by A inteligência artificial já deixou de ser uma promessa distante para se tornar uma prioridade corporativa. No Brasil, a adoção chegou a 50% das empresas, segundo estudo da AWS divulgado em setembro de 2026. Porém, apenas 15% das organizações alcançaram um estágio avançado de aplicação da tecnologia. O dado revela uma diferença importante entre experimentar IA e gerar valor com ela. Muitas empresas já utilizam ferramentas de inteligência artificial, mas ainda enfrentam dificuldades para integrar a tecnologia aos processos, medir resultados e transformar dados em decisões confiáveis.
Por isso, discutir ROI em inteligência artificial nas empresas exige olhar além dos modelos, plataformas e aplicações. Antes de perguntar qual IA contratar, é necessário avaliar se a organização possui dados confiáveis, sistemas integrados, processos estruturados e mecanismos de segurança capazes de sustentar essa evolução.
A adoção de IA cresceu, mas a maturidade ainda está atrasada
O estudo Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026, realizado pela Strand Partners para a AWS, aponta que cerca de 12 milhões de negócios brasileiros já utilizam inteligência artificial. A proporção representa 50% das empresas e mostra crescimento em relação ao levantamento anterior.
Entretanto, a adoção não acontece de maneira uniforme. Apenas 15% das empresas foram classificadas em estágio avançado de aplicação da tecnologia. O levantamento também indica que o país ainda precisa desenvolver sua preparação para a próxima geração de soluções, incluindo agentes autônomos.
Essa diferença pode ser observada em iniciativas como:
- uso de ferramentas generativas pelos colaboradores;
- automação pontual de tarefas;
- criação de chatbots;
- análise de documentos;
- geração automática de textos;
- apoio à programação;
- classificação de informações;
- aplicações de atendimento e suporte.
Esses usos podem produzir ganhos rápidos, mas não significam necessariamente transformação operacional. O ROI aparece quando a IA está conectada a um processo relevante, utiliza dados confiáveis e possui indicadores capazes de demonstrar impacto em custo, receita, produtividade, qualidade ou risco.
Uma empresa pode usar IA diariamente e, ainda assim, não saber responder:
- qual processo foi efetivamente melhorado;
- quanto tempo foi economizado;
- qual custo foi reduzido;
- qual receita adicional foi gerada;
- quantos erros deixaram de ocorrer;
- qual foi o impacto sobre a experiência do cliente;
- quanto custa manter a solução em operação.
Por que o retorno da IA não aparece automaticamente
O problema não está apenas na tecnologia. Em muitos casos, a principal limitação está na distância entre o modelo de IA e a operação real da empresa.
Uma solução de inteligência artificial depende de dados para funcionar. Esses dados precisam estar disponíveis, contextualizados, atualizados, protegidos e organizados de acordo com o objetivo do negócio.
Quando a base é fragmentada, a IA pode produzir respostas inconsistentes, análises incompletas e recomendações difíceis de validar. O resultado é um sistema tecnicamente sofisticado, mas operacionalmente pouco confiável.
Os principais obstáculos costumam estar em cinco camadas:
1. Dados duplicados
O mesmo cliente, produto ou fornecedor pode aparecer com diferentes códigos, grafias ou informações cadastrais.
2. Dados desatualizados
Bases antigas reduzem a qualidade das análises e podem fazer com que a IA opere sobre uma realidade que já não existe.
3. Sistemas desconectados
ERP, CRM, WMS, plataformas financeiras e ferramentas de atendimento podem trabalhar com informações diferentes, sem sincronização adequada.
4. Processos manuais
Documentos, aprovações, cadastros e conciliações feitas manualmente aumentam o risco de erro e diminuem a velocidade de atualização.
5. Ausência de governança
Sem definição clara de responsabilidade, qualidade, acesso e ciclo de vida dos dados, torna-se difícil confiar nos resultados produzidos pela IA.
