Compradores de AI exigem dos fornecedores: mostrem o retorno real do investimento
A inteligência artificial virou o centro de quase toda conversa no mundo corporativo nos últimos anos. E não é à toa: a AI chegou prometendo transformar a forma como as empresas operam, atendem seus clientes e colaboram internamente — e de fato entregou muita coisa interessante ao longo desse caminho.
Mas o clima está mudando — e rápido. 🚀
Quem acompanhou o Enterprise Connect em Las Vegas percebeu uma virada importante no tom das discussões. Os avanços em inteligência artificial dominaram praticamente todas as apresentações e estandes de fornecedores. Até empresas como Google e Microsoft, que notavelmente não estiveram presentes fisicamente no evento, escolheram justamente a semana do Enterprise Connect para fazer anúncios de AI voltados para suas suítes de produtividade. Isso mostra o peso que a conferência tem no calendário do setor.
Mas, apesar de toda essa efervescência, as empresas compradoras chegaram nas reuniões com uma pergunta diferente na cabeça: onde está o retorno real disso tudo?
O hype ficou em segundo plano. O que está na frente agora é o ROI — mensurável, concreto e difícil de ignorar. Não basta mostrar uma feature nova ou uma demo impressionante. O mercado quer ver soluções específicas que resolvam problemas reais, gerem produtividade de verdade e justifiquem cada centavo investido.
E é exatamente sobre isso que vamos falar aqui. 👇
O Estado Atual da Adoção de AI nas Empresas
Os números não mentem — e eles pintam um cenário interessante. O estudo global AI for Business Success: 2025-26, conduzido pela Metrigy com aproximadamente 1.100 organizações, revelou que a adoção de inteligência artificial está em níveis altíssimos. Praticamente todas as empresas pesquisadas já utilizam AI de alguma forma em suas operações. Isso por si só já seria uma manchete relevante há poucos anos, mas hoje virou quase uma condição básica de competitividade.
O ponto mais revelador do estudo, porém, está em outro dado: apenas 54,2% das empresas afirmam que os benefícios da AI superaram seus custos até agora. Ou seja, quase metade das organizações que investiram em inteligência artificial ainda não conseguiu enxergar um retorno que justifique claramente o investimento. Esse número explica muito sobre a mudança de postura que está acontecendo no mercado. As empresas não estão desistindo da AI — longe disso — mas estão ficando muito mais exigentes com relação ao que esperam dela.
Segundo os dados da Metrigy, as organizações enxergam o maior valor da inteligência artificial em ajudar colaboradores a serem mais produtivos. Na teoria, isso leva a uma redução mensurável nos custos operacionais, além de melhorias em métricas de atendimento ao cliente e aumento de receita. O desafio é transformar essa teoria em prática documentada — e é justamente aí que muitas empresas ainda tropeçam.
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O Mercado Virou a Página do Hype
Durante anos, o ciclo era mais ou menos previsível: uma nova tecnologia aparecia, as promessas enchiam os palcos de conferências, os orçamentos eram liberados e as equipes corriam para implementar. Com a AI, esse ciclo aconteceu em velocidade acelerada, talvez como nunca antes na história da tecnologia corporativa. Em pouquíssimo tempo, praticamente toda grande empresa do planeta tinha algum projeto de inteligência artificial rodando — ou pelo menos anunciado. O problema é que anunciar e entregar são coisas bem diferentes.
Um exemplo que ilustra essa realidade de forma bastante contundente é o caso do Sora, a ferramenta de geração de vídeo da OpenAI. O Sora tinha aquele fator de fascínio inegável e inundou nossas redes sociais com vídeos gerados por AI que eram ora impressionantes, ora divertidos. Mas a OpenAI anunciou o encerramento da ferramenta por falta de receita. Apesar dos bilhões de dólares investidos, a empresa nunca conseguiu transformar o Sora em uma fonte de receita que justificasse o investimento. É um lembrete poderoso de que impressionar não é o mesmo que gerar valor de negócio.
Essa mesma visão se estende ao mundo corporativo. Líderes de TI e de negócios querem ver AI que entrega resultados reais, frequentemente específicos para seu setor de atuação. Abordagens de marketing e produto que simplesmente destacam novos recursos não funcionam mais como ponto de partida para uma conversa comercial. O que o Enterprise Connect deixou claro é que os executivos estão cansados de investir em iniciativas que não conseguem provar seu valor de forma objetiva.
A conversa mudou de como implementamos AI? para o que essa AI está gerando de retorno concreto para o negócio? Essa transição pode parecer sutil, mas ela representa uma maturidade enorme no mercado. Significa que as empresas aprenderam a questionar, a medir e a exigir mais de seus fornecedores e parceiros tecnológicos. E isso é, no fundo, uma ótima notícia para todo o ecossistema.
