Pressionadas por custos, produtividade e eficiência operacional, companhias passam a abandonar métricas superficiais e exigem retorno mensurável sobre investimentos em inteligência artificial
Durante os últimos dois anos, a inteligência artificial se transformou na principal prioridade estratégica de empresas ao redor do mundo. Da automação de processos ao atendimento ao cliente, passando por marketing, vendas e análise de dados, organizações de diferentes portes correram para incorporar ferramentas de IA em suas operações. Mas, à medida que a euforia inicial começa a perder força, surge uma nova pergunta dentro das empresas: afinal, quanto a inteligência artificial realmente está retornando para o negócio?
O debate sobre ROI – retorno sobre investimento, se tornou um dos temas mais relevantes do mercado corporativo em 2026. A pressão deixou de ser apenas “usar IA” e passou a ser “provar resultado”. Conselhos administrativos, investidores e lideranças executivas começaram a exigir métricas concretas capazes de justificar os milhões investidos em automação, modelos generativos e agentes inteligentes.
Esse movimento é ainda mais evidente em empresas de médio porte, segmento que vive um momento delicado entre necessidade de inovação e limitação orçamentária. Diferentemente das gigantes de tecnologia, companhias intermediárias não possuem espaço para investimentos prolongados sem retorno claro. Isso faz com que a discussão sobre inteligência artificial saia do campo da inovação experimental e entre diretamente no território da eficiência operacional.
Nos últimos meses, consultorias globais passaram a alertar sobre um problema crescente: muitas empresas continuam medindo sucesso em IA através de “métricas de vaidade”. Número de prompts executados, quantidade de tarefas automatizadas ou velocidade de resposta podem parecer indicadores positivos em apresentações corporativas, mas frequentemente não mostram impacto real em receita, margem ou produtividade.
A mudança de mentalidade acontece justamente porque o mercado começa a perceber que inteligência artificial não é, sozinha, uma estratégia de negócio. O valor real está na capacidade de transformar operações, reduzir desperdícios, acelerar tomada de decisão e aumentar eficiência de maneira mensurável.
Uma pesquisa recente da KPMG mostrou que 76% das empresas enxergam ganho de produtividade como principal indicador de retorno em IA, enquanto 71% priorizam melhoria na qualidade do trabalho e 67% observam velocidade e precisão das decisões. Curiosamente, lucro direto aparece atrás desses fatores, evidenciando que muitas organizações passaram a tratar IA não apenas como ferramenta financeira, mas como infraestrutura estratégica de longo prazo.
Ao mesmo tempo, executivos enfrentam dificuldade para medir impactos indiretos gerados pela tecnologia. Apenas 14% das empresas entrevistadas afirmaram possuir confiança na capacidade de mensurar ganhos analíticos produzidos pela IA dentro das decisões corporativas.
Esse desafio ajuda a explicar por que tantas organizações ainda enfrentam dificuldades para escalar projetos de inteligência artificial. Sem métricas claras, grande parte das iniciativas permanece presa em pilotos, testes internos ou aplicações isoladas sem integração profunda com o negócio.
Além disso, cresce no mercado a percepção de que a próxima fase da inteligência artificial será menos sobre “assistentes que respondem perguntas” e mais sobre sistemas capazes de executar tarefas autonomamente dentro das operações empresariais. Esse avanço dos chamados agentes inteligentes tende a aumentar ainda mais a pressão por métricas concretas ligadas a eficiência, redução de custos e produtividade operacional.
*Ademar Paes Junior é CEO da LifesHub, empresa brasileira de tecnologia especializada em inteligência de dados, inteligência artificial e automação para o setor da saúde
Sobre a LifesHub
A LifesHub é uma empresa brasileira de tecnologia especializada em inteligência de dados, inteligência artificial e automação para o setor da saúde. Fundada em Florianópolis, a empresa atua desenvolvendo plataformas capazes de transformar grandes volumes de dados em informações estratégicas para hospitais, laboratórios, operadoras de saúde, indústrias farmacêuticas e instituições financeiras. A LifesHub utiliza recursos como Big Data, machine learning, analytics e georreferenciamento para ajudar empresas a identificar tendências, otimizar operações, reduzir custos e tomar decisões com mais precisão. Entre suas soluções estão plataformas de integração de dados, business intelligence, automação comercial e IA empresarial, além de ferramentas voltadas à governança e análise de mercado. A empresa já trabalhou com grandes marcas do setor e se posiciona como uma das principais healthtechs brasileiras focadas em inteligência competitiva e análise estratégica baseada em dados.
