O avanço da inteligência artificial e da automação nas grandes empresas esbarra em um obstáculo persistente: a dificuldade de mensurar o retorno financeiro e operacional dessas tecnologias, segundo o Olhar Digital.
Em 2024, a Gartner apontou que a hiperautomação já era disciplina central para 90% das grandes corporações, mas que menos de 20% delas dominavam a mensuração dessas iniciativas. Dois anos depois, com a expansão da IA generativa e de agentes autônomos, o cenário de incerteza se manteve. A pesquisa State of the CIO 2026, que ouviu 662 líderes de tecnologia, revela que apenas 19% dos entrevistados consideram que suas iniciativas de inteligência artificial atingiram as metas de negócio esperadas.
O estudo também detalha que menos da metade das organizações (47%) possui indicadores-chave de desempenho (KPIs) formais para acompanhar os projetos, enquanto 32% apontam métricas de retorno sobre o investimento (ROI) mal definidas como a principal barreira para escalar as ferramentas. Diante desse quadro, a Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até 2027 devido a custos crescentes, valor de negócio pouco claro e controles de risco insuficientes.
Especialistas e análises do setor apontam que um erro comum está em confundir a velocidade de uma tarefa isolada com a eficiência do processo completo. Um sistema pode acelerar a conferência de documentos de horas para minutos, mas o fluxo geral pode continuar travado em etapas manuais de aprovação. Por isso, a avaliação de desempenho exige acompanhar o tempo total de ponta a ponta, além de métricas rigorosas de qualidade, custo por demanda e capacidade real de atendimento.
Outro ponto crítico envolve a gestão financeira e de custos, que muitas vezes desconsidera licenças, integrações, manutenção e consumo em nuvem. De acordo com um levantamento da Gartner com 353 líderes de dados e IA, apenas 44% das organizações adotaram práticas de FinOps ou limites financeiros específicos para inteligência artificial, o que reforça a necessidade de alinhar equipes de tecnologia, finanças e as áreas de negócio antes de expandir novas soluções.