Uma pesquisa do Gartner, Inc. mostrou que apenas 22% das organizações conseguiram escalar com sucesso a Inteligência Artificial (IA) em múltiplas unidades de negócios ou adotaram uma abordagem AI-first. O levantamento, realizado entre janeiro e abril de 2026 com 1.303 entrevistados de empresas com receita anual de pelo menos 50 milhões de dólares (259,8 milhões de reais) no ano fiscal de 2025, revelou ainda que cerca de 11% das organizações não sabem quanto cada área gastou em IA em 2025.

Apesar da falta de resultados consolidados, os investimentos seguem em alta: 85% dos líderes de área planejam aumentar os aportes em 2026, após destinar, em média, 12% de seus orçamentos à IA em 2025.

Segundo Tina Nunno, vice-presidente emérita e Gartner Fellow, essa falta de visibilidade financeira eleva os riscos à medida que os investimentos avançam. Ela afirmou que, sem uma mensuração disciplinada vinculada a resultados de negócios, as organizações correm o risco de desperdiçar recursos e não atender às expectativas.

A pesquisa identificou diferenças relevantes entre empresas de alto e de baixo desempenho. As organizações de alto desempenho — que monitoram continuamente o retorno sobre investimento (ROI), tratam a IA como um portfólio de valor e reavaliam ou encerram projetos com baixo rendimento — relataram retornos positivos em 81% de suas iniciativas. Já as de baixo desempenho afirmaram desconhecer a taxa de retorno de 29% de suas iniciativas.

O estudo também apontou que a maioria das áreas prioriza ganhos de produtividade em vez de transformações mais amplas ou novas fontes de receita: a produtividade foi citada como principal resultado-alvo por 75% dos líderes e concentra cerca de 30% dos gastos médios com IA, quase o dobro do segundo objetivo mais mencionado.

De acordo com Nunno, líderes que acompanham o investimento por categoria de resultado — como produtividade, crescimento de receita, mitigação de riscos ou inovação — têm mais condições de justificar investimentos e de realocar recursos rapidamente diante de projetos com desempenho fraco. Sem esse controle, disse ela, as organizações ficam expostas à má alocação de recursos e à perda de oportunidades à medida que o escrutínio aumenta.

O levantamento indicou, ainda, uma desconexão entre os casos de uso de IA mais adotados e os que efetivamente geram retorno. Os líderes de TI apontaram como mais frequentes a detecção e a resposta a ameaças de cibersegurança (54%), a automação do service desk (54%) e a geração e refatoração automatizadas de código (44%). Já os casos de uso com maior proporção de retornos positivos foram a otimização inteligente de ativos e custos de TI (40%), a geração de dados sintéticos (28%) e a geração e refatoração automatizadas de código (23%).

Para Nunno, o maior valor mensurável vem de casos de uso menos populares, mas estrategicamente alinhados às necessidades específicas de cada negócio. Segundo ela, CEOs e CIOs precisam identificar quais aplicações de IA realmente geram retorno financeiro para definir metas claras para suas respectivas áreas.

Os temas serão discutidos na Conferência Gartner CIO & IT Executive, marcada para os dias 21 a 23 de setembro, em São Paulo.