IA é prioridade, mas o impacto da IA nos resultados não aparece. O problema não é o orçamento.

O impacto da IA nos resultados virou a frustração silenciosa das empresas brasileiras. O Panorama 2026, pesquisa da Amcham com a Humanizadas que ouviu 629 executivos de médias e grandes empresas, mostra um retrato contraditório: a inteligência artificial é a prioridade estratégica número 1, mas 77% das empresas destinam no máximo 2% do orçamento à tecnologia e 61% dos líderes dizem não observar impacto relevante nos resultados.

Os dois dados costumam ser lidos como causa e efeito: investe-se pouco, logo não aparece retorno. Depois de mais de 30 anos em tecnologia, minha leitura é diferente. O gargalo raramente é o tamanho do orçamento. É onde esses 2% são gastos — quase sempre espalhados entre vários pilotos desconectados, nenhum deles fundo o bastante para mover um número que alguém consiga defender numa reunião de resultado.

Dobrar o orçamento sem mudar essa lógica só produz o dobro de pilotos órfãos. A conta que precisa mudar é a da concentração: menos frentes, mais profundidade e uma métrica escolhida antes de o projeto começar.

Principais aprendizados

• IA como prioridade no discurso e 2% do orçamento na prática não são contradição — são o retrato de uma aposta feita sem recorte. O dinheiro entra, mas espalhado.
• 61% dos líderes não verem impacto tem menos a ver com o valor investido e mais com a ausência de uma métrica-norte definida antes do piloto.
• Orçamento pequeno concentrado em um processo com dado organizado entrega número defensável. Orçamento maior distribuído em dez frentes entrega relatório de atividade.
• Atendimento e marketing concentram o uso de IA (59% e 54%) porque são fáceis de começar — não porque são onde o retorno é mais simples de medir.
• Antes de pedir mais verba, vale checar se o problema é falta de recurso ou falta de foco: quantas iniciativas de IA estão rodando e quantas têm um dono e um indicador.

Por que investir mais não garante impacto da IA nos resultados?

Porque o dinheiro não é o insumo que falta. Quando uma empresa destina 2% do orçamento à tecnologia e distribui esse valor entre um piloto no jurídico, um no RH, um no atendimento e um no financeiro, cada frente recebe recurso para uma prova de conceito e nada além disso. O piloto roda, gera uma demonstração convincente, e para ali — sem integração, sem dado organizado por trás, sem ninguém encarregado de levar aquilo a produção.

A própria pesquisa mostra onde o dinheiro está indo: 59% das empresas usam IA em atendimento ao cliente e 54% em marketing e vendas, contra 38% em finanças e 29% em RH. São as áreas mais fáceis de começar, não necessariamente as de retorno mais visível para a diretoria. Um assistente de atendimento entrega uma demonstração rápida; provar que ele mudou o custo de servir ou a retenção de clientes exige um trabalho de medição que poucos projetos planejam desde o início.

Já escrevi aqui que projetos de IA desconectados não são etapa da IA integrada — são dívida técnica. A pesquisa da Amcham mostra o outro lado da mesma moeda: quando você pergunta ao líder se a IA teve impacto, ele olha para um conjunto de iniciativas fragmentadas e responde, com razão, que não viu diferença no resultado da empresa.

O contraste que uso com clientes é sempre o mesmo. Acompanhei de perto, em uma operadora de telecom, um assistente de atendimento que custou na ordem de R$ 12 milhões por ano e gerou algo próximo de R$ 131 milhões em custo evitado ao longo de três anos. Não foi “IA no atendimento inteiro”. Foi um processo, um canal, um indicador acompanhado por três anos. O orçamento anual não era pequeno, mas o que fez o número aparecer não foi o tamanho da verba — foi a decisão de colocar o esforço em uma frente e medir.

O que fazer com 2% do orçamento para ver impacto da IA nos resultados?

Concentrar. Em vez de financiar cinco pilotos rasos, escolha um processo que já tenha dado organizado, impacto claro no resultado e um responsável disposto a assumir a métrica. Coloque a maior parte do recurso ali.

