Valor da IA nas empresas: por que só 13% dos CIOs dizem ter resultado significativo
Por Caio Amante, CEO e fundador da Dataside
Nas conversas que tenho com diretorias neste fim de ano, uma pergunta se repete: quanto valor a IA já gerou para a empresa?
Com o orçamento de 2027 na mesa, o valor da IA nas empresas deixou de ser tese e virou conta. E a pesquisa do Gartner divulgada em outubro de 2026 incomoda: só 13% dos CIOs dizem que a empresa já obteve valor significativo ou transformacional com IA.
O investimento segue crescendo. Os casos de uso se multiplicam, os agentes entram na operação e o custo de rodar tudo isso sobe junto.
Segundo o Gartner, a média de sucesso é de cerca de um caso de uso em cada cinco.
Pela experiência da Dataside, a distância entre quem chega ao resultado e quem coleciona pilotos está em três decisões: quais casos merecem seguir, quando parar o que não rende e como medir desde o primeiro dia.
Neste artigo, mostro o que a pesquisa revela, por que a maioria dos projetos de IA não gera valor e o que fazem diferente as empresas que chegam lá.
É nesse ponto que a Dataside trabalha com as empresas.
A Dataside, empresa que fundei, é uma consultoria brasileira de Data Analytics e Inteligência Artificial, com mais de 250 especialistas e um time multidisciplinar que atua da engenharia à governança dos dados, do analytics à IA em produção. Nosso foco é encontrar onde a IA gera mais valor e provar o resultado em semanas.
Nosso portfólio inclui AI Value360, Gen AI & AI Agents, Machine Learning, Data Governance, Data Analytics, Analytics Support e Central de Observabilidade.
Se a sua empresa precisa mostrar o retorno da IA no orçamento de 2027, fale com um dos nossos especialistas.
Quantas empresas realmente têm retorno com IA?
Poucas empresas, quando a régua é resultado relevante para o negócio. É o que mostra a pesquisa que o Gartner divulgou em 19 de outubro de 2026.
O que o Gartner encontrou: 13% dos CIOs dizem que a empresa já obteve valor significativo ou transformacional com IA, e só cerca de um em cada cinco casos de uso de IA tem sucesso. A pesquisa ouviu 2.002 CIOs e executivos de tecnologia entre maio e julho de 2026.
O índice de 13% não diz que as outras empresas não tiveram ganho algum. Ele mede quem viu valor significativo ou transformacional, e deixa de fora as melhorias pontuais.
Ainda assim, o recado é claro, e bate com o que vemos nos projetos da Dataside: a IA está presente em quase toda empresa, mas o resultado que muda o negócio aparece em poucas.
Enquanto isso, a conta cresce. Na mesma pesquisa, 58% dos CIOs relatam mais pressão para entregar redução de custos com IA, e 51% esperam que a IA aumente o custo total de propriedade da tecnologia.
O investimento avança mais rápido que o resultado. E a explicação raramente está no modelo escolhido.
Por que a maioria dos projetos de IA não gera valor?
A maioria dos projetos de IA não gera valor porque as empresas sabem começá-los, mas não sabem encerrá-los. Na apresentação dos dados, a vice-presidente analista do Gartner Alicia Mullery resumiu o problema: volume não é valor.
O primeiro erro está na escolha. O caso de uso entra na lista porque o concorrente anunciou algo parecido ou porque a ferramenta nova pede uma demonstração, e não porque resolve um problema que custa dinheiro.
O segundo está no meio do caminho. O piloto funciona razoavelmente, ninguém decide se ele vai para produção e ele segue consumindo time e orçamento por meses.
O terceiro aparece depois do go-live. A IA entra em produção, entrega pouco e continua rodando, porque desligar parece admitir erro.
Os números do Gartner mostram o tamanho do vazio. Só 31% dos CIOs têm regra para decidir quando um piloto não deve ir para produção. E só 17% têm regra para tirar de produção uma iniciativa de baixo valor.
Sem critério de parada, cada projeto que não rende ocupa o espaço de um que poderia render. O portfólio cresce, o custo cresce e o resultado fica onde estava.
O que fazem diferente os que chegam ao resultado?
As empresas que chegam ao resultado decidem antes quando parar. O Gartner separou um grupo que chama de vanguarda: CIOs que entregam melhor desempenho nos resultados de negócio e cujo CEO percebe alto valor na IA.
