Aplicações populares de IA nem sempre são as que mais entregam retorno

Aplicações populares de IA nem sempre são as que mais entregam retorno

Uma empresa vê concorrentes adotando copilotos, agentes, geração de código ou automação de atendimento e decide seguir o mesmo caminho. A escolha parece segura: se muita gente investe naquela aplicação, provavelmente existe valor ali. Uma pesquisa recente do Gartner mostra que essa relação não é tão simples. Entre janeiro e abril de 2026, a consultoria ouviu 1.303 profissionais de organizações com receita anual de pelo menos US$ 50 milhões. O levantamento identificou um contraste entre os casos de uso de IA mais procurados e aqueles em que uma proporção maior de líderes relatou retorno positivo. Popularidade não é o mesmo que retorno A diferença aparece com clareza em tecnologia da informação. Detecção e resposta a ameaças de cibersegurança e automação do service desk estavam entre as aplicações mais buscadas, ambas citadas por 54% dos líderes. Geração e refatoração automática de código apareciam com 44%. Quando o Gartner analisou os casos com maior proporção de retornos positivos relatados, a lista mudou. Otimização inteligente de ativos e custos de TI apareceu com 40%, geração de dados sintéticos com 28% e geração e refatoração de código com 23%. O dado não diz que aplicações populares sejam ruins. Diz que frequência de adoção e geração de valor são medidas diferentes. O investimento continua crescendo Na mesma pesquisa, 85% dos líderes funcionais afirmaram que pretendem elevar os gastos com IA em 2026. Em 2025, essas organizações haviam destinado, em média, 12% dos orçamentos de suas funções à inteligência artificial. Ao mesmo tempo, apenas 22% das organizações pesquisadas haviam conseguido escalar IA por várias unidades de negócio ou adotar uma abordagem considerada AI-first. Cerca de 11% sequer sabiam quanto sua função havia gasto com IA no ano anterior. Mais orçamento não elimina a necessidade de escolha. Torna a priorização ainda mais importante. O caso de uso precisa nascer do problema Uma empresa pode encontrar mais valor em uma aplicação discreta do que em uma iniciativa que domina as conversas sobre IA. O ponto de partida pode ser retrabalho alto, custo que cresce sem visibilidade, decisão atrasada por falta de informação ou processo recorrente que consome capacidade da equipe. A partir daí, algumas perguntas ajudam: Qual problema precisa mudar? Como ele é tratado hoje? Qual indicador mostraria uma melhoria? Quanto custa testar a nova aplicação? Quem responde pelo resultado? Em que situação o projeto deve ser mantido, ajustado ou interrompido? Esse raciocínio reduz a chance de escolher o caso de uso primeiro e procurar justificativa depois. Medir também significa saber parar O Gartner identificou uma diferença entre organizações de melhor e pior desempenho. As classificadas como de alto desempenho acompanhavam retorno continuamente, tratavam iniciativas de IA como portfólio e reavaliavam ou interrompiam projetos com desempenho insuficiente. Entre elas, retornos positivos foram relatados em 81% das iniciativas. O número não é promessa de que o mesmo método produzirá o mesmo resultado em outra empresa. Mostra uma característica das organizações pesquisadas: medir, comparar e realocar investimento fazia parte da gestão. Para a liderança, a pergunta útil não precisa ser “qual IA todo mundo está usando?”. Pode ser: qual problema da nossa operação merece investimento, e que evidência mostrará que vale continuar? Priorize por problema e evidência Registre a perda ou oportunidade que a aplicação pretende atacar, a métrica de resultado e o custo de testar. Compare adoção, qualidade da entrega e efeito no processo; um uso conhecido pode não ser a melhor primeira escolha. Fonte consultada