As organizações estão a direcionar cada vez mais recursos para a Inteligência Artificial (IA) mas teimam em falhar no que é verdadeiramente essencial para o negócio: capturar o retorno desse investimento. Muitas vezes movidas pelo receio de “ficar para trás, a chamada AI FOMO (do inglês “fear of missing out”), investem sem objetivos definidos e sem um quadro claro de ROI.
Num relatório divulgado no mês passado, o MIT revela que que apesar dos investimentos na ordem dos 30 a 40 mil milhões de dólares em GenAI, 95% das organizações não estão a obter qualquer retorno. Multiplicam-se as apostas em pilotos, mas apenas 5% chegam a produção com impacto real no P&L (The GenAI Divide State of AI in Business 2025, MIT NANDA). Ou seja, muitos recursos alocados à inovação acabam como custo afundado, porque não foram alinhados com os objetivos estratégicos nem com os principais desafios operacionais das organizações. O problema não está na tecnologia, que é verdadeiramente transformadora, mas na ausência de uma abordagem estratégica.
Para ultrapassar este paradoxo é necessário adotar uma metodologia sistemática que reposicione os projetos de IA e de analítica avançada em torno do valor que efetivamente geram para o negócio. Isso significa abandonar a lógica de experimentação dispersa, onde múltiplos pilotos competem por atenção e recursos sem critérios claros, e passar a priorizar as iniciativas de maior impacto económico e menor risco de execução. O foco deve estar em iniciativas que possam ser integradas nos processos centrais da organização, com métricas de desempenho claras desde o início.
A captura de valor só será então possível mediante uma avaliação de impacto que acompanhe o ciclo de vida do projeto e que reflita as prioridades estratégicas da organização, incluindo, designadamente: (i) retorno económico (p.e. aumento de vendas, redução de custos, emprego criado, capital investido, etc); (ii) eficiência operacional (p.e. automatização de processos); (iii) mitigação de riscos (p.e. compliance, deteção de anomalias, etc.); e (iv) experiência do consumidor (p.e. redução de churn, personalização, targeting, etc.). Mais do que avaliar a performance técnica dos modelos, trata-se de assegurar que cada iniciativa contribui diretamente para a estratégia da organização.
Esta abordagem metodológica promove o alinhamento entre as áreas de tecnologia e as áreas de negócio (um dos maiores desafios de transformação digital nas empresas) e permite que a IA seja tratada não como um custo ou uma moda, mas como uma alavanca estratégica de crescimento. Por outro lado, a monitorização do ROI dos projetos de IA permite escalar com confiança, possibilitando que a inovação deixa de ser um exercício experimental e um centro de custo e passe a gerar impacto real no negócio.
Em sentido diverso, acompanhar o impacto desde as fases iniciais, também permite que as organizações identifiquem rapidamente sinais de baixo desempenho, evitando que iniciativas sem resultados continuem a consumir recursos. Em suma, este acompanhamento permite ajustar prioridades, reorientar esforços e assegurar que apenas os projetos com verdadeiro potencial estratégico evoluem para implementação em grande escala.
O maior risco da IA não é falhar tecnicamente. É falhar estrategicamente. Pilotos isolados, provas de conceito sem continuidade e falta de métricas corroem a confiança das organizações, minam a motivação das equipas e transformam inovação em desperdício. Não se trata de travar o investimento em IA, longe disso. Mas de investir de forma estratégica em IA e de transformá-la em algo disciplinado e com métricas claras. Porque no hype da IA, as organizações que realmente se destacarão já compreenderam que a liderança não se mede em número de pilotos ou em tipo de tecnologia, mas em impacto direto no P&L.
