Duas pesquisas mostram por que as empresas não economizam com IA

Um estudo da Gartner e outro da MIT Sloan Brasil com a TOTVS chegam à mesma conclusão por caminhos diferentes: sem medir custo e resultado da IA, a empresa não sabe se está economizando ou só gastando mais.

O que foi testado

Duas pesquisas recentes tentaram responder à mesma pergunta: as empresas estão economizando dinheiro ou ganhando produtividade real com o uso de inteligência artificial (IA), a tecnologia que gera texto, imagem ou decisões a partir de comandos em linguagem natural? Uma veio da consultoria americana Gartner e foi noticiada pelo Tecnoblog. A outra é um estudo da MIT Sloan Management Review (SMR) Brasil, encomendado pela TOTVS e divulgado em 15 de outubro de 2026 durante o evento Universo TOTVS, segundo o Mercado & Consumo.

As duas pesquisas chegaram ao mesmo tema por caminhos diferentes. A Gartner ouviu líderes de recursos humanos e trabalhadores sobre metas de economia e sobre o destino do tempo liberado pela automação. Já o estudo da MIT Sloan Brasil com a TOTVS mediu a maturidade de 583 empresas brasileiras em sete dimensões, da governança à integração de sistemas. O ponto em comum nos dois levantamentos é a falta de métrica: sem medir custo e resultado antes de implementar a IA, a empresa não sabe se economizou ou gastou mais.

Cada teste, um jeito

Gartner: metas de economia e tempo liberado

A Gartner ouviu 297 diretores de recursos humanos em julho de 2026 e, em outra leva, 1.865 trabalhadores, segundo o Tecnoblog. O objetivo era checar se as metas de corte de custo por produtividade estavam sendo cumpridas e para onde foi o tempo que a IA liberou na rotina de cada um.

Os números mostram uma distância grande entre expectativa e resultado: 77% dos executivos esperavam que a IA aumentasse a produtividade e reduzisse despesas, mas apenas 3% das organizações superaram as metas de economia que haviam traçado. Entre os trabalhadores ouvidos, só 21% do tempo livre gerado pela automação foi redirecionado para atividades consideradas inovadoras, segundo a consultoria.

A Gartner também apontou desalinhamento interno: 78% dos líderes de RH entrevistados não concordam entre si sobre onde a IA realmente cria valor dentro da própria empresa. Para CV Viverito, diretora sênior de análise da Gartner, as companhias já conseguem liberar parte da capacidade dos funcionários ao automatizar tarefas, mas a dificuldade está em transformar esse tempo em produtos, serviços ou receita nova, segundo a consultoria.

Outro ponto levantado pela consultoria, também via Tecnoblog: os custos de IA pesam mais do que o previsto. Em 2026, 38% das empresas já haviam gastado mais com IA do que o planejado. O Tecnoblog também cita outra pesquisa, segundo a qual executivos têm dificuldade para entender e prever os gastos com ferramentas de IA, principalmente por causa dos modelos de cobrança baseados no consumo de tokens (as unidades de texto processadas pelo modelo, cobradas por uso). Ainda assim, 85% das organizações planejam aumentar o investimento em 2027.

MIT Sloan Brasil e TOTVS: maturidade em sete dimensões

O estudo "Da adoção à escala: a maturidade da Inteligência Artificial nas empresas brasileiras" ouviu 583 empresas de diferentes portes, setores e regiões do país, segundo o Mercado & Consumo. A pesquisa avaliou a maturidade de cada companhia em sete dimensões e chegou a um índice médio de 6,69 numa escala de zero a dez.

Os resultados mostram adoção ampla, mas estratégia rasa: 80% das empresas já testam ou usam IA de alguma forma, porém 93% ainda não incorporaram a tecnologia à estratégia do negócio. As iniciativas seguem concentradas em testes, pilotos ou implementações isoladas, sem integração com os processos e objetivos da companhia, segundo o levantamento.

