Empresas investem em IA sem saber o que recebem de volta
Os mecanismos de controle financeiro não estão acompanhando a expansão da tecnologia. As empresas precisam avançar na capacidade de demonstrar resultados da IA
Por Rodrigo Oliveira, para a VC IA 19 set 2026, 12h00
O Panorama da IA no Brasil 2026, da Zappts, revela um dado que merece atenção: 55,1% das organizações entrevistadas pelo estudo não possuem mapeamento estruturado de retorno sobre o investimento (ROI) em IA. Em 2025, esse percentual era de 30,6%. Ao mesmo tempo, a parcela que realiza medições pontuais caiu de 49,2% para 21%, enquanto apenas 19,8% afirmam medir o retorno com clareza e de forma recorrente.
Os números indicam que a expansão da tecnologia não tem sido acompanhada, na mesma velocidade, pela evolução dos mecanismos de controle financeiro. Ou seja, as empresas estão ampliando seus investimentos em IA, mas ainda precisam avançar na capacidade de demonstrar os resultados obtidos. Olhando para os impactos positivos que a IA pode gerar nos negócios, ter essa capacidade de demonstrar o que ela trouxe de bom é extremamente importante.
Os dados não significam que as empresas estejam perdendo dinheiro com IA, mas eles refletem uma oportunidade importante de amadurecimento: muitas organizações ainda não possuem informações claras para demonstrar o quanto o investimento está compensando, se ele está compensando e se está sendo realizado nas tarefas corretas. Com esse tipo de clareza, é muito mais fácil decidir quais projetos devem receber mais recursos, quais precisam ser aprimorados e quais podem gerar ainda mais valor para o negócio.
Durante a fase inicial de experimentação, medir o retorno de um projeto costuma ser relativamente simples. Uma equipe testa uma ferramenta, compara o tempo gasto antes e depois e estima a economia. O desafio aparece mais quando a tecnologia deixa de ser um piloto isolado e passa a integrar diferentes áreas da empresa.
Um agente de IA utilizado no financeiro, por exemplo, pode depender de modelos de linguagem, infraestrutura em nuvem, integração com sistemas internos, bases de dados, manutenção, monitoramento e supervisão humana. Cada uma dessas camadas possui custos. Se a empresa acompanha apenas a mensalidade da ferramenta ou o consumo de tokens, está olhando para uma parte da conta, não para o investimento completo.
A maturidade na adoção de IA também depende da capacidade de conectar tecnologia a indicadores de negócio. E essa lógica pode ser aplicada a empresas de qualquer porte. Um projeto de IA para conciliação financeira deve ser avaliado pela redução do tempo de fechamento, pela diminuição de inconsistências e pelo custo total da operação. Uma automação comercial pode ser medida pelo aumento de conversão, pela produtividade da equipe e pela receita gerada. Já um agente de atendimento precisa ser analisado não apenas pelo volume de interações, mas também pela resolução dos problemas, pela satisfação do cliente e pelo custo por atendimento.
À medida que agentes de IA passam a executar tarefas de forma mais autônoma, o controle financeiro vai ficando ainda mais importante. Diferentemente de uma assinatura tradicional, cujo valor costuma ser previsível, o custo de uma operação baseada em modelos pode variar conforme o volume de uso, a complexidade das tarefas, a quantidade de chamadas e a infraestrutura necessária.
Por isso, as empresas precisam desenvolver mecanismos para acompanhar o consumo por área, projeto e processo, estabelecendo limites de gastos, identificando oportunidades de otimização e comparando alternativas técnicas. Em alguns casos, um modelo mais simples pode resolver determinada tarefa com qualidade suficiente e custo menor. Em outros, o investimento em um modelo mais avançado será justificável pelo impacto da atividade. Essa é a contribuição de uma gestão financeira aplicada à tecnologia: transformar decisões técnicas em decisões econômicas conscientes. O objetivo não é escolher sempre a solução mais barata, mas compreender qual oferece a melhor relação entre custo, qualidade, risco e resultado.
A evolução dos indicadores também representa uma oportunidade de fortalecer a governança. Quando diferentes departamentos contratam ferramentas e desenvolvem automações sem uma visão sobre o que está de fato sendo investido e retornando, a empresa pode acumular soluções semelhantes, custos duplicados e projetos que continuam consumindo recursos mesmo depois de perderem relevância. Ela precisa definir questões centrais antes de fazer qualquer implementação, como: qual o problema para cada iniciativa, estimativa de custo, indicadores de sucesso e um responsável por acompanhar os resultados. Depois de entrar em operação, essa iniciativa precisa ser reavaliada periodicamente.
A IA representa uma oportunidade extraordinária para as empresas inovarem, ampliarem sua produtividade e descobrirem novas formas de gerar valor. Nem toda iniciativa precisa apresentar retorno financeiro imediato: projetos de pesquisa e desenvolvimento podem abrir caminhos para novos produtos, serviços e modelos de negócio, com benefícios que se consolidam ao longo do tempo. Por isso, investir em IA também significa criar espaço para experimentar, aprender e desenvolver competências. Com objetivos claros e uma gestão estruturada, essas experiências podem se transformar em avanços concretos, fortalecendo a competitividade e preparando as organizações para aproveitar todo o potencial da tecnologia.
Rodrigo Oliveira é CFO e cofundador da Bull Digital, agência de Growth Intelligence com atuação no Brasil, nos Estados Unidos e na Europa. Especialista em mídia paga, inteligência de dados e aplicação de IA ao marketing, possui mais de 10 anos de experiência conectando tecnologia, performance e rentabilidade financeira. É formado em Engenharia Mecânica e possui especialização em Marketing.
