Quase todas as empresas pesquisadas pela KPMG afirmam ter uma estratégia de IA, mas apenas 8% podem apontar um retorno sólido sobre o investimento. A disparidade, destacada no relatório Global AI Pulse Q1 2026 da empresa, destaca uma frustração crescente entre executivos que investiram capital em projetos de aprendizado de máquina sem ver o aumento esperado no faturamento.

Jon Weberg, CEO da Profitalize, atribui a lacuna a um passo fundamental errado: as organizações frequentemente compram IA como um produto autônomo em vez de incorporá-la ao tecido das operações diárias. "Quando a IA vive em silos isolados, cada ferramenta resolve apenas um fragmento do problema", disse Weberg aos repórteres. "O valor real emerge quando cada decisão é informada por um contexto compartilhado que flui por toda a empresa".

A abordagem da Profitalize, chamada de Síntese de IA, trata a inteligência artificial como uma infraestrutura conectada em vez de uma coleção de aplicações independentes. Na prática, a estrutura incentiva os dados e insights a viajarem livremente entre departamentos - marketing alimenta vendas, resultados de atendimento ao cliente moldam futuras campanhas e métricas operacionais informam o planejamento estratégico. O resultado, segundo Weberg, é um loop de feedback contínuo que amplifica o impacto de cada modelo de IA.

As próprias descobertas da KPMG ecoam esse sentimento. A Pesquisa Trimestral de IA revelou que 78% dos líderes lutam para quantificar benefícios indiretos ou de longo prazo, citando lacunas de habilidades e desafios de escalabilidade como obstáculos adicionais. Sem uma arquitetura unificada, as empresas encontram dificuldades em capturar as vantagens mais amplas e frequentemente intangíveis que a IA pode oferecer.

O sentimento da indústria está mudando. A 29ª Pesquisa Global de CEOs da PwC notou uma queda na confiança sobre o crescimento de receita de curto prazo, uma tendência vinculada a retornos de IA desiguais e pressões econômicas mais amplas. Enquanto isso, o Índice Econômico 2026 da Anthropic insta as empresas a avaliar a IA com base na complexidade e no valor econômico do trabalho realizado, em vez de confiar apenas em métricas de uso.

A formação de Weberg em marketing digital e consultoria informa sua perspectiva. Tendo construído sites como adolescente e mais tarde aconselhado dezenas de empresas, ele observou um padrão recorrente: iniciativas de crescimento recebem atenção, mas a falta de coordenação entre departamentos dificulta a escalabilidade sustentável. "O verdadeiro gargalo não é a tecnologia; é a forma como as equipes se comunicam e compartilham dados", explicou.

A plataforma da Profitalize é projetada para abordar esse gargalo. Centralizando fluxos de dados e permitindo que os modelos de IA aprendam uns com os outros, o sistema visa transformar insights isolados em inteligência em toda a organização. A supervisão humana permanece como um corner stone, garantindo que o julgamento, a política e a direção estratégica orientem as decisões automatizadas.

Os especialistas dizem que a próxima fase da adoção de IA provavelmente dependerá de soluções integradas. À medida que as empresas continuam a investir pesadamente em IA, a capacidade de demonstrar impacto transversal pode se tornar um diferenciador fundamental. As empresas que conseguem mostrar como a IA melhora a colaboração, o compartilhamento de conhecimento e a melhoria contínua em toda a empresa podem desbloquear valor que as métricas de ROI tradicionais ignoram.

Nesse cenário em evolução, a IA não é mais uma compra simples de software. É uma decisão arquitetônica - uma que exige alinhamento de pessoas, processos e tecnologia. Líderes que adotam uma abordagem unificada podem não apenas fechar a lacuna de ROI, mas também estabelecer um novo padrão de desempenho empresarial.

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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