Valor da IA nos negócios: como sair do hype e medir resultados

O valor da IA tornou-se um dos principais temas nas agendas de CIOs e CEOs que buscam impulsionar inovação e vantagem competitiva. Se há alguns anos o foco estava em implementar Inteligência Artificial, hoje a discussão evoluiu: o verdadeiro desafio está em mensurar o valor e o retorno (ROI) que essas iniciativas realmente entregam ao negócio. 

O uso corporativo da IA cresce de forma exponencial, impulsionado pela corrida para automatizar processos, aprimorar a tomada de decisão e criar modelos de negócio baseados em dados. No entanto, a maturidade no uso da tecnologia ainda é desigual.  

Um estudo global da IBM com 2.000 CEOs revelou que apenas 25% das iniciativas de IA alcançaram o ROI esperado, e somente 16% foram escalonadas em toda a empresa — um sinal claro de que, embora a adoção esteja em alta, o valor da IA ainda não está sendo plenamente capturado. 

Para as lideranças corporativas, entender e medir o valor da IA é agora indispensável. Mais do que uma questão tecnológica, trata-se de uma decisão estratégica: direcionar investimentos de forma inteligente e garantir que a IA gere resultados tangíveis e sustentáveis.

O que significa “valor da IA” para empresas?

No centro da discussão sobre o valor da IA, está a capacidade das empresas de conectar resultados técnicos a métricas de negócio: produtividade, eficiência operacional e vantagem competitiva. Essa tradução é o que diferencia organizações que apenas experimentam IA daquelas que a transformam em diferencial estratégico. 

Do ponto de vista de Product Marketing, o valor da IA se manifesta quando o uso da tecnologia altera comportamentos — de clientes ou colaboradores. É quando o modelo de IA deixa de ser apenas eficiente e passa a gerar novas formas de entrega de valor. 

Do ponto de vista de Product Management, podemos dizer que o desafio aqui não é muito diferente do desafio que encontramos em qualquer solução digital: definir boas métricas de produto e conectá-las às métricas de negócio. 

Ou seja, sob um certo ponto de vista, a dificuldade que as empresas têm hoje de medir o valor da AI não é novidade para quem trabalha com produtos digitais e inovação, já que avaliar o ROI de projetos mais inovadores ou de longo prazo sempre foi mais difícil. 

Em termos práticos, o valor da IA pode ser medido pela sua contribuição direta para indicadores de performance como, por exemplo:  

• Retorno sobre o investimento (ROI);  

• Redução de custos operacionais; 

• Aumento de receita; 

• Market share; 

• Melhoria na satisfação do cliente. 

Então por que é tão difícil demonstrar o valor da Inteligência Artificial nas empresas?  
Em nossa experiência, vemos três principais problemas: 

• Trabalhar apenas em eficiência local; 

• Confundir resultado de PoC com resultado de negócio; 

• Não saber trabalhar com Leading Indicators. 

Quick wins e a eficiência local

Segundo um relatório do MIT, atualmente 95% das empresas que dizem estar adotando AI dependem de ferramentas genéricas.  

Essas são as famosas ‘quick wins’ – as vitórias rápidas que conseguimos vislumbrar em um esforço de transformação.  

As quick wins são uma estratégia válida em gestão de mudanças, pois ajudam a motivar os times envolvidos na mudança durante uma jornada longa de transformação. Elas mostram que existe potencial e criam a motivação para seguir o trabalho árduo de mudar processos e cultura. 

O problema é que as quick wins são soluções de eficiência local – elas melhoram uma tarefa pontual, e não o todo. Muitas vezes, a eficiência local pode até ter um impacto contraproducente no todo. 

Logo, é normal que não faça sentido tentar mensurar os resultados da AI medindo as quick wins. Afinal, elas podem nos dizer que agora “responder um e-mail ficou 3 vezes mais rápido”, mas elas não conseguem dar conta de apresentar um impacto no ROI. 

Ou seja: é possível medir uma quick win, mas geralmente só em termos de impacto na eficiência local, e não como um impacto em métricas de negócio. 

Se sua empresa está com dificuldade de medir o resultado da AI, pense sobre isso: você está tentando medir o resultado de uma melhoria local como se fosse um resultado de negócio? 

