Orçamentos em IA Disparam, Mas Retorno Sobre Investimento Ainda é um Desafio para Líderes de TI

Nos últimos anos, os investimentos empresariais em inteligência artificial generativa (genAI) cresceram exponencialmente. No entanto, para muitos CIOs e líderes de tecnologia, a questão que realmente importa agora não é mais se investir em IA, mas como demonstrar, com clareza e regularidade, o retorno financeiro desses investimentos. O cenário mostra que, apesar dos pilotos promissores, o ROI (retorno sobre investimento) em IA continua difícil de ser mensurado e sustentado à medida que os projetos escalam.

O desafio do ROI em IA: um problema de modelo, não de tecnologia

Segundo analistas da Forrester Research, a principal dificuldade não está na falha técnica da IA, mas na aplicação de modelos financeiros tradicionais a uma tecnologia que apresenta dinâmica econômica distinta. Enquanto investimentos clássicos em TI, como ERP ou infraestrutura, se encaixam em estruturas orçamentárias estabelecidas, a IA generativa opera em custos variáveis baseados em consumo, padrões de uso imprevisíveis e benefícios frequentemente indiretos — como mitigação de riscos ou ganhos intangíveis de produtividade.

Greg Zorella, analista principal da Forrester, observa que a ascensão do valor estratégico do investimento em TI exige uma colaboração estreita entre TI e finanças. As organizações de melhor desempenho veem o departamento financeiro não como um censor de custos, mas como um parceiro na entrega de valor alinhado à estratégia de negócio.

Novas realidades para decisões de investimento em IA

Sumit Johar, CIO da BlackLine, destaca que o entusiasmo inicial por investimentos em IA está dando lugar a uma fase em que os orçamentos estão sob pressão e a justificativa precisa estar ligada a resultados claros. Plataformas de IA para produtividade, que melhoram processos como escrita ou análise de dados, são culturalmente transformadoras, mas dificilmente demonstram impacto financeiro direto. Já iniciativas de IA orientadas a resultados — por exemplo, aceleração do onboarding de clientes ou redução de custos operacionais — recebem análise rigorosa e competem com outros investimentos empresariais.

Além disso, novos gastos em IA geralmente exigem realocação de verbas existentes, pois os orçamentos não aumentam automaticamente para essa tecnologia.

Por que o ROI despenca na escala operacional

Jim Olsen, CTO da ModelOp, explica que muitos projetos de IA começam com pilotos controlados, que exibem custo e desempenho gerenciáveis, mas ao avançarem para produção, enfrentam padrões de uso caóticos e custos imprevisíveis, especialmente devido ao consumo variável de tokens na IA generativa. A falta de inventário claro e gestão do ciclo de vida dos modelos dificulta a atribuição precisa de custos e valores, levando ao fenômeno clássico de "pilotos promissores seguidos de estouro de orçamento".

Segundo Olsen, tratar IA como infraestrutura industrial — com governança operacional focada em desenvolvimento, implantação, monitoramento e aposentadoria — é imperativo para sustentabilidade.

Governança: o alicerce para justificar investimentos

Anthony Habayeb, CEO da Monitaur, reforça que muitas iniciativas de IA falham não por desempenho técnico, mas por ausência de definição clara de sucesso desde seu início. A governança estruturada, que vai além do compliance, permite identificar riscos, otimizar resultados e defender o ROI perante conselhos, reguladores e auditores.

A crescente pressão regulatória, especialmente com legislações como a EU AI Act, está acelerando a formalização desses processos, com as organizações mais maduras usando isso como oportunidade para incrementos estratégicos.

Lições e implicações práticas para líderes de TI

• Alinhar investimentos em IA com prioridades de negócio, evitando projetos isolados e pouco conectados à estratégia corporativa.

• Desenvolver modelos financeiros adaptados, que considerem custos variáveis e retornos indiretos, possibilitando transparência e previsibilidade.

• Governar o ciclo de vida dos modelos de IA com ferramentas e práticas específicas, garantindo controle e accountability ao longo do tempo.

• Fomentar colaboração entre TI, finanças e negócios, integrando avaliação e decisões para reforçar a responsabilidade compartilhada.

• Encarar a governança não como barreira, mas como facilitadora de inovação sustentável e confiança no uso da IA.

A era da IA como tecnologia experimental está se encerrando; entra em cena a IA como ativo corporativo passível de mensuração rigorosa, governança estruturada e geração contínua de valor. Para líderes de TI, isso significa adaptar processos, repensar finanças e consolidar a cultura de valor tangível. O desafio é grande, mas necessário para transformar o potencial disruptivo da IA em vantagem competitiva real.