Da promessa ao ROI: como a IA generativa e os agentes estão criando valor real

A IA generativa já entrega ganhos concretos em empresas de diferentes setores. A próxima etapa é transformar esses avanços em ROI sustentável, com dados preparados, governança, infraestrutura e agentes de IA integrados à operação.

A inteligência artificial generativa avançou rápido dentro das empresas. O que começou como uma agenda de experimentação hoje já aparece em áreas críticas do negócio, apoiando decisões, acelerando análises, reduzindo esforço manual e melhorando a experiência de clientes e colaboradores.

Essa mudança altera a pergunta central. O debate não é mais apenas se a IA generativa funciona, mas como ampliar seu uso com segurança, controle e retorno mensurável. O e-book “Da promessa ao ROI: como a IA generativa e os agentes estão criando valor real” mostra que as empresas mais avançadas já começam a passar da prova de conceito para uma fase mais exigente: operar IA em escala.

Esse avanço ganha ainda mais relevância com a chegada da IA com agentes. Diferente de assistentes que apenas respondem a perguntas, agentes de IA podem executar tarefas, consultar dados, interagir com ferramentas e atuar com mais autonomia dentro de objetivos definidos. Segundo o levantamento apresentado no e-book, 32% das empresas entrevistadas já usam IA com agentes em produção, enquanto 25% têm planos concretos de implementação nos próximos 12 meses.

O ponto decisivo é que agentes de IA aumentam o potencial de automação, mas também elevam a exigência de maturidade. Sem dados confiáveis, integração com sistemas, governança e métricas claras, a IA pode até gerar ganhos pontuais, mas dificilmente se transforma em uma capacidade operacional consistente.

A IA generativa já saiu da fase de promessa

Os primeiros ciclos de adoção da IA generativa foram marcados por testes, pilotos e aplicações isoladas. Essa etapa foi importante para validar possibilidades, mas não resolve o desafio de escala. Para transformar IA em ROI, a empresa precisa conectar a tecnologia a processos reais, indicadores de desempenho e objetivos de negócio.

O e-book mostra que a IA generativa já é percebida como uma alavanca de valor. Entre executivos de negócio, 86% associam a tecnologia à tomada de decisões melhores e mais rápidas, 91% à melhoria dos resultados de inovação, 85% à redução de custos e 81% à gestão de riscos. Entre gerentes intermediários e colaboradores individuais, os percentuais também são expressivos, o que indica que o impacto não está restrito à alta liderança.

Essa leitura é importante porque desloca a IA do campo da curiosidade tecnológica para o campo da execução. Quando bem aplicada, ela ajuda a reduzir ciclos de análise, qualificar decisões, automatizar etapas repetitivas e ampliar a capacidade de resposta da organização. O valor não está apenas na ferramenta, mas na forma como ela se conecta ao trabalho diário.

Onde a IA generativa gera mais impacto

A adoção da IA generativa aparece com mais força em áreas que lidam com alto volume de informação, processos recorrentes e necessidade de resposta rápida. O e-book aponta operações de TI como a principal frente de aplicação, com 62%, seguida por análise de dados, com 59%, pesquisa e desenvolvimento, com 53%, suporte e atendimento ao cliente, com 50%, e recursos humanos e gestão de talentos, com 49%.

Esse recorte mostra que muitas empresas começam por processos internos, onde é possível controlar melhor dados, fluxos e riscos. Em análise de dados, por exemplo, a IA generativa pode ampliar o acesso a insights para usuários não técnicos, reduzindo a dependência de equipes especializadas para consultas recorrentes e acelerando a tomada de decisão.

No atendimento ao cliente, os ganhos aparecem em atividades como resposta inicial, orientação para documentos relevantes, apoio ao autoatendimento e encaminhamento de casos mais complexos. Nesses cenários, a IA pode impactar indicadores como tempo de resposta, taxa de resolução no primeiro contato, custo operacional e satisfação do cliente.

O gargalo da escala está nos dados

À medida que a IA generativa avança, o obstáculo deixa de ser apenas a escolha do modelo. O e-book aponta dois desafios centrais para ampliar resultados: talentos e infraestrutura de dados. Sem dados preparados, integrados e governados, a IA tende a entregar respostas menos confiáveis e se torna mais difícil de sustentar em produção.

