Estudo da IDC encomendado pela Microsoft Brasil, com C-levels de 73 empresas de mais de mil funcionários, aponta ganhos médios de 24,5% associados a iniciativas de IA, mas mostra que apenas 23% das empresas já escalaram a tecnologia para produção em diversas áreas. Ao mesmo tempo, o KPMG Global Tech Report 2026 aponta que 45% dos executivos de tecnologia brasileiros convivem com múltiplos projetos de IA operando de forma desconectada. Para Gustavo Caetano, CEO da Sambatech, especialista em soluções digitais inteligentes e eficazes com foco em Inteligência Artificial, os dois números descrevem a mesma empresa.
“A IA já entrou em praticamente todas as companhias do país. O que ainda não entrou em todas é o método. Vejo organizações com quinze iniciativas rodando em paralelo e nenhuma delas com dono, métrica anterior e prazo de avaliação. Isso não é adoção de tecnologia, é acúmulo de experimento”, afirma.
Pensando nisso, o executivo listou cinco frentes em que o resultado já aparece em indicadores de negócio nas empresas brasileiras. Confira:
Experiência do cliente, o ganho mais alto da lista
É onde o retorno mais aparece: 28,2% de ganho médio reportado, segundo o estudo da IDC. A arquitetura que funciona não substitui o time. Ela resolve automaticamente a dúvida repetitiva, sugere resposta ao atendente e escala para uma pessoa tudo que envolve exceção, valor alto ou risco.
“O erro mais comum aqui é medir a taxa de contenção do robô. Isso mede o robô, não o negócio. A pergunta certa é se o cliente resolveu o problema e voltou a comprar”, diz Gustavo.
Eficiência de processos
Com 27,7% de ganho médio, é a frente mais silenciosa e provavelmente a mais rentável. São tarefas de baixa variação e alto volume: conciliação, triagem de documentos, classificação de chamado, preenchimento de formulário interno. Ou seja, processos que a empresa já cronometrava antes da IA existir.
“Essa é a aplicação mais fácil de provar justamente porque é aquela tarefa chata. Ninguém precisa de estudo para saber quantas horas o time gastava fechando o mês. Existe base de comparação, e é por isso que o número sobrevive à auditoria”, avalia.
Redução de riscos
Ganho médio de 26,9%. Detecção de fraude, análise de crédito e monitoramento de conformidade são áreas em que o modelo estatístico já era rotina muito antes da IA generativa, o que reduz a distância entre piloto e produção.
“Aqui a empresa não está aprendendo a medir, ela já media. A IA só melhorou a precisão de um indicador que a diretoria acompanha há anos”, afirma o CEO.
Aceleração de lançamentos
Com 25,2%, é a frente que mais cresceu dentro das áreas técnicas. Agentes assumem migração de sistema legado, documentação, geração de teste e correção de vulnerabilidade, trabalhos que antes consumiam trimestres de equipes inteiras e têm histórico de prazo bem documentado.
“Reduzir o tempo entre a ideia e o produto no mercado é a métrica que o conselho entende sem tradução. E é onde a comparação é mais honesta, porque a empresa sabe exatamente quanto tempo isso levava antes”, diz Gustavo.
Governança, a camada que decide o destino das outras quatro
A frente menos comentada é a que separa quem escala de quem acumula piloto. Pelo estudo da IDC, os 23% que já levaram a IA à produção em diversas áreas devem chegar a 51% nos próximos 24 meses.
“Essa é a única frente que não é uma aplicação, é uma condição. E é onde eu vejo a diferença, na prática, entre companhias de setores completamente distintos. Não é o setor que determina quem colhe resultado, é se existe alguém responsável por medir”, afirma.
O padrão entre as cinco frentes, segundo Gustavo, é anterior à tecnologia. “Nenhuma dessas aplicações começou pela ferramenta. Todas começaram por um processo que já tinha número, dono e histórico. A IA entrou para melhorar algo que as organizações já sabiam medir. É por isso que o ganho é visível: existe base de comparação”.
A distinção entre caso validado e tendência promissora, avalia o executivo, aparece com clareza quando se olha o que acontece nos experimentos. Empresas de vários setores vêm apresentando ciclos de desenvolvimento que caem de semanas para horas quando executados de forma totalmente automatizada, em ambiente controlado. Quando as mesmas rotinas passam a operar com participação humana nas etapas críticas de decisão, o tempo sobe, mas o resultado se mantém em produção.
“É a versão mais lenta que costuma ser a verdadeira. Sem cliente real, sem exceção e sem auditoria, qualquer número impressiona. A versão com gente é mais devagar no slide e mais confiável no balanço. Quem confunde as duas coisas leva para a diretoria uma promessa, não um resultado”, diz Gustavo.
Para o CEO da Sambatech, a liderança que quer separar tendência de caso validado tem quatro perguntas a fazer antes de aprovar qualquer iniciativa: a aplicação tem dono e uma métrica que existia antes da IA? Está em operação há ciclos suficientes para ter enfrentado exceção? O ganho aparece no indicador do negócio ou apenas no indicador da ferramenta? E, por fim, a decisão de maior consequência continua com uma pessoa?
“A pergunta que separa quem colhe resultado de quem só investe não é qual modelo usar, é qual processo você quer que fique melhor. Tecnologia boa em processo indefinido produz relatório, não crescimento”, conclui.