Quando se trata de avaliar o retorno do investimento em projetos de inteligência artificial baseados em nuvem, a discussão tende a passar entre dois pontos de vista extremos-as empresas estão chegando a grandes ganhos ou estão presos em um atoleiro interminável de falsas partidas e lições caras. O mais recente estudo do Google Cloud, “O ROI da AI 2025”, mostra uma imagem esperançosa, alegando que os primeiros adotantes de agentes de IA estão vendo retornos no primeiro ano. No entanto, esse otimismo contrasta fortemente com um relatório do MIT bem citado que declarou 95% dos projetos de IA não conseguem gerar ROI. Qual perspectiva reflete a verdade?
Na minha opinião, ambos os estudos têm validade, mas o contexto é tudo. O Google Cloud, é claro, tem interesse em mostrar histórias de sucesso da IA para apoiar suas ambições em nuvem. Ao mesmo tempo, as descobertas do MIT provavelmente refletem a realidade fria da maioria das empresas, muitas das quais não têm recursos, financiamento e talento para alcançar um sucesso substantivo na IA. Vamos descompactar essa aparente contradição e explorar os desafios reais.
Os primeiros adotantes encontram ROI, mas a um custo
Um dos pontos mais atraentes do estudo do Google Cloud é que os primeiros adotantes (empresas que dedicam recursos sérios à implementação da IA) têm uma probabilidade significativamente maior de ver o ROI mensurável. Segundo o estudo, 74% de todas as organizações pesquisadas relataram ROI de projetos generativos de IA em seu primeiro ano. Para os 13% dos entrevistados identificados como os primeiros adotantes, os retornos são ainda mais tangíveis. Esse grupo geralmente dedica pelo menos 50% do seu orçamento de IA à implantação de agentes de IA e incorporou a IA profundamente em seus processos operacionais.
O estudo também destaca as áreas em que os primeiros adotantes estão realizando o maior sucesso: atendimento ao cliente, marketing, operações de segurança e desenvolvimento de software. Essas organizações não estão apenas automatizando processos, mas redesenhar as operações de negócios em torno da IA - uma distinção significativa das empresas que se envolvem no nível da superfície.
Não vamos ignorar o elefante na sala: dedicar 50% do seu orçamento de IA a um tipo de aplicação, como os primeiros adotantes do estudo, é impraticável para a maioria das empresas. A grande maioria está navegando em restrições de recursos que incluem financiamento insuficiente, talento inadequado e sistemas de TI sobrecarregados. Não é de admirar que tão poucas empresas encontram sucesso com a IA quando adesão limitada, má estratégia e execução fragmentada continuam sendo difundidas.
Um olhar cético no relatório do Google
Vale a pena mencionar que o Google Cloud lançou este relatório em um momento em que a IA generativa está no centro de intenso hype de negócios. Com a concorrência entre os gigantes da tecnologia no espaço da IA em uma alta histórica, o Google não está publicando estudos como um partido neutro. A empresa, sem dúvida, tem um forte incentivo para retratar a IA como um sucesso comprovado, convenientemente evitando instâncias de empresas que lutam ou fracassam.
É importante considerar esse viés a considerar à luz do relatório do MIT, que afirma sem rodeios que 95% dos projetos de IA não conseguem entregar o ROI. Esse número não é um outlier no discurso mais amplo em torno da IA. Repetidas vezes, as pesquisas mostraram que muitas empresas que investem em contratempos de IA estão decorrentes de um planejamento ruim, expectativas irreais e os desafios de escalar iniciativas em suas organizações.
Pela minha própria experiência trabalhando com empresas, posso confirmar que essas lutas são muito reais. Enquanto algumas empresas divulgam suas histórias de sucesso, essas tendem a ser as exceções e não a regra. Pool de talentos limitados, objetivos indefinidos e falta de infraestrutura de dados fundamentais são obstáculos persistentes. Muitas organizações estão tentando correr antes de aprender a andar. Eles seriam melhor atendidos pela primeira vez que domina o gerenciamento de dados ou a definição de marcos realistas do projeto.
Ambição versus capacidade
O estudo do Google Cloud e suas conclusões otimistas levantam um ponto vital: o sucesso da IA favorece o ousado. As organizações dispostas a priorizar a IA como uma pedra angular de suas operações, investem pesadamente e repensam seus processos, estão se posicionando por maiores pagamentos. Dito isto, essa abordagem não é sem risco, principalmente para organizações que não possuem recursos maduros de TI ou acesso aos vastos recursos de gigantes da tecnologia ou startups bem dotadas. A realidade é que o sucesso da IA requer uma rara mistura de fatores. Considere os pré -requisitos:
- Orçamentos grandes o suficiente para cobrir investimentos em andamento
- Acesso a talentos de primeira linha qualificados em aprendizado de máquina ou processamento de linguagem natural
- Um ecossistema de dados existente robusto
- Adesão executiva em todos os níveis da organização
Apenas uma minoria de empresas atende a esses critérios. No resto, se interessar pela IA geralmente se transforma em um exercício frustrante em prostituir e sub -assistir.
Um desafio particularmente difícil é a escassez da experiência da IA. Contratar e reter cientistas ou engenheiros de dados qualificados está fora do alcance de muitas organizações, especialmente players menores que não podem competir com salários em grandes empresas de tecnologia. Sem as pessoas certas para orientar a estratégia e a execução, os esforços de IA geralmente falham antes mesmo de começarem.
Faça estudos com um grão de sal
Um estudo não pode definir a verdade final sobre o ROI da inteligência artificial – depende inteiramente de quem está conduzindo a pesquisa, a amostra de empresas pesquisadas e os interesses adquiridos em jogo. Por exemplo, o Google Cloud tem um incentivo claro para destacar histórias de sucesso da IA que reforçam diretamente sua própria estratégia de computação em nuvem. Enquanto isso, estudos acadêmicos como o MIT priorizam o rigor, mas podem produzir um retrato excessivamente sombrio devido a definições rígidas de ROI ou projetos fracassados.
Como empresas, devemos interpretar esses estudos através de uma lente crítica, em vez de aceitá -las como evangelho. O que funciona para uma empresa pode não funcionar para outra, especialmente em diferentes indústrias, orçamentos e níveis de maturidade na jornada de transformação digital.
Verdades duras e otimismo cauteloso
A IA é frequentemente descrita como uma tecnologia transformadora, mas a transformação é tudo menos fácil. Para todos os primeiros adotantes que reivindicam vitórias rápidas e se gabando do crescimento da receita, muito mais empresas ainda estão enfrentando os fundamentos. Parece que o sucesso é muito desigualmente distribuído. De onde estou sentado, as empresas ainda estão nos primeiros capítulos de suas jornadas de IA, e a maioria está descobrindo o quão difícil é alcançar resultados significativos rapidamente. Os desafios são assustadores, variando de privacidade de dados, integração do sistema e investimentos em andamento em iniciativas de IA.
Para mim, as conclusões otimistas de estudos como o Google não apagam o fato de que o sucesso da IA - na nuvem ou não – ainda é raro. Conseguir o ROI exige imenso esforço, visão e comprometimento, e muitas empresas simplesmente não estão equipadas para superar suas barreiras internas. Por fim, as empresas precisam definir expectativas realistas sobre a IA e avançar com cautela. O hype não fechará a lacuna entre ambição e implementação, mas planejamento atencioso, cronogramas alcançáveis e alocação de recursos podem. A IA pode se tornar transformacional eventualmente, mas o sucesso generalizado provavelmente permanecerá raro – pelo menos por enquanto.
