Quando a IA é tratada como o primeiro tipo e avaliada com as métricas do segundo, o resultado inevitável é a frustração.
Os cinco erros mais comuns na adoção de IA corporativa
1. Iniciar pela tecnologia, não pelo problema
Um dos equívocos mais comuns é a sequência invertida: a empresa escolhe a ferramenta e depois procura o problema que ela resolve. O movimento correto é o oposto — identificar os desafios estratégicos do negócio e, a partir daí, avaliar se e como a IA pode contribuir para endereçá-los.
Organizações que partem do problema têm uma vantagem fundamental: sabem o que medir. Sem uma hipótese clara de valor, qualquer resultado vira anedota.
2. Escalar sem validar
O entusiasmo com IA gerou, em muitas empresas, uma corrida para ampliar o número de projetos antes de consolidar aprendizados dos primeiros. O resultado é um portfólio fragmentado de iniciativas desconexas, cada uma produzindo dados insuficientes para qualquer conclusão significativa.
A lição de 2025 e 2026 é precisa: empresas bem-sucedidas com IA não começaram pelo maior projeto possível. Começaram pelo problema mais concreto, mediram resultado e expandiram com método.
3. Subestimar a qualidade dos dados
A promessa da IA depende, de forma direta e inegociável, da qualidade dos dados disponíveis. Sem informações confiáveis, estruturadas e atualizadas, os modelos produzem resultados inconsistentes — e os projetos travam não por limitação da tecnologia, mas por falta de infraestrutura de dados.
A aplicação de recursos em gestão e qualidade de dados deve crescer 23% entre as empresas brasileiras nos próximos dois anos, segundo pesquisa da SAP com a Oxford Economics. Esse movimento reflete uma tomada de consciência importante: antes de investir em IA, é preciso investir nos dados que a alimentam.
4. Ignorar a dimensão cultural e humana
A pesquisa da Gartner aponta que apenas 11% dos líderes de serviço e suporte ao cliente afirmaram que a IA generativa atingiu seu principal objetivo de negócio — e esse é um dos contextos considerados mais maduros para a adoção. O dado revela que mesmo nos casos aparentemente mais diretos, a tecnologia sozinha não entrega.
O que faz a diferença, invariavelmente, é a forma como as equipes foram preparadas para trabalhar com a IA — não apenas do ponto de vista técnico, mas em termos de mentalidade, confiança e redesenho de suas funções. A resistência cultural silenciosa é uma das maiores causas de fracasso em projetos de IA corporativa.
5. Ausência de governança e critérios de sucesso
Projetos de IA sem métricas claras de sucesso tendem a se perpetuar sem entregar valor real. A ausência de governança cria um ambiente onde é difícil cancelar iniciativas que não performam e igualmente difícil escalar as que performam bem.
Projetos de IA frequentemente lidam com dados sensíveis — clientes, colaboradores, contratos. Antes de escalar qualquer solução, é essencial validar requisitos de segurança, privacidade, compliance e governança, além de definir responsabilidades e limites de uso com clareza.
O que separa quem entrega de quem experimenta
O mercado começa a distinguir dois perfis corporativos em relação à IA: os que acumulam pilotos e os que geram impacto. As diferenças entre eles não estão nas ferramentas utilizadas, mas nas escolhas estratégicas que antecedem a adoção.
Foco em casos de uso de alto impacto e baixa complexidade para começar. Processos repetitivos com grande volume — triagem de documentos, qualificação de leads, automação de relatórios — são onde a IA demonstra ROI mais rapidamente. É por esse caminho que organizações matem consistência antes de avançar para decisões mais complexas.
Dados como ativo estratégico, não como subproduto. Empresas que já possuem dados organizados, centralizados e governados têm uma vantagem competitiva real na adoção de IA. Um CRM estruturado, por exemplo, é o ponto de partida mínimo para qualquer iniciativa de IA voltada ao cliente.
Métricas definidas antes da implementação. Empresas que estabelecem KPIs claros antes de iniciar um projeto — tempo médio de tarefa, custo por processo, taxa de erro — têm a base necessária para tomar decisões racionais sobre escalabilidade ou descontinuação.
Liderança executiva ativa e comprometida. A adoção de IA que não tem patrocínio na alta liderança raramente ultrapassa a fase piloto. Quando a C-suite está engajada, os recursos chegam, as barreiras internas caem e a mudança cultural avança.
O horizonte que se abre para quem acerta a estratégia
Os números do mercado brasileiro são promissores para as empresas que ajustarem sua abordagem. O retorno médio atual de 16% sobre investimentos em IA deve praticamente dobrar nos próximos dois anos, alcançando 31%, segundo a SAP e Oxford Economics.
Atualmente, 23% das tarefas corporativas no Brasil já contam com algum tipo de suporte de IA — e a expectativa é que esse número chegue a 40% até 2027.
O Gartner projeta ainda que, até 2028, pelo menos 15% das decisões cotidianas no trabalho serão tomadas por agentes de IA autônomos, marcando uma transição da IA como ferramenta de suporte para a IA como parte estrutural da operação.
Para as organizações que hoje ainda acumulam pilotos sem escala, esse horizonte representa uma janela que se fecha. A vantagem competitiva da IA corporativa não está em ser o primeiro a adotar — está em ser o primeiro a gerar valor real e sustentável a partir dela.
Da experimentação à estratégia: o que revisar agora
Para as corporações que reconhecem nos padrões acima seus próprios desafios, a revisão estratégica começa com quatro perguntas fundamentais:
- Nossos projetos de IA partem de problemas de negócio claros ou de tecnologias disponíveis?
- Temos dados suficientemente organizados para alimentar os modelos que estamos adotando?
- Existem métricas de sucesso definidas antes da implementação — ou as avaliamos de forma subjetiva?
- A liderança executiva está genuinamente envolvida ou a IA é tratada como pauta exclusiva de TI?
As respostas a essas perguntas revelam, com precisão, onde estão os gargalos — e por onde deve começar a revisão.
A boa notícia é que o caminho está bem traçado por quem já percorreu essa jornada com sucesso. A IA não falhou nas empresas que ainda não entregaram resultado. O que falhou foi a estratégia de adoção. E estratégia, diferentemente de tecnologia, é algo que pode — e deve — ser redesenhado.
A The Bakery apoia corporações na construção de estratégias de inovação estruturadas, desde a priorização de roadmap até a mensuração de impacto real no negócio. Se a sua organização está revisando sua estratégia de adoção de IA, fale com nosso time.
