Introdução: panorama e relevância estratégica
Nos últimos três anos, organizações em todo o mundo aplicaram entre US$30 e US$40 bilhões em iniciativas de IA generativa, mas, segundo levantamento citado pela reportagem de Oliver Flynn, a maior parte desses esforços não se traduziu em ganhos reais de negócio (FLYNN, 2025). Essa discrepância entre investimento e retorno levanta questões essenciais sobre estratégia, execução e governança da IA generativa nas empresas — temas que demandam atenção de executivos, CTOs, heads de dados e conselhos administrativos.
Este artigo faz uma análise crítica das causas que levam ao “retorno zero” reportado, discute implicações para a governança, economia de projetos de IA generativa e apresenta um conjunto de recomendações práticas para reverter o quadro. A discussão integra conceitos de transformação digital, ROI em IA e melhores práticas de implementação, com foco em tornar investimentos em IA generativa efetivamente produtivos.
O relatório e sua mensagem central
A reportagem de Oliver Flynn, publicada no Thedailyadda, resume um achado preocupante: apesar do volume substancial de investimentos na tecnologia, 95% das empresas não estariam obtendo retorno financeiro perceptível em seus projetos de IA generativa (FLYNN, 2025). A expressão “zero return” sintetiza um problema estrutural que não se limita a falhas técnicas — envolve estratégia, modelagem de valor, mensuração e preparo organizacional.
A partir dessa afirmação, é imprescindível desconstruir o que significa “retorno” na prática corporativa: redução de custos, aumento de receita, ganho de produtividade, melhora na satisfação do cliente, mitigação de riscos ou aceleração de ciclos de inovação. Sem definição clara e métricas alinhadas, qualquer iniciativa de IA generativa corre o risco de ser mais piloto conceitual do que projeto de transformação com ROI mensurável.
Por que investimentos altos não se traduzem em retorno? Principais causas
A análise das razões por trás do fraco desempenho de muitas iniciativas de IA generativa revela um conjunto de fatores inter-relacionados. A seguir, descrevemos os mais recorrentes:
1) Ausência de alinhamento estratégico e foco em casos de uso de alto impacto
Muitos projetos de IA generativa nascem de experimentação tecnológica sem ligação clara com objetivos de negócio. Investir em protótipos sofisticados é valioso, mas sem selecionar casos de uso com potencial de impacto econômico mensurável (aumentar receita, reduzir custos operacionais, melhorar retenção de clientes), o resultado tende a ser um catálogo de provas de conceito que não chegam à produção.
2) Métricas inadequadas ou inexistentes de ROI
A medição do retorno em projetos de IA deve considerar indicadores quantificáveis, linhas de base e metodologias para atribuição de ganhos. Falhas na definição de KPIs, ausência de benchmarks ou incapacidade de isolar o efeito direto do modelo geram incerteza e dificultam justificar o investimento perante stakeholders.
3) Qualidade e governança de dados insuficientes
IA generativa depende de dados robustos e de qualidade. Dados fragmentados, incompletos, ruídos e vieses reduzem a utilidade dos modelos e aumentam custos de preparação. Sem políticas de governança de dados, catálogos unificados e pipelines de ingestão confiáveis, modelos de IA generativa tendem a produzir resultados inconsistentes e pouco aplicáveis ao contexto de negócio.
4) Lacuna de competências e problemas de governança de IA
A escassez de profissionais experientes em ciência de dados, engenharia de ML, MLOps e arquitetura de dados prejudica a capacidade de operacionalizar modelos. Além disso, governança de IA (comitês, processos de aprovação, controles de risco ético e compliance) frequentemente não acompanha a velocidade de implantação, criando riscos e atrasos.
5) Dificuldade de operacionalização (do piloto à produção)
Muitos projetos permanecem em estado de piloto porque faltam práticas maduras de engenharia (MLOps), infraestrutura escalável e processos para integração contínua, monitoramento e manutenção dos modelos. Produzir um protótipo é diferente de operar um serviço de IA generativa com SLAs, observabilidade e atualizações seguras.
