Introdução
A inteligência artificial empresarial finalmente saiu da fase experimental e começou a mostrar resultados concretos. Um novo estudo global com 2.600 líderes empresariais revela que a IA agora suporta quase um terço de todas as tarefas nas organizações – um salto de 25% para 30% em apenas um ano. Mais impressionante ainda: as expectativas de retorno sobre investimento (ROI) para IA agêntica dispararam de 10% para 17% no mesmo período. Esses números, extraídos do relatório SAP Value of AI Report 2026, sinalizam uma mudança fundamental na forma como as empresas enxergam e implementam tecnologias de IA.
Para executivos brasileiros navegando pela transformação digital, esses dados trazem lições valiosas. Enquanto 69% das empresas globais se dizem satisfeitas com o ROI obtido até agora, 67% acreditam que a tecnologia ainda não está entregando seu potencial completo. Essa aparente contradição revela uma realidade complexa: as organizações aprenderam que a IA funciona, mas também descobriram o quanto ainda precisam evoluir para extrair valor real em escala.
A fragmentação estratégica como principal obstáculo
Apesar do crescimento nos investimentos, mais da metade das organizações ainda adota IA de forma fragmentada e sem coordenação central. Apenas 17% reportam uma abordagem verdadeiramente estratégica e holística – embora esse número tenha quase dobrado dos 9% registrados no ano anterior. Essa fragmentação cria um cenário familiar para muitas empresas brasileiras: iniciativas isoladas que funcionam bem em seus silos, mas falham em transformar processos de negócio completos.
Sean Kask, chief AI strategy officer da SAP, observa que muitas vezes essa fragmentação começa no próprio board de diretores. “Você acaba com muitas iniciativas orgânicas e desconectadas de IA que surgem espontaneamente”, explica Kask. “Elas lutam para prosperar, às vezes apenas por questões de qualidade de dados, mas mesmo as iniciativas com abordagem estratégica ainda trabalham em silos.”
Esse padrão é particularmente relevante para o mercado brasileiro, onde a pressão por resultados rápidos frequentemente leva a implementações apressadas. Empresas que investem em ferramentas de IA sem uma estratégia clara de integração e governança acabam criando o que o relatório chama de “atividade sem resultados” – muita movimentação, pouco impacto real nos indicadores de negócio.
Agentes de IA: a nova fronteira da automação empresarial
O conceito de agentes de IA representa uma evolução significativa em relação aos chatbots e assistentes virtuais que dominaram os primeiros anos da IA generativa. Diferentemente de sistemas que apenas respondem a comandos específicos, agentes podem planejar, raciocinar através de múltiplas etapas e utilizar diversas ferramentas para alcançar um objetivo – espelhando como pessoas realmente trabalham.
A SAP já implementou mais de 400 casos de uso de IA em seu portfólio, mas os agentes representam um salto qualitativo. Um exemplo concreto: um agente para contabilidade de provisões que reduz uma tarefa que normalmente consumiria 12 horas mensais de um contador para apenas 2 ou 3 horas. Para empresas de médio porte, isso representa não apenas economia de tempo, mas a possibilidade de realocar profissionais qualificados para atividades mais estratégicas.
O ROI geral de IA cresceu de 16% para 21% este ano, com projeções indicando um valor potencial de US$ 15,9 milhões nos próximos dois anos para empresas que implementarem a tecnologia corretamente. No entanto, apenas 3% das organizações se consideram totalmente preparadas para essa nova era de agentes autônomos – um alerta importante para gestores que ainda veem IA como uma tecnologia do futuro, não do presente.
Qualidade de dados: o gargalo invisível da IA empresarial
O relatório identifica qualidade e disponibilidade de dados como a barreira número um para extrair mais valor da IA, citada por 73% dos respondentes. Ainda mais preocupante: 79% reportam retrabalho, atrasos ou acúmulo de tarefas devido a outputs de baixa qualidade pelo menos ocasionalmente. Para o contexto brasileiro, onde muitas empresas ainda lutam com sistemas legados e dados fragmentados, esse desafio é ainda mais pronunciado.