Soluções Específicas Que Já Estão Entregando Valor
Em vez de apenas falar sobre o potencial da inteligência artificial, diversos fornecedores no Enterprise Connect apresentaram soluções específicas alimentadas por AI que já estão gerando impacto mensurável nos negócios dos clientes. Alguns exemplos que merecem destaque:
- NICE apresentou inovações em AI agêntica que permitem a agentes identificar e implementar automaticamente oportunidades de melhoria nos negócios com base em sinais captados dentro de conversas com clientes. Isso transforma interações cotidianas em insights acionáveis para a operação.
- RingCentral lançou o AI Receptionist (AIR) Pro, com capacidades sofisticadas que melhoram a habilidade das empresas de capturar leads, reduzir cancelamentos de agendamentos e se diferenciar por meio de um atendimento ao cliente aprimorado.
- Zoom apresentou o Agentic AI 3.0, que permite a automação de fluxos de trabalho no front office e no back office e possibilita que indivíduos transformem anotações de reuniões em documentos acionáveis.
Em todos esses casos, as iniciativas de AI são projetadas para permitir que os clientes automatizem e otimizem o trabalho usando inteligência artificial como um multiplicador de força. Na teoria — e cada vez mais na prática — isso gera ROI mensurável. Quando o foco se desloca do experimento para o resultado, a automação deixa de ser um projeto isolado dentro de um laboratório de inovação e passa a fazer parte da estratégia central do negócio. É nesse momento que as coisas ficam sérias — e interessantes. 🎯
AI Verticalizada: Soluções Pensadas Para Setores Específicos
Outro movimento que chamou atenção no Enterprise Connect foi a tendência de verticalização da AI, com fornecedores desenvolvendo soluções direcionadas para setores específicos. Tanto a GoTo quanto a RingCentral fizeram anúncios voltados para a área de saúde, aproveitando a proximidade com a conferência HIMSS de tecnologia para saúde, que aconteceu ao lado do Enterprise Connect.
Em cada caso, os fornecedores estão aplicando inteligência artificial para otimizar fluxos de trabalho específicos do setor de saúde, oferecendo potencial concreto para retorno mensurável. Essa movimentação em direção a soluções verticalizadas faz todo sentido quando você pensa na lógica do ROI: quanto mais ajustada a ferramenta estiver ao contexto real de uso, mais rápido e mais claro será o benefício percebido pelo cliente.
Não é coincidência que as empresas que estão conseguindo demonstrar o melhor retorno sobre investimento em AI são aquelas que escolheram atacar problemas muito bem definidos dentro de indústrias específicas. Saúde, serviços financeiros, varejo — cada setor tem suas dores particulares, seus gargalos operacionais e suas regulamentações. Uma solução genérica de AI pode até ajudar em parte, mas uma solução desenhada com profundo entendimento do contexto da indústria tem uma chance infinitamente maior de gerar impacto real.
Google e Microsoft Reforçam a Aposta em Produtividade
Fora do Enterprise Connect, dois anúncios chamaram atenção especial e reforçaram a tendência do o que a AI pode fazer por mim agora?
O Google lançou novas capacidades de AI dentro do Workspace, projetadas para acelerar a criação de documentos por meio de interação em linguagem natural com Sheets, Docs e Slides. Essa iniciativa é uma resposta direta ao crescimento de ferramentas de criação de conteúdo com AI em primeiro plano, como Canva e Gamma, que reduziram drasticamente o tempo e a expertise necessários para produzir conteúdo de alta qualidade.
A Microsoft, por sua vez, anunciou o Copilot Wave 3, que adiciona capacidades similares de criação de conteúdo, além de gerenciamento de agentes e uma nova licença empacotada chamada E7. Essa licença combina Microsoft 365 E5, Copilot, gerenciamento de agentes e segurança em uma única oferta. Embora a nova licença não seja em si uma melhoria de produtividade, ela potencialmente reduz o custo de entrada para clientes que desejam usar o Copilot para melhorar a produtividade de suas equipes.
Ambos os movimentos mostram que até as gigantes da tecnologia estão ajustando seu discurso — e seus produtos — para atender uma demanda que vem diretamente dos compradores: menos promessa, mais entrega tangível.
ROI Não É um Número Isolado, É uma Conversa Contínua
Tem uma armadilha comum quando o assunto é ROI em projetos de AI: as empresas tentam calcular o retorno antes mesmo de entender o problema que estão tentando resolver. O resultado disso é uma conta bonita no papel que não se sustenta na prática. O ROI real começa muito antes da planilha — começa na identificação precisa do gargalo, do processo ineficiente, da tarefa repetitiva que consome tempo e energia sem agregar valor estratégico. É só quando você tem clareza sobre o problema que consegue medir, de verdade, o impacto da solução.
