Apenas 3% das empresas superam metas de economia de custos com IA, aponta Gartner

A conta que não fechou

O Gartner divulgou um número que deveria travar qualquer aprovação automática de orçamento de inteligência artificial: apenas 3% das organizações conseguiram superar as metas de economia de custos que haviam traçado com o uso da tecnologia, segundo reportagem do Tecnoblog.

O dado colide direto com a expectativa que chegou às mesas de diretoria. Cerca de 77% dos executivos esperavam que a IA reduzisse despesas e aumentasse produtividade. Na prática, quase ninguém viu esse retorno no patamar prometido. E o problema não é só de resultado: 38% das empresas já gastaram mais do que o planejado só para manter os projetos de IA rodando.

Quem decide orçamento vive hoje duas pressões que não se cancelam: o gasto real veio maior que o previsto, e o retorno veio menor que o esperado. É exatamente essa combinação, custo acima e benefício abaixo, que normalmente faria qualquer outro investimento de capital parar para revisão. Com IA, não foi isso que aconteceu.

Por que a empresa continua gastando mesmo sem ver o retorno

Mesmo com o resultado frustrante, 85% das empresas pretendem aumentar os investimentos em IA em 2027, segundo o Gartner. O movimento parece contraditório, mas tem explicação: a decisão de cortar investimento em IA hoje é politicamente mais cara do que manter o gasto, mesmo sem prova de retorno.

Parte da dificuldade em medir esse retorno vem do próprio modelo de cobrança. Outra pesquisa citada pelo Tecnoblog mostra que executivos têm dificuldade para entender e prever os gastos com ferramentas de IA, principalmente por causa da cobrança por consumo de token (a unidade que mede quanto texto um modelo de IA processa ou gera, e que define o preço da maioria dos serviços de IA generativa). Sem um teto previsível de gasto, o orçamento de IA vira linha aberta, não investimento com retorno calculável.

Para quem aprova esse tipo de contrato, o recado prático é direto: pedir ao fornecedor um teto de gasto mensal e um relatório de consumo por token, antes de assinar, não depois de estourar o orçamento.

O conselho não concorda nem sobre onde a IA funciona

O Gartner encontrou uma rachadura mais profunda que o resultado financeiro: falta de consenso interno sobre onde a IA de fato gera valor. Uma pesquisa feita com 297 diretores de recursos humanos mostrou que 78% dos líderes não estão alinhados sobre em quais áreas a tecnologia realmente entrega retorno.

Esse número explica, em boa parte, por que o investimento sobe mesmo sem resultado provado. Quando a liderança não tem um consenso sobre onde a IA funciona, a decisão de investir deixa de ser orientada por dado e passa a ser orientada por medo de ficar para trás. O resultado é dinheiro espalhado em frentes diferentes, sem nenhuma delas receber orçamento suficiente para provar valor.

O cenário não é isolado. Em fevereiro deste ano, o próprio Tecnoblog já havia mostrado que mais de 80% das empresas não tinham registrado ganhos de produtividade com IA. A pesquisa recente do Gartner, feita em julho, confirma que o problema não foi resolvido ao longo do ano: só mudou de estudo.

O tempo que a IA libera não está virando produto novo

Há um segundo número que importa mais para quem pensa em crescimento do que para quem só olha custo. Numa pesquisa com 1.865 trabalhadores, o Gartner descobriu que apenas 21% do tempo liberado pelo uso de IA foi redirecionado para atividades consideradas inovadoras, como desenvolver produto novo ou abrir fonte de receita.

Ou seja: a IA está automatizando tarefa, isso o Gartner confirma. O problema é o que acontece depois que a tarefa é automatizada. CV Viverito, diretora sênior de análise do Gartner, descreve o padrão como paráfrase: as empresas já conseguem liberar parte da capacidade dos funcionários ao automatizar tarefas, mas a dificuldade está em aproveitar esse tempo para desenvolver novos produtos, serviços ou outras fontes de receita.

Para o conselho, isso muda a pergunta que precisa ser feita antes de aprovar o próximo orçamento de IA. Não basta perguntar "quanto tempo essa ferramenta economiza". É preciso perguntar "para onde vai esse tempo depois que ele é liberado", porque sem resposta a essa segunda pergunta, a economia de tempo vira só folga, não vira receita.

O que o Gartner recomenda, e o que muda para quem aprova o orçamento

A recomendação da consultoria para empresas que querem sair desse padrão tem três frentes:

• Concentrar o investimento nas áreas em que a IA realmente pode gerar valor mensurável, em vez de distribuir o orçamento de forma pulverizada entre times.
• Distribuir conhecimento sobre IA entre as equipes, para reduzir a divergência de opinião que hoje trava 78% dos líderes de RH.
• Redesenhar funções levando em conta as ferramentas disponíveis, em vez de apenas inserir IA em processos que já existiam sem rever o fluxo de trabalho.

Para quem decide investimento no Brasil, o ponto prático é este: antes de assinar o próximo contrato de IA ou renovar o atual, vale pedir três coisas ao time que vai implementar. Primeiro, uma meta de economia de custo com prazo e número, não uma promessa genérica de produtividade. Segundo, um teto de gasto previsível com o fornecedor, dado o risco de cobrança por token sair do controle. Terceiro, um plano explícito de para onde vai o tempo que a equipe deixar de gastar em tarefa manual, porque sem esse plano o investimento tende a engrossar a estatística dos 97% que não bateram meta.

O estudo do Gartner não diz que a IA não funciona. Diz que a maioria das empresas ainda não criou a estrutura de governança, medição e redesenho de processo necessária para transformar o uso da ferramenta em resultado financeiro. Essa estrutura, e não a ferramenta em si, é o que falta na maior parte dos casos.

Fonte: Tecnoblog — IA