ROI de IA nas empresas: 4,5 vezes para quem entrou cedo, metade para quem esperou

Entre as organizações classificadas como de alto desempenho no levantamento global de tecnologia da KPMG, o retorno médio sobre investimento em tecnologia foi de 4,5 vezes. Entre as que adotaram inteligência artificial tardiamente, o retorno chegou a ser duas vezes menor. A diferença entre chegar cedo e chegar depois já está precificada, e não se recupera comprando a mesma ferramenta mais tarde.

Por que isso importa: a vantagem de quem começou antes não vem do acesso à tecnologia, que hoje é igual para todos. Vem de acúmulo: dado organizado, processo redesenhado e time que já sabe operar aquilo.

Os números

• 4,5 vezes foi o ROI médio em tecnologia entre as organizações de alto desempenho, contra retorno até duas vezes menor entre quem adotou IA tardiamente (KPMG)
• 51% dos executivos brasileiros esperavam alcançar maturidade tecnológica avançada até 2026, mas apenas 11% das organizações já haviam chegado lá
• 58% dos executivos consideram que as métricas tradicionais de ROI são insuficientes para avaliar investimentos em IA, e 55% admitem dificuldade em comunicar esse valor a acionistas
• 57% dos executivos brasileiros afirmam que a dívida técnica comprometeu o ROI de projetos digitais
• 86% das empresas brasileiras pretendem ampliar o orçamento de tecnologia em 2026, contra 0,9% que planejam reduzir (IDC/ABES)

A ambição corre mais rápido que a execução

Metade dos executivos brasileiros dizia esperar maturidade tecnológica avançada até 2026. Pouco mais de um em cada dez chegou lá. A distância entre as duas linhas é o retrato mais direto do que vem acontecendo: intenção abundante, orçamento crescente e execução travada.

O orçamento não é o gargalo. No Brasil, 86% das empresas pretendem ampliar o investimento em tecnologia em 2026 e menos de 1% pretende reduzir. Dinheiro está entrando.

O que trava aparece em outro número. Mais da metade dos executivos brasileiros, 57%, afirma que a dívida técnica comprometeu o retorno de projetos digitais. Sistema antigo, base duplicada e integração improvisada consomem o ganho antes que ele chegue ao indicador. Quem começou a arrumar isso há dois anos está colhendo agora. Quem vai começar em 2027 vai pagar a mesma conta com dois anos a mais de juros.

O composto que ninguém contabiliza

A leitura preguiçosa do retorno de 4,5 vezes é concluir que empresa boa ganha mais, o que seria banal. O mecanismo é mais específico.

Retorno alto em tecnologia depende de conseguir extrair valor de múltiplos casos de uso, não de acertar um piloto. E cada caso de uso novo custa menos que o anterior quando a base de dado já foi organizada, quando o time já passou pelo primeiro projeto e quando existe critério pronto para decidir o que entra e o que sai.

É por isso que a vantagem não é linear. O retardatário não está apenas alguns meses atrás. Ele está começando pelo caso de uso mais caro, o primeiro, enquanto o concorrente já está no quinto, que custa uma fração.

A régua que não existe

Aqui está o obstáculo menos discutido e talvez o mais decisivo. No mesmo levantamento, 58% dos executivos afirmam que as métricas tradicionais de ROI são insuficientes para avaliar investimento em IA. E 55% admitem dificuldade em comunicar o valor desses projetos a acionistas e demais interessados.

Isso cria um ciclo que se alimenta sozinho. A empresa investe, obtém algum ganho, não consegue traduzir o ganho na linguagem financeira que o conselho reconhece, e o orçamento seguinte vem menor ou mais lento. Quem não consegue provar retorno tende a receber menos autorização para tentar de novo.

O caminho de saída é menos sofisticado do que parece. Indicador operacional medido antes e depois, com número, dentro de um processo específico e com responsável nomeado, funciona como prova mesmo quando a métrica financeira consolidada ainda não fecha. É a régua que a maioria pulou porque parecia burocracia.

Em 11 de setembro, a StartSe abordou mais deste assunto no artigo "Orçamento de IA: 93% vai para ferramenta e 7% para quem vai usar".

Sinais e impactos

Para CEOs e conselhos. Vale tratar dívida técnica como item de pauta próprio, e não como assunto de TI. Ela é o que está corroendo o retorno dos projetos já aprovados.

Para C-levels e diretores. Antes de pedir mais orçamento, vale construir a prova do que já foi gasto: um processo, um indicador, um antes e um depois. Sem isso, o pedido concorre em desvantagem com qualquer outra área.

Para donos de pequenas e médias. A dívida técnica de uma empresa menor é menor por definição. Essa é a vantagem real do porte, e ela encolhe a cada ano que a operação acumula sistema improvisado.

O ponto

O custo de esperar não aparece em nenhuma linha do orçamento, mas está sendo cobrado. Ele chega como caso de uso inicial mais caro, dívida técnica maior e a dificuldade adicional de provar retorno para um conselho que já viu a promessa antes. Empresa que adia por mais um exercício não vai começar em 2027 de onde começaria hoje.

Nesta mesma data, a StartSe publicou o artigo "IA no Brasil: adoção de 100% e arquitetura de 45%", que trata da fragmentação por trás desse resultado.

Quem entra depois começa pelo caso de uso mais caro. Encurtar esse trecho depende de diagnóstico, ordem de implantação e indicador medido desde a primeira onda. A Masterclass de IA da StartSe mostra como montar essa sequência e como nós iremos acompanhar isso em 100 empresas brasileiras.

Garanta sua vaga na Masterclass de IA