6) Custos ocultos e modelo de consumo mal dimensionado
Infraestrutura para treinar e servir modelos generativos pode ser cara — GPUs, armazenamento, custos de inferência em nuvem e licenciamento. Sem controle e otimização, o custo total de propriedade supera os benefícios esperados. Modelos muito grandes e mal adaptados ao caso de uso amplificam esse problema.
7) Expectativas irreais e hype tecnológico
O apelo de tecnologias generativas pode inflar expectativas. Quando as promessas não são calibradas com a realidade operacional e com as limitações dos dados, surgem frustrações e a percepção de “retorno zero”.
8) Silos organizacionais e ausência de mudança de processos
IA generativa frequentemente exige redesenho de processos, integração entre áreas e treinamento de usuário final. Se a organização não promove integração entre TI, negócio, operações e compliance, os ganhos potenciais ficam retidos em áreas isoladas.
Impactos tangíveis do “retorno zero” para empresas e investidores
O resultado de investimentos elevados com pouco retorno impacta vários níveis da organização:
– Financeiro: alocação ineficiente de capital e deterioração do impacto esperado no P&L. Investidores podem questionar a disciplina de investimento em tecnologia.
– Competitivo: empresas que não extraem valor de IA perdem vantagem frente a concorrentes mais efetivos.
– Cultural: projetos mal-sucedidos podem gerar aversão ao risco e reduzir apoio executivo a iniciativas futuras.
– Reputacional: promessas não cumpridas podem afetar a confiança de clientes, parceiros e mercados.
Para investidores e conselhos, o diagnóstico público de um “retorno zero” em larga escala reforça a necessidade de governança mais rígida, due diligence tecnológica e métricas claras antes de aprovar grandes programas de IA.
Boas práticas para transformar investimento em IA generativa em ROI mensurável
Reverter o problema exige um conjunto coordenado de ações que toquem estratégia, tecnologia, dados e cultura. Seguem práticas recomendadas:
1) Definir casos de uso com impacto de negócio claro
Priorizar iniciativas que tenham hipóteses de valor mensuráveis: redução de tempo em processo X, aumento de conversão Y, economia de custos Z. Cada iniciativa deve possuir uma baseline e um plano de medição de resultados.
2) Estabelecer métricas e frameworks de avaliação de ROI
Adotar frameworks que combinam métricas quantitativas (ex.: aumento de receita, redução de custo por transação, tempo economizado) e qualitativas (satisfação do cliente, adesão de usuários). Definir período de payback e indicadores de sucesso.
3) Fortalecer governança de dados
Investir em catálogos de dados, data lineage, qualidade e políticas de privacidade. Implementar pipelines replicáveis e padronizados que permitam reprodutibilidade de experimentos e confiabilidade na produção.
4) Implementar MLOps e práticas de produção
Criar práticas de deployment contínuo, monitoramento de performance e deriva de modelos (model drift), rollback seguro e testes automatizados. Distribuir responsabilidades entre engenharia e time de negócio para garantir operação sustentável.
5) Otimizar custo de infraestrutura e escolher arquitetura adequada
Dimensionar modelos ao caso de uso; considerar técnicas de compressão, quantização e serving eficiente; avaliar trade-offs entre modelos proprietários e serviços em nuvem; negociar contratos e monitorar custo de inferência.
6) Capacitar pessoas e formar squads multidisciplinares
Formar equipes que reúnam ciência de dados, engenharia, produto, compliance e especialistas do negócio. Investir em treinamento e retenção de talentos específicos em IA generativa e MLOps.
7) Garantir governança, conformidade e ética
Estabelecer políticas claras para uso responsável de IA, avaliação de vieses, controles de privacidade e documentação de modelos (model cards). Esse cuidado reduz riscos legais e protege reputação.
8) Planejar rota de produção desde o início
Construir um roadmap que contemple caminhos claros do protótipo à produção, com milestones, responsabilidades e recursos alocados para cada fase.