Resultados de PoC vs de negócio

Apesar do entusiasmo em torno da Inteligência Artificial, muitas empresas ainda esbarram em um desafio crucial: transformar provas de conceito (PoCs) em resultados reais de negócio. De acordo com um estudo da Wakefield Research, em parceria com a Informatica, que ouviu 600 líderes empresariais, dois em cada três executivos afirmam não conseguir mover nem metade de seus pilotos de IA à produção.  

Além disso, 97% reconhecem ter dificuldade em demonstrar o valor comercial dessas iniciativas — evidenciando que o obstáculo já não está em experimentar a tecnologia, mas em escalar a IA e comprovar seu impacto nos resultados corporativos. 

Esse cenário ilustra o fenômeno conhecido como “PoC Hell” — um limbo onde projetos de IA permanecem em fase experimental, sem atingir escala ou gerar impacto tangível. 

São muitos os motivos que levam as PoCs a não evoluir. Mas o problema que queremos focar neste artigo é a forma como algumas empresas estão tentando medir ROI e impacto de negócio em fase de PoC. 

Falta para as empresas a ambidestria de saber lidar com operação e com inovação. Enquanto na operação queremos medir coisas como eficiência e otimização, em tempo de PoC essas medidas não fazem sentido ainda. 

Podemos buscar uma referência neste assunto no já clássico “Startup Enxuta”. No livro, em um capítulo frequentemente esquecido, Eric Ries fala sobre Contabilidade para inovação. Ele sugere que uma iniciativa inovadora em fase inicial não deve ser medida de forma tradicional, mas sim pela sua capacidade de progredir na direção esperada, e pelas hipóteses que está validando no caminho. 

Uma PoC deve ter uma hipótese subjacente e um timebox. Ao final do timebox, não iremos medir um impacto de negócio, mas sim, ter gerado um aprendizado sobre a hipótese que nos permite persistir ou pivotar. 

Se você está com dificuldade para avaliar os resultados da AI na sua empresa, reflita sobre isso: será que você está tentando medir uma PoC como se fosse um resultado de negócio? Talvez esteja preso na “PoC Hell”, esperando que uma prova de conceito consiga “demonstrar ROI”?

Leading vs Lagging indicators

A Inteligência Artificial é mais do que uma ferramenta tecnológica, é um catalisador de transformação quando otimiza processos, amplia a capacidade analítica e permite decisões mais rápidas. 

Entretanto, é importante diferenciar benefícios de curto prazo e facilmente mensuráveis — como automação de tarefas e otimização de recursos — dos de longo prazo ou até intangíveis, que muitas vezes são os que sustentam o valor no longo prazo. 

Entre eles estão o desenvolvimento de uma cultura orientada por dados, o fortalecimento da maturidade organizacional, as mudanças no modelo de negócios e a capacidade de adaptação contínua em um mercado em constante evolução.  

Acontece que, na prática, a maioria das organizações só sabe trabalhar com lagging indicators – métricas retrospectivas que refletem o desempenho e os resultados passados. 

Analisamos a receita do último quarter, o número de novos clientes adquiridos e o custo de aquisição de cliente. Mas tudo isso conta uma história sobre o passado. 

Quando falamos de inovação e de construção de impactos mais profundos, precisamos recorrer as leading indicators. 

Leading indicators são métricas preditivas que permitem antecipar possíveis resultados futuros, construídas sobre hipóteses de como os resultados de negócio são afetados. 

Por exemplo, podemos ter a hipótese de que com um aumento no grau de automação dos processos core, conseguimos aumentar a capacidade da empresa de atender um volume maior de clientes, tendo um impacto na lucratividade. Nesse caso, a lucratividade é uma métrica de negócio, mas no dia a dia vamos trabalhar com a métrica antecedente, que é o grau de automação. 

Para conseguir demonstrar o valor das iniciativas de AI, é preciso construir esse racional completo: criar hipóteses, definir leading indicators e conectá-los aos KPIs de negócio. 

Empresas com dificuldades em escalar projetos de IA muitas vezes não falham na técnica, mas justamente nessa comunicação do valor. Sem uma narrativa clara de como os benefícios para o negócio serão gerados, os pilotos perdem patrocínio e não chegam à produção.  

São as pessoas de Gestão de produto e de Product Marketing que têm papel essencial em estruturar essa narrativa.