Apenas 7% dos entrevistados afirmam que mais da metade de seus dados estruturados estão prontos para IA. Esse número ajuda a explicar por que muitos projetos ficam presos à fase de piloto. Aplicações generativas e agentes de IA dependem de informações consistentes para responder, recomendar, decidir e executar tarefas com segurança.

Entre os principais desafios citados estão eliminar silos, integrar fontes, preparar dados para IA, medir a qualidade das informações, implementar governança e atender requisitos de armazenamento e processamento. A conclusão é direta: o desempenho da IA depende tanto da qualidade da base de dados quanto da sofisticação do modelo.

Talentos e custos definem o ritmo da adoção

A falta de profissionais qualificados continua sendo uma barreira relevante. O e-book mostra que experiência e habilidades dos funcionários pesam especialmente nas empresas de médio porte. Entre organizações com mais de mil funcionários, 34% citam esse desafio. Entre empresas de 500 a 999 funcionários, o percentual chega a 43%.

O custo também entra na equação. No mesmo recorte, 24% das grandes empresas e 29% das empresas de médio porte apontam custos como obstáculo. Esse ponto merece atenção porque o investimento em IA não termina na contratação de uma solução. A conta inclui infraestrutura, preparação de dados, integração, monitoramento, treinamento, segurança, governança e sustentação.

Por isso, discutir ROI em IA generativa exige olhar para o ciclo completo. O retorno depende da escolha dos casos de uso, da qualidade da implementação e da capacidade de manter a solução funcionando com estabilidade, controle e evolução contínua.

Shadow AI revela uma demanda que a empresa precisa organizar

A pressão por produtividade tem levado profissionais a usar ferramentas de IA sem aprovação formal da organização. O e-book trata esse movimento como Shadow AI, uma evolução da Shadow IT no contexto da inteligência artificial.

Os motivos são práticos. Segundo o levantamento, 60% dos entrevistados afirmam que as aprovações para novas ferramentas demoram demais, 53% dizem que essas soluções ajudam a fazer o trabalho mais rápido, 37% apontam que as ferramentas aprovadas não atendiam à necessidade e 25% não conheciam as políticas de uso.

O risco é que esse uso sem controle pode expor dados, comprometer a segurança, dificultar a conformidade e reduzir a visibilidade sobre decisões influenciadas por IA. A resposta mais eficiente não é apenas bloquear ferramentas, mas criar caminhos aprovados, simples e bem governados para que as áreas usem IA com segurança.

Agentes de IA ampliam o alcance da automação

A IA com agentes representa uma etapa mais avançada da adoção corporativa. Esses sistemas podem atuar com mais autonomia, operar conectados a dados e ferramentas, interagir com usuários e executar tarefas dentro de fluxos de trabalho definidos.

Na prática, isso permite aplicar IA em atividades como triagem de incidentes, análise de documentos, monitoramento de conformidade, resposta a solicitações, recomendações de solução e execução de ações em sistemas corporativos. O ganho está em reduzir esforço manual, acelerar etapas operacionais e aumentar a consistência de processos que dependem de múltiplas interações.

Mas autonomia sem controle amplia riscos. Quanto mais um agente participa da operação, maior precisa ser a atenção a rastreabilidade, segurança, supervisão, qualidade das respostas e limites de atuação. A empresa precisa saber o que o agente pode fazer, com quais dados, em quais condições e sob quais critérios de aprovação.

O mercado busca velocidade sem abrir mão de controle

O e-book mostra que as empresas não querem apenas testar agentes. Elas buscam caminhos mais rápidos para colocá-los em produção. Segundo a pesquisa, 62% dos entrevistados preferem que fornecedores ofereçam agentes pré-construídos que possam ser treinados com dados da própria organização. Outros 37% querem estúdios para criar seus próprios agentes de IA.

Esse dado revela uma escolha estratégica. Soluções prontas reduzem o tempo de implementação, mas precisam se adaptar ao contexto da empresa. Plataformas de criação oferecem mais flexibilidade, mas exigem maturidade técnica, governança e capacidade de sustentação.

A melhor decisão depende do processo envolvido, da sensibilidade dos dados, do nível de customização necessário, da urgência para gerar valor e da maturidade interna. Não existe um formato único para todos os casos. Existe o modelo mais adequado ao estágio da organização e ao risco que ela está preparada para administrar.