A falta de controle financeiro aparece em dois números centrais: 86% das empresas não medem os custos associados à IA e 88% não avaliam os resultados financeiros obtidos com o uso da tecnologia. Para Gustavo Bastos, vice-presidente de Plataformas e TI da TOTVS, o desafio deixou de ser experimentar a IA e passou a ser incorporá-la à operação com indicadores e processos capazes de demonstrar resultado, porque sem essa conexão a ferramenta funciona isolada e não gera ganho mensurável, segundo ele.

A pesquisa também mediu integração técnica e preparo das pessoas:

• Apenas 8% das empresas integram a IA amplamente aos sistemas de gestão empresarial (ERP);
• 46% conseguem acessar automaticamente os dados corporativos pelas soluções de IA;
• 43% dos colaboradores têm medo de errar por confiar demais na IA, e 37% dizem não saber usar as ferramentas corretamente;
• Apenas 7% das empresas oferecem capacitação estruturada sobre o tema para todos os funcionários;
• Só 14% têm política formal de governança de IA para a empresa inteira, embora a diretoria participe das decisões em 43% dos casos.

O estudo incluiu entrevistas em profundidade com executivos de oito organizações, entre elas Atitus Educação, Dexco, Hcor, Philips Brasil, Samsung e WEG. Para Douglas Souza, CEO da CNEX, que representa a MIT Sloan Management Review no Brasil, ampliar a capacitação dos profissionais e estimular as lideranças a redesenhar processos são medidas essenciais para transformar o potencial da IA em resultado concreto, segundo ele.

O que os resultados dizem juntos

As duas pesquisas usam amostras, países e métodos diferentes, mas convergem num ponto: a empresa que não mede o que gasta e o que ganha com IA não tem como provar economia nenhuma. A tabela resume onde cada levantamento olhou e o que encontrou.

A diferença entre as duas está no ponto de origem do problema. A Gartner aponta o desalinhamento de liderança como causa raiz: sem consenso sobre onde a IA cria valor, o tempo liberado se perde em vez de virar receita nova. Já o estudo da MIT Sloan Brasil com a TOTVS aponta a ausência de processo e indicador desde o início do projeto: sem medir custo e resultado antes de implementar, a empresa não tem como saber se a IA compensou.

As duas pesquisas também concordam que o apetite por investimento não caiu junto com a confiança nos resultados. A Gartner registrou que 85% das empresas pretendem aumentar o investimento em 2027, mesmo com só 3% batendo meta. O estudo brasileiro não traz essa projeção de orçamento, mas mostra que 68% das empresas já tratam a migração para a nuvem como fato consumado, infraestrutura que sustenta mais IA, mesmo sem a maturidade de processo para aproveitá-la.

O que vale para você

Quem decide onde a IA entra na empresa tem, nas duas pesquisas, uma lista prática do que fazer antes de ligar qualquer ferramenta nova:

1. Defina a métrica de economia ou ganho antes de começar o projeto, não depois. Sem meta clara, não dá para saber se os 3% do Gartner incluem sua empresa ou não.
2. Acompanhe o custo de uso desde o primeiro mês. A Gartner identificou que 38% das empresas já gastaram acima do previsto com IA, e outra pesquisa citada pelo Tecnoblog aponta que a cobrança por consumo de tokens dificulta a previsão de custos.
3. Alinhe a liderança sobre onde a IA cria valor antes de distribuir a ferramenta pelas áreas. O desalinhamento de 78% dos líderes de RH, apontado pela Gartner, se repete na falta de integração entre áreas que o estudo MIT Sloan Brasil encontrou em 40% das empresas.
4. Treine quem vai usar a ferramenta. Só 7% das empresas brasileiras oferecem capacitação estruturada, e 37% dos funcionários dizem não saber usar a IA corretamente, segundo o MIT Sloan Brasil.
5. Formalize uma política de governança, hoje presente em só 14% das empresas pesquisadas, inclusive para tratar o risco de vazamento de dados, citado por 46% dos entrevistados como principal preocupação.

Nenhuma das duas pesquisas recomenda parar de investir em IA. O ponto em comum é outro: medir antes, durante e depois é o que separa a empresa que consegue provar economia da que só aumenta o gasto sem saber para onde foi.

Fontes: Tecnoblog — IA · Mercado & Consumo — Inteligência Artificial