O critério de escolha do processo importa mais do que o valor disponível. Um bom candidato tem três características: o dado que alimenta a IA já existe e tem dono; existe um indicador que a diretoria acompanha e que o projeto promete mover; e há alguém na operação que responde por esse indicador hoje. Se as três não estão presentes, o primeiro investimento não é no modelo — é em organizar o dado e definir a métrica.

Vale um segundo caso, também anonimizado. Em um grande grupo educacional, um assistente omnichannel derrubou o tempo de espera de cerca de duas horas para menos de um minuto e absorveu um volume 45% maior sem aumento proporcional de equipe. De novo: uma jornada, um canal, uma métrica clara desde o início. Nenhum dos dois casos dependeu de um orçamento fora da curva. Dependeu de recorte.

Esse é o ponto que a leitura apressada da pesquisa perde. O ganho de produtividade com IA não vem sozinho — depende de mudança de processo, não de acesso a modelo. E mudança de processo exige concentração de esforço, não distribuição de verba.

Como saber se o problema é orçamento ou falta de foco?

Faça o inventário antes de pedir mais dinheiro. Liste todas as iniciativas de IA em andamento na empresa. Para cada uma, responda: qual indicador ela promete mover, quem é o dono desse indicador, e qual era a linha de base antes de o projeto começar.

Se a maioria das iniciativas não tem resposta para as três perguntas, o problema não é orçamento. É que a IA entrou como experimento em várias áreas ao mesmo tempo, sem que ninguém definisse o que contaria como sucesso. Mais verba nesse cenário aumenta a atividade e não o resultado.

Se, ao contrário, você tem uma ou duas iniciativas bem recortadas, com dono e métrica, e elas estão travando por falta de recurso para ir a produção — aí sim o orçamento é a restrição real, e o caso para ampliá-lo fica fácil de defender, porque existe um número esperado do outro lado.

A diferença entre automatizar e transformar com IA ajuda nessa hora: automatizar uma tarefa dentro de um processo que ninguém acompanha não muda o resultado da empresa, por mais barato que seja. Mudar o ponto de decisão de um processo que a diretoria olha toda semana muda — e é isso que aparece na conta no fim do ano.

Perguntas frequentes

Quanto do orçamento uma empresa média deveria investir em IA?

Não existe percentual ideal isolado. Os 2% que 77% das empresas praticam são suficientes para gerar impacto se forem concentrados em um ou dois processos bem escolhidos, com dado organizado e métrica definida. O mesmo percentual distribuído entre muitos pilotos rasos não gera resultado defensável. A pergunta útil não é “quanto investir”, e sim “em quantas frentes ao mesmo tempo”.

Por que 61% dos líderes não veem impacto da IA nos resultados?

Na maioria dos casos, porque as iniciativas de IA começaram sem uma métrica-norte definida. Quando o projeto não sabe, antes de começar, qual indicador vai mover e qual era a linha de base, não há como demonstrar impacto depois. O líder olha para um conjunto de pilotos desconectados e conclui, corretamente, que não viu diferença no resultado da empresa.

Aumentar o investimento em IA resolve a falta de resultado?

Só se a lógica de alocação mudar junto. Dobrar o orçamento e continuar distribuindo o recurso entre muitas provas de conceito produz mais pilotos órfãos, não mais impacto. O aumento de verba entrega retorno quando existe uma iniciativa bem recortada, com dono e indicador, que está travando especificamente por falta de recurso para ir a produção.

Por onde começar se a IA já está espalhada em várias áreas sem resultado?

Pelo inventário. Liste cada iniciativa de IA em andamento e, para cada uma, identifique o indicador que ela promete mover, o dono desse indicador e a linha de base anterior. Escolha a que tem o recorte mais claro e concentre o esforço ali; as demais podem esperar ou ser encerradas. É mais barato e mais rápido do que abrir uma nova frente.

Sou Gillian Pellegrino, fundadora da HAIA e consultora executiva de IA. São mais de 30 anos de carreira em tecnologia, boa parte deles ajudando empresas a separar o que move o resultado do que é só linha de orçamento. Se a sua empresa investe em IA e não está vendo impacto, fale com a HAIA.