Estudo da MIT Sloan e TOTVS mostra que 9 em cada 10 empresas não medem retorno da IA

O buraco entre testar IA e gerir IA

Um estudo da MIT Sloan Management Review Brasil, feito a pedido da TOTVS, ouviu 583 empresas brasileiras de diferentes portes e setores. O resultado foi divulgado nesta semana durante o Universo TOTVS: 80% das organizações já testam ou usam inteligência artificial de alguma forma, mas 93% ainda não incorporaram a tecnologia à estratégia do negócio.

Para quem aprova orçamento de IA, esse número separa dois mundos. Um é o da iniciativa isolada: um piloto de precificação dinâmica aqui, um chatbot de atendimento ali, sem conexão entre eles. O outro é o da IA como parte do planejamento da empresa, com meta, dono e indicador. A pesquisa mostra que o Brasil corporativo ainda vive quase inteiro no primeiro mundo.

Ninguém mede o antes, quase ninguém mede o depois

O dado mais duro do estudo é sobre dinheiro. 86% das empresas não acompanham os custos associados à IA antes de implementá-la, e 88% não avaliam os resultados financeiros obtidos depois. Some a isso o fato de que 40% das iniciativas rodam sem integração entre áreas, e o quadro fica claro: a maioria dos projetos de IA no Brasil não tem como provar que deu certo, porque ninguém registrou o ponto de partida.

No varejo isso tem um nome: aprovar ferramenta de IA para reposição de estoque, atendimento ou recomendação de produto sem fixar antes qual era a taxa de ruptura, a conversão ou a margem da operação. Sem essa foto do início, qualquer resultado depois vira opinião, não número.

Em resumo: o problema não é a falta de IA, é a falta de régua. Uma régua mínima de avaliação deveria conter:

• Custo total do projeto (licença, integração, horas de equipe), medido antes de começar
• Indicador de negócio ligado à área que a IA toca (margem, ruptura, conversão ou tíquete), com valor de linha de base
• Prazo definido para reavaliar (30, 60 ou 90 dias), não "depois a gente olha"
• Responsável nomeado pelo acompanhamento, que não seja só o time de TI

O gargalo é o ERP, não a nuvem

A pesquisa aponta a integração aos sistemas de gestão como uma das principais barreiras à maturidade. Apenas 8% das empresas afirmam integrar amplamente a IA ao ERP, enquanto 46% conseguem puxar dados corporativos automaticamente por meio das soluções de IA que usam. Ao mesmo tempo, 68% já tratam a migração para a nuvem como algo resolvido.

Isso expõe um engano comum: achar que ter infraestrutura em nuvem já resolve o problema de dado. Não resolve. Uma IA de precificação ou de previsão de demanda só gera resultado de verdade quando lê o estoque, o preço e a venda em tempo real, dentro do próprio ERP que já roda a loja ou a rede. Sem isso, o projeto fica em prova de conceito para sempre, por mais bonito que seja o piloto.

Parceria rende 41% a mais de maturidade

O estudo avaliou a maturidade das empresas em sete dimensões e chegou a um índice médio de 6,69 em uma escala de zero a dez. Organizações que mantêm parcerias ativas (com fornecedor de tecnologia, integrador ou consultoria especializada) registraram vantagem de 41% no índice de maturidade frente às que tentam avançar sozinhas.

Para quem decide investimento, esse número é argumento de orçamento: contratar apoio externo para estruturar o programa de IA, em vez de deixar times internos reinventarem processo sozinhos, tem correlação direta com sair do estágio de piloto mais rápido. O estudo incluiu entrevistas em profundidade com executivos de oito empresas (Atitus Educação, Dexco, Hcor, Newave Energia, Philips Brasil, Samsung, Vida Veg e WEG), e é nesse grupo que a MIT Sloan e a TOTVS foram buscar os casos de maturidade mais avançada.

Pessoa trava mais que tecnologia

A barreira não é só técnica. 43% dos colaboradores relatam medo de errar por confiar demais na IA, e 37% dizem não saber usar as ferramentas corretamente. Mesmo assim, apenas 7% das empresas oferecem capacitação estruturada sobre o tema para todos os funcionários.

A governança segue o mesmo ritmo lento. A diretoria participa das decisões sobre IA em 43% das organizações, mas só 14% têm uma política formal de governança aplicada à empresa toda. Para 46% dos entrevistados, vazamento ou uso indevido de dado está entre os principais riscos da tecnologia, o que é um sinal de alerta direto para quem usa IA sobre dado de cliente no varejo: sem política formal, cada time decide sozinho qual base legal da LGPD usa para alimentar o modelo com histórico de compra, CPF ou comportamento de navegação, e isso é exatamente o tipo de inconsistência que gera risco de autuação.

Gustavo Bastos, vice-presidente de Plataformas e TI da TOTVS, descreve a mudança de fase: o desafio deixou de ser experimentar a tecnologia e passou a ser incorporá-la à operação de forma estruturada, com indicadores e processos capazes de demonstrar resultado. Sem essa conexão, a IA tende a funcionar como ferramenta isolada, sem gerar ganho mensurável para o negócio.

Douglas Souza, CEO da CNEX (que representa a MIT Sloan Management Review no Brasil), reforça que ampliar a capacitação dos profissionais e estimular as lideranças a redesenhar processo são medidas essenciais para elevar a maturidade das iniciativas e transformar potencial em resultado concreto.

O que cobrar antes de aprovar o próximo projeto de IA na operação

Para o gestor de varejo que decide onde o orçamento de IA entra, o estudo funciona como checklist de due diligence. Antes de assinar o próximo contrato de IA para loja, e-commerce ou atendimento, vale exigir que o projeto chegue com:

Se o fornecedor ou o time interno não souber responder a cada linha dessa tabela, o projeto ainda está na fase de piloto, não de operação. O estudo da MIT Sloan e da TOTVS mostra que 93% das empresas brasileiras estão exatamente nesse ponto. A diferença entre ficar lá e sair de lá não é ter mais IA: é medir o que ela já está fazendo. No próximo ciclo de orçamento, o número a olhar não é quantos projetos de IA a empresa tem, e sim quantos deles têm custo e resultado registrados em planilha com data.

Fonte: Mercado & Consumo — Inteligência Artificial