O que distingue esse grupo é disciplina de gestão, não tecnologia. Segundo a pesquisa:
Regra para pilotos: empresas com critério para decidir quando um piloto não deve ir para produção têm 2,3 vezes mais chance de estar na vanguarda.
Regra para produção: empresas com critério para abandonar iniciativas de baixo valor já em produção têm 2,6 vezes mais chance.
Trabalho redesenhado: empresas com plano explícito para redesenhar funções entre pessoas e agentes de IA têm 2,4 vezes mais chance, mas só 4% dos CIOs dizem ter esse plano.
Vale uma ressalva. O Gartner não afirma que a vanguarda é formada pelos mesmos 13% que relatam valor significativo; são recortes diferentes da mesma pesquisa.
O padrão, porém, é consistente. Quem chega ao resultado trata a IA como portfólio de investimento: entra o que prova valor, sai o que não prova.
E essa disciplina começa antes do primeiro piloto, na escolha do que vale a pena construir.
Como escolher o caso de uso de IA certo?
O caso de uso de IA certo começa pela pergunta de negócio, não pela ferramenta. Toda empresa tem dezenas de ideias de IA; poucas passam por um filtro honesto.
Na prática, de cada trinta ideias, costumam sobrar duas.
O filtro que usamos na Dataside tem quatro perguntas. Quanto esse caso vale em reais, por ano? O dado necessário existe e é confiável? Quem é o dono do resultado na operação? E em quanto tempo dá para provar que funciona?
Um caso que não responde à primeira pergunta não tem como mostrar retorno depois. Um caso sem dono vira relatório que ninguém usa.
O prazo curto pesa mais do que parece. Quando a prova leva um ano, a decisão de continuar ou parar chega tarde, e o orçamento já foi consumido.
As ideias descartadas também contam. Dizer na frente da diretoria por que vinte e oito ideias ficaram de fora é o que dá credibilidade às duas que seguiram.
Escolher bem resolve metade do problema. A outra metade é saber, desde o primeiro dia, como o resultado vai ser medido.
Como medir o ROI de IA desde o início?
O ROI de IA se mede desde o início com uma métrica de negócio definida antes do piloto. Se o indicador de sucesso só aparece depois, qualquer resultado vira resultado.
A métrica precisa estar em linguagem de negócio: margem recuperada, estoque reduzido, horas de equipe liberadas, receita nova. E precisa de uma linha de base, medida antes de a IA entrar.
Na Dataside, quem declara o resultado é a área que recebeu a solução, com o número dela. Retorno calculado pelo fornecedor, e falo como fornecedor, convence pouco na reunião de orçamento.
A forma de medir muda a conclusão. Compare duas pesquisas recentes:
Pesquisa | Quem respondeu | O que perguntou | Resultado |
2.002 CIOs e executivos de tecnologia | A empresa obteve valor significativo ou transformacional com IA? | 13% dizem que sim | |
Cerca de 230 líderes financeiros dos EUA | O ROI da IA está dentro ou acima do esperado? | 84% dizem que sim |
Os dois números convivem porque medem coisas diferentes. Os CFOs da Grant Thornton veem retorno sobretudo em produtividade; só 33% apontam aumento de receita como benefício da IA.
Ganho de produtividade é real. Mas raramente aparece como valor transformacional para quem olha o negócio inteiro.
Por isso, a métrica certa é a que a diretoria reconhece como resultado, combinada antes, com regra clara do que acontece se ela não for atingida.
Quando escolha, medição e regra de parada andam juntas, a pergunta deixa de ser se a IA funciona. Passa a ser quanto dinheiro ela está deixando na mesa.
AI Value360: onde a IA gera valor e quando parar
O que separa os 13% do restante é a disciplina de escolher, medir e encerrar no momento certo, e é nessa disciplina que concentramos o nosso trabalho.
O AI Value360 é o método da Dataside para encontrar onde a IA gera mais valor no negócio e provar o resultado em semanas. Antes de propor qualquer construção, ele lê a operação e leva para a mesa só os casos que passam no filtro de valor em reais, dado disponível, dono do resultado e prazo curto.
Cada caso aprovado segue com métrica combinada antes do início e um Go/No-Go claro: continua o que prova valor, para o que não prova. Se nenhuma oportunidade passar nos critérios, a gente avisa, mesmo que isso signifique não ter projeto.
O método está ligado à meta pública da Dataside: R$ 10 bilhões de resultado nos clientes até 2031, cada real declarado por quem recebeu.
Se você está fechando o orçamento de 2027, fale com a Dataside.
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