Pesquisa com CEOs expõe o abismo entre investimento e retorno em IA corporativa
A IBM revelou no Think 2026 um dado que ainda vai dominar conversas de boardroom pelos próximos doze meses: apenas 25% das iniciativas de IA entregam o ROI esperado, e somente 16% chegaram a escala corporativa. O número vem de uma pesquisa global com CEOs e confirma o que CFOs e CIOs já sentiam — o investimento massivo em IA dos últimos três anos não está se traduzindo em DRE com a velocidade prometida.
A diagnose: falta o operating model, não a tecnologia
A tese central da IBM é que o problema não está nos modelos, nas plataformas ou nos dados. Está na ausência de um AI Operating Model — uma arquitetura organizacional capaz de transformar pilotos em capacidade produtiva recorrente. A consultoria propõe quatro sistemas integrados: agentes coordenados que executam e adaptam fluxos de trabalho, dados conectados em tempo real, automação ponta a ponta da infraestrutura, e independência operacional para soberania, governança e segurança.
Soa óbvio? Sim. Mas o motivo de 75% das iniciativas falharem é justamente porque essas quatro camadas raramente estão sob uma mesma área da empresa. Tecnologia controla automação, dados ficam com BI, segurança responde para risco, e agentes… ninguém é dono de agentes.
O lançamento do watsonx Orchestrate
Para vender a tese, a IBM trouxe quatro produtos. A nova geração do watsonx Orchestrate posiciona-se como camada de orquestração multi-agente, capaz de governar centenas de agentes especializados sem perder rastreabilidade. O IBM Confluent endereça o problema de dados em tempo real para IA. O Concert promete operações inteligentes em produção. E o Sovereign Core ataca o nó da soberania de dados — relevante para Brasil, União Europeia e países do Sudeste Asiático.
O dado paralelo que dói mais
A pesquisa Enterprise AI 2026 da Writer, citada na própria apresentação da IBM, mostra ângulo complementar: 97% dos executivos relatam algum benefício com IA, mas só 29% veem ROI significativo da IA generativa e apenas 23% dos agentes. Em outras palavras, quase todo mundo sente que “alguma coisa está acontecendo”, mas três em cada quatro CEOs não conseguem provar para o conselho que aquilo está virando dinheiro.
Governança virou diferencial competitivo
Outro recorte vindo do mesmo conjunto de dados: empresas que usam ferramentas de governança de IA colocam doze vezes mais projetos em produção. Isso muda o eixo da conversa de risco para velocidade. Governança não é mais o que freia adoção — é o que destrava produção em escala, porque sem ela cada nova feature trava em revisão jurídica, auditoria e segurança.
O que isso significa para o Brasil
Empresas brasileiras estão atrasadas exatamente no que o estudo aponta como pré-requisito: dados conectados em tempo real e governança maturada. A maioria dos projetos de IA generativa que vi nos últimos doze meses no Brasil opera com snapshots periódicos do data lake, não com streaming verdadeiro de eventos de negócio. Sem isso, agentes ficam limitados a casos de uso superficiais.
O segundo gap é organizacional. Em poucas grandes empresas brasileiras existe um C-level com agenda primária de IA. Geralmente é o CIO acumulando, ou o CTO empilhando, ou um Chief AI Officer recém-nomeado sem orçamento próprio. Isso explica por que projetos não escalam: ninguém tem autoridade para forçar os times de dados, segurança e produto a se alinharem em um único operating model.
O terceiro ponto é fornecedor. O movimento da IBM, embora autointeressado, está correto na sua intuição: empresas vão pagar prêmio nos próximos 36 meses por pacotes integrados que reduzam o trabalho de costura entre dados, modelos, agentes e governança. CIOs que ainda compram peça a peça vão olhar para trás em 2027 e perceber que pagaram mais e entregaram menos.
A última implicação é cultural. Tratar IA como projeto encerra com um relatório. Tratar IA como operating model significa que o RH precisa rever cargos, o jurídico precisa rever contratos, o financeiro precisa rever orçamento, e o conselho precisa rever indicadores. Os 25% que entregam ROI hoje fizeram isso. Os 75% restantes ainda estão tratando IA como inovação — quando virou infraestrutura faz tempo.
11 de maio de 2026 · thinq.news