       

O outro lado: empresas que conseguem demonstrar valor

Enquanto muitas organizações ainda experimentam IA de forma fragmentada, um grupo menor já começa a transformá-la em vantagem competitiva tangível. O que diferencia essas empresas não é apenas o acesso à IA, mas a capacidade de conectar as iniciativas ao resultado de negócio, através de hipóteses que são validadas pelas PoCs e experimentos. 

Organizações que capturam valor de forma consistente compartilham alguns traços em comum: contam com estruturas maduras de governança de dados, escolhem parceiros tecnológicos com expertise comprovada e investem em modelos de IA adaptados ao seu contexto, e não apenas soluções genéricas.  

O Tech Report 2024 da KPMG aponta que empresas que alinham sua estratégia digital ao core do negócio aceleram a captura de valor porque tratam IA como parte do modelo operacional, não como um experimento isolado. 

Além disso, o AI Index da Stanford evidencia um movimento claro: líderes em IA tendem a criar estruturas internas que sustentam o ciclo completo de valor — desde curadoria e qualidade de dados até uso responsável, escalabilidade e monitoramento contínuo de impacto. Essa maturidade operacional reduz riscos e aumenta a probabilidade de retorno real sobre os investimentos. 

Na prática, isso significa que empresas que dominam esse ciclo conseguem gerar valor nos dois extremos: ganhos rápidos (como automação e eficiência) e diferenciação estratégica (como novos modelos de negócio, produtos com IA embutida e personalização em escala). 

No fim, o diferencial não está em “usar IA”, mas em conseguir transformar IA em impacto recorrente, ampliando o gap competitivo entre quem apenas adota a tecnologia e quem consegue multiplicar seus resultados com ela. 

Como medir o valor da IA na prática

Medir o impacto real da IA exige ir além de contar features entregues ou horas economizadas. O ponto central é conectar resultados a métricas que realmente importam para o negócio, como aumento de receita, redução de custos, eficiência operacional e retenção de clientes. 

Um bom ponto de partida é definir KPIs de IA diretamente ligados aos objetivos estratégicos. Por exemplo: se o foco é crescimento de receita, um modelo de recomendação pode ser avaliado pelo uplift de conversão e ticket médio. Para eficiência, a métrica pode ser a redução de tempo em processos ou o aumento da produtividade por colaborador. E quando o objetivo é retenção, modelos preditivos devem ser medidos pelo impacto no churn e no LTV. 

Mais do que métricas isoladas, é importante capturar valor líquido gerado pela IA considerando investimento versus retorno. Um modelo que automatiza tarefas só gera valor real quando o ganho é tangível — seja pela economia direta, pela redução de retrabalho ou pela liberação de pessoas para atividades de maior impacto. 

O AI Index Report 2024 da Stanford reforça essa visão ao destacar que o ROI de IA deve considerar todo o ciclo de valor, e não apenas ganhos imediatos. 

A adoção também precisa ser medida. O MIT Sloan destaca que empresas que escalam GenAI com sucesso monitoram não apenas performance técnica, mas uso recorrente, confiança e impacto percebido pelos times — fatores críticos para que a IA saia do piloto e se torne parte do dia a dia. 

Por fim, criar um ciclo de aprendizagem com benchmarks internos acelera a maturidade. Documentar casos de uso, o que funcionou, qual valor foi gerado e sob quais condições permite replicar resultados em outras áreas, evitando desperdício e reinvenção de processos. O NIST também reforça a importância de processos contínuos de avaliação de impacto no seu framework de governança de IA. 

No fim, medir o valor da IA é sobre conectar tecnologia a resultados práticos — com indicadores claros que provem que a Inteligência Artificial não só funciona, mas transforma o negócio.

Estratégias para demonstrar o valor da AI

Para que a IA gere vantagem competitiva — e não apenas se torne “mais uma tendência tecnológica adotada porque o mercado está pedindo” — é preciso integrar tecnologia, modelo de negócio e cultura. Algumas orientações ajudam a transformar a IA em valor real e conseguir demonstrar esse valor para a organização:

Casos de sucesso e aprendizados práticos

Na SoftDesign, temos visto na prática que capturar valor com IA não é sobre implementar tecnologia, mas sobre resolver problemas reais de negócio, com dados, produto e estratégia trabalhando juntos. Os resultados acontecem quando a IA é construída sob medida para o contexto do cliente — e não como “solução de prateleira”. 

