Depois da corrida pela IA é chegada a hora de medir o retorno e o impacto da tecnologia
Por Luís Torres, Head de Data e IA da Claranet
Salvador, 26/06/2026 – Durante os últimos dois anos, poucas tecnologias ocuparam tanto espaço nas discussões corporativas quanto a Inteligência Artificial. Conselhos administrativos, áreas de inovação, líderes de tecnologia e executivos de praticamente todos os setores passaram a tratar IA como prioridade estratégica. Em muitos casos, o simples fato de “ter IA” tornou-se parte da narrativa de transformação digital.
Mas existe uma mudança importante que está acontecendo agora: o mercado sai da fase do entusiasmo generalizado para entrar na etapa das entregas concretas. Ou seja, agora a pergunta passou a ser muito mais pragmática “qual resultado financeiro, operacional ou competitivo essa implementação gera, de fato, para a empresa?”.
Esse movimento representa um amadurecimento natural. Toda grande onda tecnológica passa por esse processo. Primeiro vem a expectativa elevada, depois surgem as primeiras implementações e, finalmente, chega o momento em o mercado começa a exigir métricas claras, indicadores objetivos e justificativas econômicas para continuar investindo.
Portanto, hoje, falar de IA sem falar de ROI (Retorno sobre Investimento) já não é suficiente. Executivos querem entender se a tecnologia reduz custos, acelera processos, melhora produtividade, aumenta conversão, reduz erros ou gera novas fontes de receita. Em outras palavras: querem saber se a IA resolve problemas reais.
Isso explica por que estamos vendo uma mudança importante na forma como projetos são concebidos. O foco está migrando de iniciativas experimentais para aplicações direcionadas, com objetivos específicos e métricas claras de sucesso.
A IA Agêntica ilustra bem esse momento. A chegada dos chamados agentes de IA vai muito além do conceito futurista que frequentemente domina as conversas sobre o assunto. Eles estão sendo aplicados para resolver desafios bastante objetivos. No e-commerce, por exemplo, esses agentes inteligentes podem acompanhar padrões de navegação dos consumidores, identificar abandono de carrinho, interpretar comportamentos dentro da jornada digital e acionar respostas automatizadas em tempo real.
Imagine um consumidor navegando por diversos produtos, adicionando itens ao carrinho e abandonando a compra pouco antes da finalização. Um agente treinado para aquela campanha específica pode interpretar esse comportamento, avaliar regras previamente estabelecidas e executar ações como ofertas personalizadas, incentivos promocionais ou interações contextualizadas para recuperar aquela venda.
O ponto central aqui não é apenas automação, mas a eficiência, pois, quando esses agentes são implementados corretamente, e não apenas para substituir decisões humanas indiscriminadamente, são capazes de ampliar a capacidade operacional, acelerar respostas e criar experiências mais inteligentes em escala.
Contudo, o entendimento da necessidade da implementação de IA nas operações também exige uma mudança importante na forma como as empresas fazem essa avaliação, pois, ainda vejo que o erro mais comum continua sendo começar pela tecnologia. Quando, na realidade, o caminho mais eficiente deveria ser começar pelo problema para sim, pensar na solução para resolvê-lo.
As empresas que estão obtendo melhores resultados não necessariamente são aquelas que implementam mais IA, mas, sim, as que conseguem conectar tecnologia diretamente aos indicadores que importam para o negócio.
Isso significa que a próxima fase da Inteligência Artificial será menos sobre experimentação massiva e mais sobre execução disciplinada. A era do hype ajudou a popularizar a IA, agora começa a fase que definirá quais empresas conseguirão transformar entusiasmo tecnológico em vantagem competitiva sustentável.
