O principal resultado do levantamento
Apenas 33% das empresas brasileiras disseram confiar na capacidade de medir com precisão o retorno sobre o investimento, o ROI, de iniciativas de inteligência artificial. O dado aparece no estudo “Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026”, realizado pela consultoria Strand Partners para a AWS e publicado em reportagem da Folha de S.Paulo. O Valor Econômico corroborou o percentual e informou que a pesquisa ouviu 1.000 organizações em julho de 2026.
O resultado não significa que somente 33% das empresas obtiveram retorno com IA. Ele mede confiança na capacidade de mensuração. Essa distinção é central: uma organização pode observar produtividade ou crescimento de receita e, ainda assim, não dispor de método confiável para atribuir esses efeitos a um projeto específico.
A Folha também reportou que 66% das empresas tiveram retorno superior ao investimento inicial, 72% relataram ganhos de produtividade, 54% associaram a tecnologia ao crescimento da receita e 28% disseram ter uma estrutura de medição bem definida e aplicada de maneira consistente. O Valor registrou ainda que 50% das organizações usam IA, 68% aumentaram investimentos no último ano e 28% contam com ferramentas de medição.
As cifras descrevem dimensões diferentes. “Retorno superior ao investimento inicial” não é sinônimo de capacidade de medir com precisão o ROI. “Ganhos de produtividade” também podem ser percebidos sem uma linha de base, grupo de comparação ou acompanhamento financeiro capaz de estimar causalidade. Por isso, não há contradição automática entre percentuais elevados de adoção ou retorno e confiança limitada na medição.
O levantamento coloca um problema de gestão: empresas podem investir, experimentar ganhos e ampliar o uso da tecnologia sem ter indicadores comparáveis para decidir quais projetos devem continuar. A ausência de medição consistente também dificulta a prestação de contas a acionistas, trabalhadores e clientes.
O que o dado permite concluir
A inteligência artificial pode afetar custos, produtividade, receita, qualidade e risco, mas cada dimensão exige métricas próprias. Um chatbot pode reduzir o tempo de atendimento; uma ferramenta de programação pode acelerar entregas; um sistema de análise pode elevar a detecção de falhas. Nenhum desses efeitos, isoladamente, prova o retorno financeiro total do investimento.
O percentual de 33% deve ser lido como resultado de uma pesquisa empresarial, não como auditoria independente de cada projeto de IA. A formulação também se refere às empresas participantes e não autoriza generalização irrestrita para todos os setores ou portes sem conhecer a amostra.
Para avaliar um projeto de IA, gestores podem estabelecer uma linha de base antes da implantação, definir indicadores de custo e qualidade, registrar mudanças no processo e acompanhar resultados ao longo do tempo. É necessário separar correlação de causalidade e considerar custos de treinamento, integração, segurança, supervisão humana e manutenção. O uso de métricas deve respeitar privacidade, legislação e governança interna.
As fontes não informam os dias exatos do campo, o método de amostragem, o perfil setorial e o porte das organizações, nem disponibilizam o questionário completo ou o relatório primário integral. A Folha não fornece link público para o estudo original na ficha consultada. Percentuais diferentes do Valor e da Folha podem representar conceitos distintos; não devem ser combinados como se fossem a mesma pergunta.
O achado mais sólido é que a confiança na medição precisa do ROI da IA alcançou 33% entre as organizações pesquisadas. A mensagem não é que a inteligência artificial fracassou, mas que a capacidade de demonstrar seus resultados ainda é um desafio de gestão e de método.
