TL;DR
Apenas 22% das organizações conseguem escalar inteligência artificial com sucesso em múltiplas unidades, segundo pesquisa do Gartner. A falta de mensuração clara dos resultados e a priorização de casos de uso populares dificultam a expansão eficaz da IA. Empresas de alto desempenho monitoram ROI e ajustam investimentos para alcançar melhores retornos.
Escalar inteligência artificial refere-se à capacidade das empresas de expandir o uso de soluções de IA para múltiplas unidades de negócios, garantindo que as tecnologias adotadas tragam resultados consistentes e mensuráveis em diversas áreas da organização.
De acordo com uma pesquisa realizada pelo Gartner, Inc. em 2026, apenas 22% das organizações conseguiram escalar com sucesso a inteligência artificial em múltiplas unidades de negócios ou adotar uma abordagem AI-first. Apesar desse desafio, os investimentos em IA seguem crescendo significativamente.
A pesquisa do Gartner, realizada entre janeiro e abril de 2026 com 1.303 líderes de organizações que possuem receita anual superior a US$ 50 milhões, revelou que 85% dos líderes pretendem aumentar os investimentos em inteligência artificial em 2026. Em 2025, as áreas já destinavam, em média, 12% de seus orçamentos para projetos de IA.
Entretanto, 11% dos entrevistados admitiram não ter visibilidade clara sobre quanto cada área gastou em inteligência artificial, o que aumenta riscos financeiros e operacionais. Tina Nunno, Vice-Presidente Emérita do Gartner, destaca que essa falta de mensuração disciplinada pode levar ao desperdício de recursos e à não entrega dos resultados esperados.
O principal desafio está na mensuração dos resultados. Empresas consideradas de alto desempenho, que monitoram constantemente o retorno sobre investimento (ROI) das iniciativas de IA e tratam essas iniciativas como um portfólio que pode ser ajustado, alcançam retornos positivos em 81% dos seus projetos. Em contraste, empresas de baixo desempenho desconhecem o retorno de quase 30% de suas iniciativas.
Além disso, a maioria das organizações prioriza ganhos de produtividade. Cerca de 75% dos líderes de área focam em melhorar a eficiência operacional com IA, que responde por aproximadamente 30% dos gastos médios com essa tecnologia. Transformações mais ousadas ou a busca por novas fontes de receita ainda são menos exploradas.
Outro aspecto que dificulta escalar a inteligência artificial é a escolha dos casos de uso. A pesquisa do Gartner mostra que os casos de uso mais populares nem sempre são os que geram os maiores retornos financeiros.
Por exemplo, a detecção e resposta a ameaças de cibersegurança e a automação do service desk de TI são amplamente adotadas, com 54% dos líderes relatando seu uso. No entanto, a otimização inteligente de ativos e custos de TI e a geração de dados sintéticos, embora menos comuns, apresentam maior proporção de retornos positivos.
Segundo Tina Nunno, é essencial que CEOs e CIOs identifiquem quais aplicações de IA realmente entregam valor financeiro para poder definir metas claras e realinhar investimentos.
Escalar inteligência artificial com sucesso exige uma gestão rigorosa dos investimentos e uma avaliação contínua dos resultados. A adoção de métricas claras e vinculadas aos objetivos de negócio permite a realocação rápida de recursos e evita desperdícios.
Para aprofundar o conhecimento sobre estratégias e tendências, executivos podem acompanhar eventos como a Conferência Gartner CIO & IT Executive, que em 2026 será realizada de 21 a 23 de setembro em São Paulo. Nessa conferência são discutidos temas como transformação digital, modernização de infraestrutura e a aceleração da implementação da inteligência artificial.
Além disso, ferramentas e plataformas como as oferecidas por soluções de inteligência artificial empresarial ajudam a monitorar o desempenho e a escalar projetos de IA de forma estruturada. Empresas podem explorar opções como o Oazez Tecnologia e Inteligência Artificial para auxiliar na gestão desses investimentos.
Por fim, a disciplina na mensuração e a escolha estratégica dos casos de uso são elementos-chave para que as organizações consigam ampliar o impacto da inteligência artificial, aumentando a produtividade e gerando valor sustentável para os negócios.
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Escalar inteligência artificial é expandir o uso de soluções de IA para várias áreas da empresa, garantindo resultados consistentes e mensuráveis.
A dificuldade está na falta de mensuração disciplinada do retorno sobre investimento e na escolha inadequada dos casos de uso de IA.
A maioria das organizações prioriza ganhos de produtividade, focando na eficiência operacional antes de buscar transformações maiores.
Monitorando o retorno das iniciativas, tratando IA como um portfólio de valor e realocando recursos conforme o desempenho dos projetos.
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