ROI e governança de IA: por que muitas empresas ainda não conseguem gerar valor com inteligência artificial

A inteligência artificial rapidamente se tornou prioridade estratégica dentro das empresas. Executivos querem automatizar processos, melhorar o atendimento, prever comportamentos de clientes e transformar dados em decisões mais rápidas. Ao mesmo tempo, o impacto econômico dessa tecnologia tende a ser significativo. Projeções indicam que a inteligência artificial pode adicionar até 13% ao Produto Interno Bruto brasileiro até 2035, reforçando o papel estratégico da IA na transformação das empresas e da economia. Ainda assim, estudos recentes da PwC indicam que, embora 96% das empresas pretendam ampliar seus investimentos em inteligência artificial, quase metade dos executivos afirma que suas equipes ainda não estão preparadas para trabalhar com a tecnologia, e cerca de 46% apontam a falta de dados estruturados como um dos principais obstáculos para sustentar projetos de IA.

No entanto, existe uma contradição cada vez mais evidente nesse movimento.

Apesar do aumento expressivo no investimento em IA, muitas organizações ainda enfrentam dificuldade para gerar retorno real com essa tecnologia.

Isso acontece porque a maior parte das empresas inicia sua jornada pela ferramenta, quando na verdade deveria começar pela estratégia.

Sem essa clareza inicial, a inteligência artificial passa a ser aplicada de forma fragmentada, em iniciativas isoladas e muitas vezes desconectadas das prioridades reais do negócio. O resultado, naturalmente, costuma ser frustração: projetos que não escalam, soluções pouco utilizadas pelos times e dificuldade em demonstrar retorno sobre investimento.

Em outras palavras, o problema raramente está na tecnologia. O problema está em onde e por que ela está sendo aplicada.

A pergunta que poucas empresas fazem

Quando falamos em inteligência artificial, a pergunta mais comum dentro das empresas costuma ser:

"Como podemos usar IA?"

No entanto, essa não é a pergunta mais importante.

Antes de pensar em tecnologia, as organizações deveriam responder uma questão muito mais estratégica:

Onde a inteligência artificial realmente pode gerar valor para o negócio?

Sem essa reflexão, a adoção de IA tende a acontecer de forma oportunista. Um time implementa um chatbot, outro testa automações internas, uma terceira área experimenta IA generativa para produção de conteúdo.

Embora essas iniciativas possam gerar aprendizados, elas dificilmente criam impacto estrutural no negócio.

Isso acontece porque falta uma visão integrada da jornada, dos processos e das oportunidades reais de geração de valor.

Um exemplo claro está no atendimento ao cliente. Muitas empresas investem em IA para automatizar o primeiro contato, reduzindo volume de chamadas ou tickets. Porém, raramente analisam onde a inteligência realmente poderia gerar mais impacto: no pós atendimento, na análise de padrões de comportamento, na prevenção de churn ou na identificação de novas oportunidades de receita.

Esse tipo de abordagem, orientada por dados e entendimento profundo da jornada do cliente, foi justamente o que permitiu iniciativas como o desenvolvimento do aplicativo Shell Box. A partir da análise dos hábitos de compra dos usuários e da construção de uma experiência pensada de ponta a ponta, a solução passou a oferecer funcionalidades como pagamentos móveis, programas de recompensa, promoções personalizadas e localização de postos participantes.

Esse tipo de inteligência aplicada à experiência do cliente mostra como dados e jornada podem ser combinados para gerar conveniência, personalização e mais engajamento.

ROI de IA não acontece por acaso

A geração de valor com IA depende de três fatores que precisam caminhar juntos.

Primeiro, é necessário existir um problema de negócio relevante. A tecnologia precisa estar conectada a objetivos concretos, como aumento de receita, redução de custos operacionais ou melhoria da experiência do cliente.

Segundo, é fundamental garantir qualidade e governança sobre os dados. Modelos de IA são apenas reflexos da informação que recebem. Quando os dados são inconsistentes ou fragmentados, os resultados também serão.

Por fim, existe um elemento frequentemente subestimado: adoção pelas pessoas. Mesmo a melhor solução tecnológica perde valor quando os times não entendem como utilizá-la dentro de sua rotina de trabalho.

