Um estudo da MIT Sloan Management Review Brasil, realizado a pedido da TOTVS e divulgado durante o Universo TOTVS, ouviu 583 empresas de diferentes portes, setores e regioes do pais. O resultado principal: nove em cada dez organizacoes nao medem o resultado financeiro da inteligencia artificial, e quase o mesmo percentual nao acompanha os custos da tecnologia antes de implementa-la. Embora 80% das empresas ja testem ou usem IA de alguma forma, 93% ainda nao incorporaram a tecnologia a estrategia do negocio.
Conclusões Principais
A primeira conclusao e que o problema deixou de ser adocao e passou a ser integracao. Ter um piloto rodando e diferente de ter a tecnologia dentro do processo, com meta, dono e indicador. Quando 93% das empresas nao incorporaram a IA a estrategia, o que existe e uma colecao de experimentos paralelos, cada um com seu proprio orcamento e nenhum com responsabilidade sobre resultado.
A segunda conclusao e que a ausencia de medicao e o que permite o piloto eterno. Se o custo nao e medido e o retorno nao e avaliado, nao existe criterio para encerrar um projeto que nao funciona nem para escalar o que funciona. A iniciativa sobrevive por inercia, consome orcamento e, ao final do ciclo, produz a conclusao errada de que a tecnologia nao gera valor.
Onde a integracao trava
Apenas 8% das organizacoes afirmam integrar amplamente a IA aos sistemas de gestao empresarial, e 46% conseguem acessar automaticamente os dados corporativos por meio das solucoes de IA. A distancia entre os dois numeros mostra que a tecnologia consegue ler dados em parte dos casos, mas nao consegue agir sobre os processos. Sem essa conexao, o resultado do modelo nao vira decisao, e a decisao continua manual.
O peso da desorganizacao
Quarenta por cento das empresas conduzem iniciativas de IA sem integracao entre as areas. Isso significa projetos duplicados, dados coletados duas vezes e conclusoes que nao conversam. A falta de coordenacao custa mais do que a licenca da ferramenta, porque o retrabalho consome tempo de equipes especializadas, que sao justamente o recurso mais escasso nesse tipo de projeto.
As sete dimensoes da maturidade
O estudo avaliou a maturidade em sete dimensoes e registrou indice medio de 6,69, em uma escala de zero a dez. O numero parece alto para um cenario em que 88% nao avaliam resultado financeiro, e a explicacao esta na composicao do indice: dimensoes como infraestrutura e experimentacao avancam mais rapido do que dimensoes como governanca e mensuracao, que puxam a media para baixo.
A leitura util e olhar a dispersao, nao a media. Empresas com parcerias ativas apresentam vantagem de 41% no indice de maturidade em relacao as que tentam avancar sozinhas. Isso sugere que o caminho mais rapido nao e contratar mais gente, e sim combinar capacidade interna com fornecedores que ja resolveram o problema de integracao em outros contextos.
Governanca ainda e excecao
A diretoria participa das decisoes sobre IA em 43% das organizacoes, mas somente 14% possuem politica formal de governanca aplicada a toda a empresa. Para 46% dos entrevistados, vazamento ou uso indevido de dados esta entre os principais riscos. A combinacao indica que o tema subiu ao nivel da lideranca sem descer ao nivel do processo, o que deixa a decisao sem regra escrita.
Melhores Práticas
A primeira pratica e escolher um indicador financeiro por projeto antes de comecar. Pode ser reducao de ruptura, queda de devolucao, aumento de margem por categoria ou horas economizadas em tarefas especificas. O indicador precisa existir no sistema de gestao, e nao ser construido depois, porque indicador construido depois sempre confirma o que o patrocinador quer ouvir.
A segunda pratica e medir custo total, incluindo inferencia. O custo de um modelo nao esta apenas no treinamento, mas no volume de consultas por dia, no armazenamento e na manutencao. Empresas que medem apenas o custo de implantacao descobrem o custo real quando a conta mensal do provedor chega, e nesse momento o projeto ja esta em producao.