Cada setor enfrenta uma equação diferente

A adoção de IA generativa e agentes varia conforme maturidade digital, pressão competitiva, exigências regulatórias e qualidade dos dados disponíveis. Em publicidade e mídia, o e-book mostra um avanço mais rápido, impulsionado por inovação, automação e personalização. Ao mesmo tempo, o setor enfrenta desafios de dívida técnica e preparação de dados conforme amplia o uso da tecnologia.

Em serviços financeiros, as oportunidades aparecem em experiência do cliente, inovação, redução de custos e melhoria no planejamento de cenários. Como o setor lida com dados sensíveis, risco regulatório e alto volume de transações, a governança precisa fazer parte do desenho da solução desde o início.

Na saúde, há potencial em atendimento, análise documental, suporte administrativo e treinamento, mas o avanço depende de protocolos claros de segurança, privacidade e uso responsável. No varejo e bens de consumo, a adoção de agentes ganha força em atendimento, personalização, eficiência operacional e resposta rápida às mudanças de comportamento do consumidor.

Já no setor industrial, os principais desafios envolvem qualidade e volume de dados, integração com sistemas existentes, escalabilidade, transparência dos algoritmos, custo e habilidades internas. Esses exemplos mostram que a IA só gera impacto quando respeita a realidade operacional de cada mercado.

O impacto no trabalho exige preparo e método

A discussão sobre IA costuma vir acompanhada de preocupações sobre empregos. O e-book mostra um cenário mais complexo: algumas áreas relatam redução de postos, enquanto outras observam criação de funções ou aumento da demanda por novas habilidades.

A leitura mais útil não é tratar a IA apenas como substituição de trabalho. A adoção também cria necessidades em engenharia de dados, governança, segurança, integração, monitoramento, avaliação de modelos e redesenho de processos. Empresas que querem capturar valor precisam preparar suas equipes para trabalhar com IA de forma segura e produtiva.

Isso inclui treinamento básico, boas práticas de uso, segurança, privacidade, interpretação de resultados e clareza sobre quando a supervisão humana é necessária. A produtividade não vem apenas da automação. Ela nasce da combinação entre tecnologia bem aplicada, processos ajustados e pessoas preparadas para usar IA com critério.

Como transformar IA generativa em ROI

O e-book deixa uma mensagem clara: o ROI da IA generativa não vem da adoção isolada de ferramentas. Ele depende da conexão entre tecnologia e resultado de negócio. Para isso, a empresa precisa priorizar casos de uso relevantes, preparar dados, definir indicadores, integrar sistemas e monitorar qualidade, custo e risco.

Para transformar IA em ROI sustentável, as empresas precisam:

• Priorizar casos de uso com impacto operacional;

• Conectar IA a indicadores de negócio;

• Preparar e integrar dados;

• Definir governança e critérios de supervisão;

• Medir continuamente qualidade, custo e risco.

O caminho mais consistente começa por problemas reais. Processos com alto volume, muitas etapas manuais, custos relevantes, baixa visibilidade ou impacto direto na experiência do cliente tendem a oferecer oportunidades mais claras. A partir deles, a empresa consegue medir ganhos, ajustar a solução e ampliar o uso com mais segurança.

Com agentes de IA, essa disciplina se torna ainda mais importante. A tecnologia pode executar tarefas e ampliar a automação, mas precisa operar dentro de limites bem definidos. Escalar IA sem governança não acelera o negócio. Apenas aumenta a exposição a erros, custos e riscos.

O próximo passo é transformar IA em capacidade operacional

A IA generativa já mostrou que pode criar valor quando é aplicada a problemas concretos. A próxima etapa será sustentar esse valor em escala, com dados preparados, governança, integração, talentos e métricas que permitam acompanhar desempenho e retorno.

Os agentes de IA ampliam essa oportunidade porque levam a automação para fluxos mais complexos. Eles não apenas respondem perguntas. Podem apoiar decisões, executar tarefas e conectar diferentes partes da operação. Mas esse potencial só se transforma em ROI quando a empresa sabe onde aplicar, como medir e como controlar.

A vantagem não estará em experimentar mais ferramentas, e sim em operar melhor. Empresas que conseguirem transformar IA em capacidade operacional terão mais condições de capturar ganhos recorrentes, reduzir riscos e responder com mais velocidade às mudanças do mercado.

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