Análise Especial: Tecnologia & Negócios
O avanço acelerado da Inteligência Artificial (IA) no ambiente corporativo tem sido acompanhado por um fenômeno preocupante: um volume massivo de investimentos que não consegue se traduzir em retornos financeiros ou operacionais tangíveis. Embora organizações de diversos setores corram para adotar copilotos, agentes autônomos e soluções de IA generativa, a lacuna entre a atividade tecnológica e o impacto real nos negócios se tornou um dos maiores desafios da liderança executiva contemporânea.
Esse cenário de desconexão estratégica é o tema central de uma análise recente publicada pelo especialista em tecnologia Jair Ribeiro. Em seu artigo, Why Most AI Investments Still Fail to Deliver Measurable Value, Ribeiro argumenta que a empolgação com o potencial técnico da IA frequentemente obscurece a pergunta fundamental que deveria guiar qualquer iniciativa: qual problema de negócio está sendo efetivamente resolvido? Segundo a análise, o valor de uma tecnologia não se origina em sua complexidade algorítmica ou na sofisticação da plataforma escolhida, mas sim em sua estrita relevância para os desafios operacionais e comerciais da empresa.
A Raiz do Problema: O Erro na Largada
O mercado de tecnologia tem demonstrado uma inclinação perigosa para priorizar a escolha de ferramentas em detrimento da compreensão das dores corporativas. Essa abordagem de “tecnologia em busca de um problema” é apontada por consultores como a principal causa de projetos que morrem na fase de protótipo ou que, quando homologados, mostram-se incapazes de justificar seus custos de manutenção e infraestrutura.
De acordo com Roberto Oliveira, consultor e Diretor de Tecnologia e IA da Cappei, o erro fatal da maioria dos projetos ocorre logo no início, pela negligência com a estrutura de negócios existente. Ele defende que a etapa de diagnóstico de processos deve ser considerada a mais importante em um projeto de IA. Sem mapear minuciosamente como as atividades são executadas, onde residem os gargalos operacionais e de que forma os dados fluem pela organização, qualquer implementação tecnológica torna-se um exercício caro de adivinhação.
“Muitas empresas tentam automatizar ou otimizar processos que são inerentemente ineficientes ou mal compreendidos. A IA não possui o poder místico de corrigir fluxos de trabalho falhos; ela apenas acelera o que já existe. Se você aplica IA a um processo ruim, você obtém um processo ruim automatizado em alta velocidade. O diagnóstico profundo de processos é o que define o sucesso ou o fracasso antes mesmo da primeira linha de código ser escrita.”
— Roberto Oliveira, Cappei
Expandindo a Lógica do ROI
Outro ponto crítico que contribui para o ceticismo das diretorias financeiras é a abordagem tradicional utilizada para medir o Retorno sobre o Investimento (ROI) em projetos de inovação. Conforme destacado no artigo de Ribeiro, as despesas associadas à IA — que incluem consumo de nuvem, licenciamento, segurança, governança de dados (MLOps) e gestão de mudanças — são elevadas e imediatas, enquanto os benefícios costumam ser multifacetados e de maturação mais lenta.
Os especialistas convergem na visão de que o ROI de IA não pode ser restrito a métricas puramente contábeis. O impacto real manifesta-se em dimensões operacionais, como a redução do tempo de ciclo e eliminação de retrabalho; em dimensões estratégicas, por meio da aceleração do aprendizado organizacional e da melhoria na tomada de decisões; e na segurança institucional, com a mitigação de riscos regulatórios e de conformidade. Para que esses benefícios sejam mensuráveis, contudo, os critérios de sucesso e os indicadores antecedentes precisam ser estabelecidos na fase de diagnóstico, conectando a capacidade técnica diretamente à meta de negócio.
O panorama atual exige uma mudança drástica de postura por parte das lideranças de tecnologia e governança de TI. O sucesso na era da inteligência computacional não será medido pelo número de ferramentas implementadas ou pelo tamanho dos modelos de linguagem adotados, mas sim pela habilidade de diagnosticar os processos certos, alinhar as ferramentas à estratégia organizacional e estruturar um modelo operacional robusto que permita escalar soluções com previsibilidade e valor real.
Artigo de Referência:
Ribeiro, Jair. Why Most AI Investments Still Fail to Deliver Measurable Value. LinkedIn, 2026.