A Engineering destaca que uma arquitetura de dados moderna precisa combinar governança, qualidade, rastreabilidade, segurança e conformidade. Em publicação atualizada em 28 de agosto de 2026, a empresa também apresenta a necessidade de construir bases escaláveis para iniciativas de IA generativa. [2]
A conclusão é direta: não existe IA confiável sobre uma base de dados desorganizada.
O problema não é apenas o modelo: é o dado que chega até ele
É comum que projetos de IA sejam avaliados principalmente pela escolha do modelo, da plataforma ou do fornecedor. No entanto, a performance final depende também da qualidade dos dados que alimentam a aplicação.
Um modelo pode ser tecnicamente avançado, mas apresentar baixo valor para o negócio quando:
- recebe informações incompletas;
- não entende o contexto operacional;
- não acessa dados em tempo adequado;
- não consegue diferenciar versões válidas;
- não possui histórico suficiente;
- não tem critérios de validação;
- não está conectado ao fluxo de trabalho.
Essa é uma das razões pelas quais projetos de IA podem permanecer presos na fase de piloto. A empresa desenvolve uma demonstração funcional, mas não consegue integrá-la aos sistemas de produção, aos controles internos ou às rotinas dos usuários.
Uma análise publicada pela Exame sobre o tema aponta que dados, objetivos pouco claros e dificuldade de levar projetos para a operação estão entre os fatores associados ao fracasso de iniciativas de IA. A matéria também discute a estimativa de que 85% dos projetos de IA poderiam entregar resultados inadequados em determinados contextos, mas esse percentual deve ser interpretado conforme a fonte, o período e a metodologia do estudo citado.
Por isso, a empresa não deve utilizar percentuais genéricos como substitutos de diagnóstico. O mais importante é identificar onde a própria operação perde qualidade, velocidade ou rastreabilidade.
A expansão da Selbetti para o mercado financeiro mostra a mudança de prioridade
Em setembro de 2026, a Selbetti anunciou a expansão de sua atuação no mercado financeiro, com foco em desafios relacionados a dados, automação de processos e segurança. A movimentação foi noticiada pelo Inforchannel. A conexão com a discussão sobre IA é estratégica. Instituições financeiras operam com alto volume de transações, exigências regulatórias, dados sensíveis e necessidade de disponibilidade contínua. Nesse ambiente, inteligência artificial não pode ser tratada como uma camada isolada.
Antes de escalar aplicações de IA, a organização precisa estruturar:
- organização e classificação de dados;
- controles de acesso;
- rastreabilidade;
- automação de documentos;
- integração entre sistemas;
- proteção contra ameaças;
- continuidade operacional;
- gestão de riscos;
- conformidade regulatória.
O movimento da Selbetti reforça uma tendência de mercado: a demanda empresarial está migrando de ferramentas isoladas para uma infraestrutura integrada de tecnologia.
Nesse modelo, governança de dados, automação, ECM/GED, RPA, integração de sistemas e cibersegurança não são iniciativas independentes. Elas formam a base sobre a qual aplicações de IA podem ser implementadas com mais controle.
A pesquisa global mostra que governança e ROI caminham juntos
O estudo The ROI of Gen AI and Agents 2026, produzido por pesquisadores da Omdia em parceria com a Snowflake, ouviu 2.050 profissionais envolvidos na estratégia, implementação e otimização de sistemas de inteligência artificial.
A pesquisa aponta crescimento de 20% ano a ano no retorno sobre investimentos em IA generativa. Também indica que 92% dos primeiros adotantes consultados relatam retorno positivo sobre seus investimentos.
Esses números são relevantes, mas precisam ser interpretados corretamente. A amostra não representa todas as empresas do mercado: trata-se de profissionais ligados a organizações que já estão conduzindo iniciativas de IA. Portanto, os resultados refletem um grupo mais maduro e não devem ser generalizados para todas as empresas brasileiras.
Ainda assim, o estudo ajuda a identificar uma diferença importante entre os grupos que conseguem gerar retorno e aqueles que permanecem em experimentação.