Quando um desses três pilares falha, a IA pode até funcionar tecnicamente, mas dificilmente gera impacto real.Por outro lado, quando inteligência artificial é aplicada para resolver um problema de negócio claro, os resultados podem aparecer de forma concreta. Um exemplo disso foi o projeto desenvolvido pela AP Digital para a Viveo, onde a aplicação de machine learning em grandes volumes de dados permitiu automatizar um processo que antes era manual e demorado. O tempo de resposta das cotações caiu de cerca de 29 minutos para aproximadamente 5 minutos, enquanto cerca de 95% das solicitações passaram a ser respondidas automaticamente pela IA, aumentando a eficiência da operação e contribuindo para um crescimento de 11% na conversão de vendas.

ROI e governança de IA: Dados bem estruturados transformam IA em decisões que realmente geram ROI

Discovery: a etapa que separa experimentação de estratégia

É justamente para evitar esse tipo de desperdício que empresas mais maduras começam sua jornada de inteligência artificial por uma etapa estruturada de discovery.

O objetivo dessa fase é simples, mas extremamente poderoso: entender profundamente o negócio antes de aplicar qualquer tecnologia.

Durante o discovery são analisados fatores como:

• desafios operacionais

• oportunidades de automação

• maturidade de dados

• jornada do cliente

• impacto potencial em receita e eficiência

A partir dessa análise, torna-se possível priorizar iniciativas que realmente tenham potencial de gerar retorno.

Na metodologia Data Xperience da AP Digital, por exemplo, o discovery envolve uma imersão multidisciplinar que conecta dados, tecnologia, design e visão de negócio para estruturar um roadmap de implementação alinhado aos objetivos da empresa.

Essa abordagem reduz riscos e garante que a inteligência artificial seja aplicada nos problemas certos.

Governança de IA: o passo necessário para escalar resultados

À medida que as empresas começam a expandir o uso de inteligência artificial, surge um novo desafio: governança.

Sem uma estrutura clara de governança, é comum que iniciativas de IA se multipliquem dentro das organizações sem coordenação. Cada área passa a testar ferramentas diferentes, utilizando bases de dados distintas e sem padrões claros de segurança, monitoramento ou mensuração de resultados.

Esse cenário cria três riscos importantes:

falta de controle sobre dados e modelos dificuldade para escalar iniciativas bem sucedidas ausência de métricas claras de ROI

A governança surge justamente para resolver esse problema. Ela estabelece diretrizes para uso da tecnologia, garante segurança da informação e cria processos que permitem transformar experimentação em impacto consistente no negócio.

Em outras palavras, governança é o que permite que a inteligência artificial saia do laboratório e passe a gerar valor em escala.

Inteligência artificial precisa de direção

A inteligência artificial tem potencial para transformar profundamente a forma como empresas operam, tomam decisões e se relacionam com clientes.

No entanto, tecnologia sozinha não gera transformação.

Sem estratégia, sem discovery e sem governança, a IA tende a se tornar apenas mais uma iniciativa de inovação que gera curiosidade, mas não resultado.

Por outro lado, quando a tecnologia é aplicada com clareza de propósito e conectada aos desafios reais do negócio, o cenário muda completamente. A inteligência artificial deixa de ser uma promessa tecnológica e passa a se tornar uma alavanca concreta de crescimento, eficiência e experiência do cliente.

É justamente nesse ponto que surge o verdadeiro retorno sobre investimento.

Transformar inteligência artificial em resultado exige estratégia

Muitas empresas já perceberam o potencial da inteligência artificial. O desafio agora não é mais apenas implementar tecnologia, mas entender onde ela realmente gera valor.

É justamente nesse ponto que a AP Digital atua.

Com uma abordagem que integra dados, inteligência artificial e experiência do cliente, ajudamos empresas a identificar oportunidades reais de aplicação da tecnologia, estruturar governança de dados e implementar soluções que geram impacto mensurável no negócio.

A partir da nossa metodologia Data Xperience, conduzimos processos de discovery, análise estratégica e desenvolvimento de soluções digitais que conectam tecnologia aos desafios reais da operação.

Se a sua empresa está avaliando como aplicar inteligência artificial de forma estratégica, o primeiro passo é entender onde ela pode gerar valor concreto para o seu negócio.

Converse com um especialista da AP Digital e descubra como transformar dados e IA em crescimento, eficiência e melhores experiências para seus clientes.