O desalinhamento entre equipas tecnológicas e a gestão de topo está a limitar a capacidade das empresas para extrair valor dos investimentos em inteligência artificial, numa fase em que a pressão para demonstrar retorno se intensifica. A conclusão resulta do inquérito anual CFO Insights Survey, da SAP Concur, que analisa a perceção de CEOs, responsáveis financeiros e líderes de TI.

Segundo o estudo, mais de metade dos CEOs (54%) considera que a dificuldade em medir o retorno do investimento em IA está a travar a adoção destas tecnologias. A mesma preocupação é partilhada por 50% dos responsáveis financeiros, evidenciando uma lacuna entre o investimento realizado e a capacidade de o justificar em termos de resultados concretos.

Visões divergentes dentro das organizações

O principal bloqueio não é tecnológico, mas organizacional. Enquanto as equipas de TI tendem a reconhecer ganhos operacionais — como aumento de produtividade, automação e eficiência —, esses benefícios nem sempre se traduzem em métricas claras para os decisores financeiros e executivos.

Os dados mostram que os responsáveis de TI são os mais otimistas quanto ao impacto da IA, reportando, em média, mais fatores de criação de valor do que os CEOs e os responsáveis financeiros. Em contrapartida, estes últimos apresentam maior cautela, refletindo a necessidade de associar os investimentos a resultados quantificáveis e verificáveis.

Este desalinhamento dificulta a criação de uma narrativa comum dentro das organizações. Sem indicadores claros, torna-se difícil afirmar com precisão que determinado ganho resulta diretamente da implementação de inteligência artificial, o que pode atrasar decisões de expansão ou escalabilidade dos projetos.

ROI difuso e expectativas ajustadas

A dificuldade em medir o retorno não significa necessariamente ausência de valor. Cerca de 38% dos responsáveis financeiros e 39% dos CEOs admitem que ainda é “muito cedo” para avaliar o impacto da IA, sugerindo que muitos projetos se encontram numa fase inicial de maturidade.

Por outro lado, 51% dos responsáveis financeiros reconhecem que as expectativas iniciais poderão ter sido demasiado elevadas, enquanto 53% apontam a lentidão na materialização dos benefícios como um dos principais obstáculos.

A qualidade e integração dos dados surgem também como um entrave crítico, com mais de metade dos inquiridos a identificar falhas nesta área como fator limitador do retorno da IA.

Valor interno ainda sem tradução no negócio

Outro dado relevante é o foco predominante das iniciativas de IA em ganhos internos. Produtividade, redução de custos e melhoria de processos são as métricas mais utilizadas para avaliar o impacto, enquanto a experiência do cliente surge como uma prioridade secundária.

Este desequilíbrio pode explicar a dificuldade em traduzir ganhos operacionais em valor comercial tangível, reduzindo a visibilidade do impacto da IA ao nível estratégico.

A segunda fase da inteligência artificial

Os resultados refletem uma transição na forma como as empresas encaram a inteligência artificial. Após uma fase inicial marcada por experimentação e investimento acelerado, a IA entra agora num ciclo de maior exigência, em que o foco se desloca para a medição de resultados e a sustentabilidade dos projetos.

Neste contexto, a criação de métricas comuns e a articulação entre áreas técnicas e financeiras tornam-se fatores críticos. Sem esse alinhamento, o risco não é apenas de ineficiência, mas de travagem na adoção de uma tecnologia que, apesar do potencial reconhecido, ainda não conseguiu provar plenamente o seu valor em larga escala.