Um exemplo é o projeto com o Sicredi, onde utilizamos IA para otimizar o processo de seleção de fornecedores terceirizados. O desafio, além de automatizar etapas, era: trazer agilidade, reduzir riscos e aumentar a assertividade das decisões.  

Com um modelo de IA integrado ao fluxo, o processo ganhou eficiência e consistência, aliviando carga operacional e elevando a qualidade das análises humanas — acelerando o time-to-value. 

Outro exemplo vem da Liberum Ratings, que buscava elevar a precisão e confiabilidade na avaliação de crédito e risco de portfólios. Desenvolvemos um modelo de Machine Learning que aprimorou a análise de dados e trouxe mais clareza e previsibilidade para decisões estratégicas. O impacto? Mais segurança, escalabilidade e inteligência para o core do negócio.

Essas iniciativas reforçam um aprendizado central: a IA gera valor quando está alinhada à estratégia, nasce com um caso de uso claro e evolui como produto — com governança, métricas e escala. É esse olhar que diferencia projetos que viram “PoCs esquecidas” daqueles que transformam a empresa e viram vantagem competitiva. 

Na SoftDesign, apoiamos negócios com uma abordagem completa de dados e IA — desde a estratégia até a implementação e evolução contínua. Isso inclui avaliação de maturidade, construção de casos de uso, ciência de dados aplicada e desenvolvimento de soluções personalizadas.

Futuro: da medição ao impacto estratégico

No futuro, medir o valor da IA deixará de ser uma tarefa analítica e passará a ser estratégica. Organizações orientadas a produto entenderão que IA é um pilar de diferenciação — e que mensurar seu valor é o primeiro passo para integrá-la à estratégia de mercado. 

Mais do que tecnologia, as empresas bem-sucedidas em IA são aquelas que conseguem articular uma proposta de valor clara e alinhada ao propósito do negócio. À medida que a maturidade digital avança, a discussão sobre métricas de Inteligência Artificial se desloca do “quanto entregamos” para o “quanto transformamos”. 

Isso significa avaliar indicadores de eficiência, mas também o impacto sobre inovação, posicionamento competitivo e experiência do usuário.  

Nesse sentido, os CIOs assumem papel fundamental de liderança, promovendo uma visão integrada de tecnologia e estratégia de negócios. Ou seja, a nova geração de líderes de TI será medida pela capacidade de traduzir dados e resultados de IA em decisões que impulsionam o crescimento e a diferenciação sustentável. 

A SoftDesign pode apoiar essa jornada ajudando empresas a definir métricas e priorizar iniciativas por meio do AI Discovery, transformando experimentos de Inteligência Artificial em resultados concretos e mensuráveis. 

Recentemente, fomos reconhecidos no ISG Provider Lens™ 2025 como noteworthy partner em desenvolvimento de software AI-driven. Além disso, fomos finalistas no Paragon Awards™ Latam 2025 nas categorias Transformação e AI Pacesetter. Um reconhecimento que reforça nossa expertise técnica e visão de futuro.

Conclusão

No fim das contas, medir o valor da IA é sobre traduzir tecnologia em impacto real. 

Não se trata apenas de ROI, mas de como a Inteligência Artificial transforma produtos, processos e decisões. O verdadeiro valor surge quando a IA deixa de ser uma iniciativa isolada e passa a fazer parte da estratégia de negócio — quando ela gera aprendizado contínuo, melhora a experiência do cliente e impulsiona a competitividade. 

Empresas maduras entendem que IA não é um projeto, é um produto vivo. Seu valor está em evoluir constantemente com base em dados, resultados e uso real. Ou seja, medir o valor da IA é sim um desafio, mas também é a chave para escalar e diferenciar empresas.  

As organizações que conseguem estabelecer métricas claras e conectadas aos objetivos estratégicos constroem uma vantagem sustentável — não apenas porque medem resultados, mas porque aprendem com eles. 

Mais do que acompanhar indicadores, trata-se de criar uma cultura orientada por valor e dados. É esse movimento que diferencia empresas que adotam IA daquelas que realmente integram a tecnologia ao seu planejamento estratégico.

Perguntas frequentes sobre o valor da IA 

Confira, a seguir, as respostas paras algumas das principais dúvidas sobre o tema.

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