Encerrar tambem e uma decisao
Um portfolio saudavel de IA inclui projetos encerrados. Definir de antemao a condicao de saida, como nao atingir o indicador em dois trimestres, evita que pilotos sem resultado consumam orcamento indefinidamente. Encerrar cedo libera equipe e credibilidade para o proximo caso, que e o ativo mais dificil de recuperar depois de uma sequencia de iniciativas sem entrega.
Erros Comuns
O erro mais comum e medir adocao em vez de resultado. Numero de usuarios ativos, quantidade de consultas e modelos implantados sao metricas de atividade, nao de valor. Elas crescem mesmo quando o projeto nao muda nenhuma decisao, e criam a ilusao de progresso que atrasa a correcao de rota.
O segundo erro e tratar capacitacao como beneficio opcional. O estudo mostra que 43% dos colaboradores tem receio de errar por confiar demais na IA e 37% afirmam nao saber usar as ferramentas corretamente, enquanto apenas 7% das empresas oferecem capacitacao estruturada para todos. Sem treinamento, o uso fica restrito a poucos entusiastas e o resultado nao escala.
O que muda no varejo
No varejo, a distancia entre adocao e resultado aparece em areas especificas. Previsao de demanda, reposicao e precificacao sao os casos com retorno mais direto, porque o indicador existe e e medido semanalmente. Atendimento e conteudo tem retorno real, mas dificil de isolar, e por isso costumam ficar sem avaliacao e sem escala.
A recomendacao pratica e comecar pelos casos em que o indicador ja existe. Uma rede que mede ruptura por loja consegue atribuir efeito a um modelo de reposicao em semanas. A mesma rede que tenta medir o efeito de um assistente de atendimento sem linha de base vai gastar meses discutindo metodologia e, nesse tempo, o piloto perde patrocinio.
Resumo
O dado central do estudo e desconfortavel e util: 80% testam IA, 93% nao a incorporaram a estrategia, 88% nao avaliam resultado financeiro. A tecnologia esta dentro da empresa, mas fora do processo de decisao, e sem medicao o piloto se perpetua. O efeito pratico e um orcamento que cresce sem que ninguem consiga dizer qual iniciativa mudou qual indicador.
A saida nao exige mais ferramenta. Exige indicador definido antes, custo total medido durante, condicao de saida acordada e capacitacao distribuida. Quatro decisoes de gestao que transformam experimento em resultado, ou encerram o experimento a tempo. Nenhuma delas depende de contratar um cientista de dados adicional, e todas dependem de alguem com autoridade para dizer nao ao proximo piloto sem tese.
Fontes de Dados
1. Mercado e Consumo sobre maturidade de IA
2. Uso de IA para compras no Brasil
3. Automacao na fabrica de lacteos
Perguntas Frequentes
Quantas empresas medem o retorno da IA?
A: Apenas cerca de uma em cada dez. O estudo aponta que 88% nao avaliam os resultados financeiros e 86% nao medem os custos da tecnologia.
Qual o indice medio de maturidade?
A: 6,69 em uma escala de zero a dez, com melhor desempenho em infraestrutura e experimentacao do que em governanca e mensuracao.
Por que a integracao trava?
A: Apenas 8% integram amplamente a IA ao ERP e 46% acessam dados corporativos automaticamente pelas solucoes de IA, o que limita a passagem do modelo para a decisao.
Qual o papel das parcerias?
A: Organizacoes com parcerias ativas apresentam vantagem de 41% no indice de maturidade em relacao as que avancam sozinhas.
Por onde comecar no varejo?
A: Por casos com indicador ja medido, como ruptura por loja, previsao de demanda e precificacao, onde o efeito pode ser atribuido em semanas.
Referências
1. Turismo internacional em Sao Paulo