9) Comunicar expectativas de forma transparente para stakeholders
Executivos e investidores precisam de relatórios objetivos sobre progresso, métricas e riscos. Transparência ajuda a ajustar investimentos e prioridades conforme resultados.
Casos de sucesso: o que diferencia projetos bem-sucedidos
Empresas que obtêm ROI em IA generativa tendem a compartilhar características comuns:
– Foco em casos de uso claros e mensuráveis (ex.: automação de atendimento que reduz custo por chamada).
– Pipeline de dados consolidado e controlado.
– MLOps maduro que permite deploy rápido e manutenção contínua.
– Engajamento do patrocinador executivo e integração entre áreas.
– Avaliação econômica contínua e ajustes iterativos no projeto com base em métricas reais.
Tais empresas tratam IA generativa não como um fim em si, mas como um habilitador de processos de negócio, com ênfase em entrega incremental e validação contínua.
Riscos e armadilhas que exigem atenção
Mesmo com boas práticas, há riscos que precisam ser gerenciados:
– Vieses e resultados inesperados: modelos generativos podem produzir saídas inadequadas se não houver curadoria.
– Dependência excessiva de fornecedores: lock-in com um provedor pode elevar custos e reduzir flexibilidade.
– Sobrestimação do potencial técnico: não é raro que a adoção da IA gere expectativas de automação total quando a realidade exige supervisão humana.
– Segurança de dados: uso de dados sensíveis em modelos generativos requer controles para evitar vazamentos e garantir compliance.
Uma avaliação de risco robusta deve acompanhar cada iniciativa, com planos de mitigação claros.
Plano de ação prático em 6 etapas para líderes executivos
Para transformar investimento em IA generativa em retorno tangível, proponho um plano de ação objetivo:
1) Avaliação estratégica: mapear portfólio atual de iniciativas de IA, classificando por potencial de valor, maturidade e custo.
2) Repriorização: interromper pilotos sem viabilidade econômica e concentrar recursos em 2–3 casos de uso de alto impacto.
3) Medição: definir KPIs, processos de medição e baseline para cada caso.
4) Infraestrutura e MLOps: investir em pipelines reprodutíveis e práticas de deploy.
5) Governança de dados e compliance: implementar políticas de dados e controles éticos.
6) Capacitação e mudança organizacional: estruturar squads multidisciplinares e plano de upskilling.
Esse roteiro reduz desperdício e aumenta a probabilidade de retorno sustentável.
Conclusão: como transformar o alerta em oportunidade
O diagnóstico de que 95% das empresas registram “retorno zero” após grande volume de investimento em IA generativa (FLYNN, 2025) deve ser encarado como um chamado à ação. O problema central não é necessariamente a tecnologia, mas a forma como projetos são concebidos, medidos e operacionalizados. Adotar uma abordagem centrada em casos de uso com impacto comprovado, robustecer governança de dados e MLOps, redefinir métricas de ROI e promover integração organizacional são passos fundamentais para reverter a ineficácia atual.
Executivos e líderes técnicos têm diante de si a oportunidade de converter o aprendizado do fracasso em processos e estruturas que tornem a IA generativa um motor real de valor — desde que o investimento seja acompanhado de disciplina estratégica, métricas rigorosas e governança. Sem essas medidas, o risco de persistir no ciclo de “gastos altos e retornos baixos” continuará a minar a confiança e o potencial transformador da tecnologia.
Referências e citações ABNT
No corpo do texto foram citadas informações e dados reportados por Oliver Flynn. Para referência conforme normas ABNT:
FLYNN, Oliver. 95% of Companies See ‘Zero Return’ on $30B Generative AI Spend. Thedailyadda.com, 21 ago. 2025. Disponível em: https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/. Acesso em: 21 ago. 2025.
No texto, a reportagem foi mencionada e citada como (FLYNN, 2025) quando pertinente.
Fonte: Thedailyadda.com. Reportagem de Oliver Flynn. 95% of Companies See ‘Zero Return’ on $30B Generative AI Spend. 2025-08-21T15:36:24Z. Disponível em: https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/. Acesso em: 2025-08-21T15:36:24Z.