Nada de plataformas genéricas que prometem resolver tudo ao mesmo tempo. O que está gerando resultado de verdade são ferramentas desenhadas para contextos específicos — seja no atendimento ao cliente, na gestão de contratos, na triagem de documentos, na análise de dados de vendas ou na automação de fluxos internos. Quanto mais cirúrgica for a solução, mais fácil fica medir o antes e o depois, e mais convincente fica o argumento para continuar investindo.
Outro ponto que ficou evidente nas discussões é que o ROI em AI raramente aparece de uma vez só. Ele se acumula. Uma automação que economiza 20 minutos por dia de um colaborador parece pouco isoladamente, mas multiplicada por 200 pessoas durante um ano inteiro, vira um número que qualquer CFO olha com atenção. É por isso que a produtividade ganhou tanto destaque nas conversas — ela é o elo mais direto entre o que a tecnologia faz e o que o negócio sente no bolso. 🔄
O Alerta Importante: Automatizar Não É o Mesmo Que Otimizar
Existe uma ressalva fundamental que merece destaque e que apareceu com força nas discussões do setor. Permitir que a AI otimize fluxos de trabalho certamente entrega benefícios. Mas o valor real provavelmente vem de usar a inteligência artificial para otimizar o design dos próprios fluxos de trabalho, e não apenas para executá-los mais rápido.
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Simplesmente automatizar um processo ruim e ineficiente não vai entregar o mesmo valor que redesenhar e otimizar esse processo antes de automatizá-lo. O termo otimização de processos de negócio é antigo, mas a AI oferece uma promessa renovada de entregar benefícios mensuráveis por meio da reengenharia de processos quando necessário.
As empresas mais bem-sucedidas nessa frente são as que param para fazer a pergunta difícil antes de sair automatizando tudo: esse processo deveria existir dessa forma em primeiro lugar? Quando a resposta é não, a AI entra primeiro como ferramenta de diagnóstico e redesenho, e só depois como motor de automação. Essa sequência faz toda a diferença nos resultados finais.
Um Futuro Aberto e Conectado
Por fim, um ponto crucial que está ganhando cada vez mais relevância: a AI só pode ser verdadeiramente benéfica se fizer parte de um ecossistema aberto, sem ficar presa em silos isolados. Um agente de AI ou chatbot precisa ter acesso a dados tanto dentro de aplicações diretamente conectadas quanto em fontes de dados de terceiros, via protocolos como MCP e A2A.
A boa notícia é que os fornecedores estão cada vez mais caminhando nessa direção, ampliando a interoperabilidade de suas soluções e melhorando a capacidade da inteligência artificial de acessar informações onde quer que elas estejam. Isso é essencial para que as promessas de ROI se concretizem, porque uma AI que só enxerga metade dos dados relevantes vai, inevitavelmente, entregar metade do valor potencial.
Produtividade Como Métrica Central
Se tem uma palavra que atravessou todas as discussões do Enterprise Connect de ponta a ponta, foi produtividade. Não produtividade no sentido de fazer mais com menos — essa é uma leitura reducionista que ignora o custo humano da pressão excessiva. A produtividade que o mercado está buscando agora é a que libera as pessoas para fazer o que elas fazem melhor: pensar, criar, resolver problemas complexos, construir relacionamentos. A AI e a automação entram como suporte, como infraestrutura, como o recurso que absorve o trabalho repetitivo e de baixo valor para que os times possam operar no seu melhor nível.
Essa visão tem um impacto direto em como as empresas escolhem suas ferramentas. Em vez de buscar a solução mais impressionante ou a que tem o marketing mais agressivo, elas estão olhando para casos de uso específicos dentro das suas próprias operações e perguntando: isso vai fazer minha equipe render mais? Vai reduzir o tempo que elas passam em tarefas que não agregam valor? Vai me dar dados melhores para tomar decisões mais rápidas? Quando a resposta é sim e os números confirmam, o investimento se justifica sozinho — sem precisar de slide ou discurso de venda.
O que está ficando claro é que as empresas que conseguiram traduzir AI em ganho real de produtividade não fizeram isso por acidente. Elas definiram métricas antes de implementar, acompanharam os resultados de perto e ajustaram o caminho sempre que necessário. Isso exige uma cultura de dados e uma disposição para iterar — duas coisas que, felizmente, a própria tecnologia está ajudando a construir dentro das organizações. O ciclo se retroalimenta: mais dados geram melhores decisões, que geram implementações mais eficientes, que geram mais ROI, que justificam mais investimento em automação.
No fim das contas, o que o mercado está dizendo — alto e claro — é que a era das apostas cegas em tecnologia ficou para trás. A AI provou que tem substância. Agora ela precisa provar, projeto a projeto, processo a processo, que consegue transformar essa substância em resultado concreto. E as empresas que entenderam isso cedo estão saindo na frente — não porque têm o maior orçamento ou a equipe mais técnica, mas porque fizeram as perguntas certas antes de apertar o botão. 💡
