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Notícias

90% das empresas enfrentam diferença relevante entre investimento em IA e o valor de retorno gerado

Relatório AI value gap demonstra que as empresas investem cada vez mais em IA, mas a maioria não consegue converter esses investimentos em retorno económico
21 de Abril, 2026
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A consultora estratégica global Roland Berger acaba de publicar o novo relatório “AI value gap”, que vem concluir que 90% das mesmas empresas enfrentam uma diferença relevante entre o montante investido em Inteligência Artificial (IA) e o valor efetivamente gerado por essas iniciativas. O relatório, baseado num inquérito a mais de 200 executivos de cinco setores e cinco regiões do mundo, realizado em dezembro de 2025, demonstra ainda que, apesar deste desfasamento, a adoção de IA continua a acelerar. A tecnologia já deixou de ser um campo experimental para se tornar parte integrante das operações empresariais, com aplicações implementadas em ambientes de produção e cada vez mais integradas nos processos organizacionais.

 

“Olhando para este relatório, compreendemos que a sua principal mensagem é clara: as empresas não podem simplesmente “comprar” a transformação em IA. Têm de a criar de forma estratégica e com conceitos de engenharia própria. A criação de valor exige mudanças profundas na forma como as organizações operam, medem resultados e integram a tecnologia nos seus processos centrais”, explica Pedro Galhardas, Senior Partner da Roland Berger.

 

Investimento crescente e envolvimento da liderança

 

O estudo agora tornado público vem revelar que os investimentos em IA continuam a aumentar significativamente. Em 2025, mais de 25% das empresas inquiridas investiram mais de 5 milhões de dólares em IA, número que deverá saltar para 34% em 2026. Da mesma forma, a percentagem de organizações que investem mais de 50 milhões de dólares por ano deverá aumentar de 6,8% para 8,8%.

 

A liderança executiva está fortemente envolvida nestes processos, com quase a totalidade dos inquiridos (99%) a confirmarem uma participação direta da gestão de topo em iniciativas de IA, enquanto 98% já definiram uma filosofia estratégica de investimento nesta tecnologia.

 

Ao mesmo tempo, os sistemas baseados em agentes autónomos de IA começam a ganhar espaço nas operações empresariais, com mais de metade das empresas a já ter implementado este tipo de soluções em ambientes de produção. Esta realidade reflete uma evolução da utilização de IA, de ferramentas que apenas geram conteúdo para sistemas capazes de executar tarefas e tomar decisões.

 

O principal desafio: transformação organizacional

 

Segundo o estudo, o desafio central não está na tecnologia em si, mas na dificuldade que as empresas têm demonstrado em gerir a transformação operacional necessária para a integração da IA de forma eficaz. Desta forma, os projetos de IA permanecem frequentemente isolados, sem integração profunda com outros sistemas, dados e processos de negócio. Falhas na medição de impacto e na gestão de valor também contribuem para o desfasamento entre investimento e resultados.

 

A análise mostra ainda que o modelo de implementação mais comum é uma abordagem híbrida, que combina desenvolvimento interno com soluções externas. Cerca de 40% das empresas seguem este modelo de “orquestração híbrida”, procurando equilibrar controlo tecnológico com rapidez de implementação.

 

Quatro perfis de maturidade em Inteligência Artificial

 

Perante esta realidade, o relatório identifica quatro arquétipos organizacionais que ajudam a explicar as diferenças de desempenho na adoção de IA:

 

  1. Industrializers – Representam cerca de 10% das empresas e constituem o grupo que consegue gerar valor consistente a partir da IA. Estas empresas tratam a tecnologia como uma capacidade industrial, profundamente integrada nas operações, com governação clara e forte procura interna por aplicações de IA.

 

  1. Stalled – Este é o grupo mais numeroso, representando cerca de 54% das empresas. Estas organizações investem e implementam soluções de IA, mas enfrentam dificuldades em transformar essas iniciativas em impacto económico tangível.

 

  1. Observers – Encontram-se numa fase mais cautelosa, com investimentos limitados e foco na experimentação e validação do valor da tecnologia, antes de avançarem para implementações em larga escala.

 

  1. Specialists – Estas empresas conseguem obter resultados positivos em casos de uso específicos, mas sem conseguir escalar a utilização de IA para toda a organização.

 

Da experimentação à “industrialização” da IA

 

Uma das conclusões mais importantes do relatório agora apresentado é que o acesso à tecnologia já não constitui o principal fator diferenciador entre empresas. O sucesso depende agora da capacidade organizacional para transformar iniciativas isoladas em sistemas operacionais integrados. As empresas que conseguem capturar valor tratam a IA como uma capacidade estratégica e estruturada, com processos definidos, integração com dados e operações e métricas claras de impacto.

 

À medida que os investimentos continuam a crescer e as tecnologias evoluem, a capacidade de industrializar a IA poderá tornar-se um dos principais fatores de competitividade no ambiente empresarial global.

 

Relatório completo pode ser conhecido aqui.

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