Por Que 56% dos CEOs Não Veem Retorno em IA — E Como Medir ROI de Verdade

Uma pesquisa publicada pela Forbes em janeiro de 2026 revelou um dado que deveria preocupar qualquer executivo: 56% dos CEOs afirmam não ter visto retorno mensurável nos investimentos em inteligência artificial. Apenas 12% reportam lucros concretos. O restante está no limbo — gastando, experimentando, mas sem saber se o dinheiro está gerando valor.

O problema não é a tecnologia. IA funciona. O problema é como as empresas medem, ou deixam de medir. o impacto real dessas implementações.

O Erro Clássico: Confundir Atividade com Resultado

A maioria das empresas que investem em IA mede coisas erradas. Contam número de projetos iniciados, volume de dados processados, quantidade de modelos treinados. São métricas de atividade, não de resultado. É como medir a velocidade de uma esteira de produção sem verificar quantas peças boas saem no final.

Em engenharia de performance, existe uma distinção fundamental entre eficiência local e eficiência do sistema. Você pode ter um algoritmo de IA que processa requisições 10 vezes mais rápido que um humano. Mas se esse algoritmo está inserido num processo onde o gargalo real está em outro lugar – na aprovação manual, na integração de dados, na decisão gerencial, o ganho líquido para o negócio é próximo de zero.

Teoria das Filas e o ROI Invisível

A teoria das filas oferece uma lente poderosa para entender por que tantas implementações de IA falham em gerar retorno visível. Pense em qualquer processo empresarial como um sistema de filas: demandas chegam (clientes, pedidos, tickets), entram numa fila, são processadas por um ou mais servidores (pessoas, sistemas, máquinas), e saem como entregas.

Quando uma empresa implementa IA em um ponto específico desse sistema, ela está essencialmente aumentando a capacidade de serviço daquele nó. Pela Lei de Little. um dos teoremas fundamentais da teoria das filas – o número médio de itens no sistema é igual à taxa de chegada multiplicada pelo tempo médio de permanência. Se você acelera um nó mas não mede o tempo de permanência total do sistema, você não sabe se houve ganho real.

É exatamente isso que acontece na maioria das implementações de IA corporativa. A empresa acelera o atendimento ao cliente com chatbots, mas não mede o tempo total de resolução. Automatiza a triagem de leads com machine learning, mas não acompanha a taxa de conversão final. Implementa análise preditiva na manutenção, mas não calcula a redução real no tempo de parada.

O Framework dos 12% que Lucram

As empresas que reportam ROI positivo em IA compartilham três características, segundo a análise da Forbes e dados complementares da IBM e PwC:

1. IA embutida no processo, não sobreposta. As empresas lucrativas não adicionaram IA como camada extra. Redesenharam o processo inteiro ao redor da capacidade da IA. Na linguagem de filas, não apenas aumentaram a taxa de serviço, mudaram a disciplina da fila e a topologia do sistema.

2. Métricas de throughput, não de volume. Em vez de medir quantos dados a IA processou, mediram quantos resultados de negócio foram gerados por unidade de tempo. Throughput real: receita por hora de operação, tickets resolvidos por ciclo completo, leads convertidos por período.

3. Benchmark antes de implementar. Antes de colocar IA em qualquer processo, mapearam o estado atual com precisão. Tempo médio de processamento, taxa de chegada de demandas, utilização dos recursos, tempo médio na fila. Sem essa baseline, qualquer medição de “melhoria” é fantasia.

Como Medir ROI de IA na Prática

Para quem quer sair dos 56% e entrar nos 12%, o caminho passa por quatro etapas concretas:

Mapear o sistema de filas do processo-alvo. Identifique onde a demanda entra, onde espera, onde é processada e onde sai. Qual é o tempo total do cliente no sistema? Onde está o gargalo real? A IA vai atacar o gargalo ou um ponto secundário?

Estabelecer métricas de sistema, não de componente. O ROI da IA não é a velocidade do modelo. É a mudança no desempenho do sistema inteiro. Tempo médio de resolução caiu? Throughput aumentou? A utilização do recurso humano liberado foi redirecionada para atividades de maior valor?

Calcular o custo total de propriedade. Inclua não só a licença ou desenvolvimento da IA, mas o treinamento da equipe, a mudança de processo, a manutenção contínua do modelo, o custo de dados. Muitas empresas subestimam esses custos em 40-60%, segundo dados da Constellation Research.

Medir em ciclos curtos com feedback. Não espere 12 meses para avaliar. Defina marcos em 30, 60 e 90 dias. Se nos primeiros 30 dias não há sinal de melhoria no throughput do sistema, algo está errado na implementação. não na tecnologia.

O Paradoxo da Produtividade em IA

Estamos vivendo um paradoxo semelhante ao que Robert Solow identificou nos anos 1980 com os computadores: “Vemos computadores em toda parte, exceto nas estatísticas de produtividade.” Em 2026, vemos IA em toda parte, exceto nos balanços das empresas.

A diferença é que, dessa vez, temos ferramentas analíticas mais sofisticadas para medir o impacto. A teoria das filas, combinada com Lean Six Sigma, oferece um framework robusto para isolar onde a IA gera valor real e onde é apenas teatro tecnológico.

A pergunta que todo CEO deveria fazer não é “estamos usando IA?” – é “em qual fila do nosso sistema a IA reduziu o tempo de espera, e quanto isso vale em receita?”

A resposta a essa pergunta separa os 12% que lucram dos 56% que apenas gastam.

JJ Andrade é Business Performance Engineer, autor da série “Combining Lean Six Sigma and Queuing Theory” e fundador da JJ Andrade LLC. Especialista em engenharia de performance empresarial e teoria das filas aplicada a negócios.