Organizações mais maduras tendem a tratar a IA como parte de uma arquitetura corporativa composta por:
- estratégia de dados;
- infraestrutura escalável;
- governança;
- segurança;
- integração;
- indicadores de negócio;
- gestão de mudanças;
- priorização de casos de uso.
A Snowflake também destaca que o retorno da IA está relacionado à capacidade de transformar dados em aplicações operacionais. Não basta acumular dados ou disponibilizar modelos: é preciso conectá-los a problemas concretos e métricas de resultado.
Como construir uma base para IA com retorno mensurável
A jornada não precisa começar com um grande programa corporativo. Em muitos casos, a empresa pode avançar com um diagnóstico estruturado e alguns casos de uso prioritários.
1. Definir o problema de negócio
O projeto deve começar por uma necessidade mensurável, como reduzir tempo de atendimento, diminuir retrabalho, melhorar previsão de demanda ou acelerar análise documental.
2. Mapear as fontes de dados
É necessário identificar onde estão as informações: ERP, CRM, WMS, e-commerce, sistemas fiscais, documentos, planilhas e bases departamentais.
3. Avaliar qualidade e disponibilidade
A empresa deve verificar completude, consistência, atualidade, duplicidade, formato e rastreabilidade dos dados.
4. Integrar sistemas críticos
APIs, iPaaS, conectores e automações podem reduzir a fragmentação entre sistemas e criar fluxos mais confiáveis.
5. Automatizar processos manuais
Antes de aplicar IA, algumas etapas podem ser resolvidas com ECM, GED, RPA e automação de documentos.
6. Definir indicadores de sucesso
Cada iniciativa deve possuir uma métrica de negócio, como:
- redução de horas trabalhadas;
- queda no volume de erros;
- redução do tempo de ciclo;
- aumento da conversão;
- diminuição de perdas;
- melhoria da margem;
- redução de chamados;
- aumento da produtividade.
7. Estruturar segurança e governança
A empresa precisa estabelecer quem pode acessar os dados, como as informações serão utilizadas e como incidentes serão detectados e tratados.
8. Escalar apenas o que foi validado
Depois de medir o resultado em um processo ou unidade, a organização pode expandir a solução para outras áreas.
A arquitetura de dados é a estrada até o ROI
A inteligência artificial pode ser o destino estratégico, mas a base de dados é a estrada que torna esse destino alcançável.
Quando ERP, CRM, WMS, documentos e processos operam de maneira isolada, a empresa tende a gastar mais tempo preparando informações do que utilizando inteligência para tomar decisões.
Quando esses elementos estão integrados, a IA pode atuar sobre dados mais confiáveis e dentro de fluxos de trabalho concretos. Isso amplia a possibilidade de automatizar atividades, identificar padrões e apoiar decisões com mais velocidade.
A Selbetti posiciona seu portfólio justamente nessa camada de habilitação tecnológica, combinando organização de dados, automação de processos, ECM/GED, RPA, integração e cibersegurança.
Essa abordagem também cria uma conexão natural com os demais movimentos de transformação da empresa: a modernização do ERP, a expansão física do varejo, a automação da armazenagem e a proteção dos ambientes digitais.
A adoção de IA no Brasil avançou rapidamente, mas a maturidade necessária para gerar retorno ainda está em construção. O fato de metade das empresas já utilizar inteligência artificial não significa que todas estejam capturando valor de forma consistente.
O ROI em inteligência artificial depende de uma cadeia anterior de decisões: organizar dados, integrar sistemas, automatizar processos, proteger informações e definir métricas de negócio.
Fontes consultadas
Adoção de IA no Brasil atinge 50% das empresas, mas maturidade ainda é desafio – About Amazon Brasil
85% dos projetos de IA fracassam por um problema que não está no modelo, diz Gartner | Exame
Selbetti expande atuação no mercado financeiro para desafios com Dados e Automação – Inforchannel