A natureza do problema evoluiu com os modelos de fundação. Enquanto o deep learning tradicional exigia extenso trabalho de limpeza e preparação de dados, os modelos generativos modernos tornam a preservação do contexto de negócio fundamental. “Assim que você extrai dados de um sistema ERP, você quebra toda a informação contextual, toda a semântica, e para IA generativa, essa é a parte mais útil”, alerta Kask.
A SAP aborda esse desafio através de um grafo de conhecimento em seu ERP na nuvem que mapeia 452.000 tabelas ABAP e 7,3 milhões de campos de dados. Essa abordagem preserva o contexto empresarial crítico que permite à IA entender não apenas o que são os dados, mas como eles se relacionam com processos de negócio reais – uma lição importante para empresas considerando migração para a nuvem ou modernização de sistemas.
Governança de IA: o desafio que as empresas ainda não sabem que têm
À medida que a IA se integra mais profundamente aos processos empresariais, a governança emerge como o próximo grande desafio. Apenas 12% das empresas se consideram totalmente preparadas para governar IA, enquanto 69% admitem o uso ocasional ou frequente de ferramentas de “shadow AI” não aprovadas – um risco significativo de segurança e compliance.
O conceito de “shadow agents” – agentes que podem acessar dados ou executar ações não autorizadas – representa um novo tipo de risco empresarial. A resposta da SAP, o AI Agent Hub, já descobriu milhares de agentes SAP e não-SAP dentro de ambientes corporativos que as empresas desconheciam completamente. Kask compara a disciplina necessária ao processo de contratação: “A maioria das empresas nunca contrataria um funcionário sem saber quais direitos de acesso e permissões essa pessoa precisa ter em seu papel.”
Para o mercado brasileiro, onde regulamentações como a LGPD já impõem requisitos rigorosos de governança de dados, a governança de IA representa uma extensão natural – mas complexa – desses frameworks existentes. Empresas que não estabelecerem controles adequados agora podem enfrentar não apenas riscos operacionais, mas também regulatórios significativos no futuro próximo.
Transformação da força de trabalho: além do upskilling técnico
O relatório destaca que quase 80% dos respondentes concordam que maximizar o valor da IA requer mais do que apenas capacitação técnica. Com 75% das empresas já planejando programas de requalificação, a conversa está mudando de “quais empregos a IA vai substituir” para “como pessoas e IA colaboram mais efetivamente”.
Essa mudança de perspectiva é crucial para o contexto brasileiro, onde o medo da substituição por IA ainda domina muitas discussões. A realidade emergente mostra que agentes ainda requerem supervisão humana significativa, redesenho de fluxos de trabalho e, principalmente, julgamento humano aprimorado. O contador que antes gastava 12 horas em provisões agora precisa entender como supervisionar e validar o trabalho do agente – uma habilidade completamente nova.
A SAP visualiza isso através do conceito de “Empresa Autônoma”, onde agentes se conectam a dados contextualmente ricos e governança empresarial através de silos funcionais, usando interfaces de linguagem natural como o Joule para mediar a interação entre pessoas e sistemas. É uma visão que requer repensar não apenas tecnologia, mas cultura organizacional.
O que isso significa para empresas brasileiras
Os dados do relatório trazem mensagens claras para executivos brasileiros. Primeiro, a janela de oportunidade para advantage competitiva através de IA está se fechando rapidamente – com 30% das tarefas já suportadas por IA globalmente, empresas que ainda não iniciaram sua jornada estão ficando para trás. Segundo, o sucesso não virá de implementações isoladas ou experimentos departamentais, mas de uma abordagem estratégica que conecte dados, processos e pessoas.
A experiência global mostra que empresas obtêm ROI real quando superam três barreiras principais: fragmentação estratégica, qualidade de dados e governança inadequada. Para o contexto brasileiro, isso significa investir não apenas em tecnologia, mas em mudança organizacional profunda – desde a modernização de sistemas legados até a criação de uma cultura que abraça a colaboração humano-IA.
Talvez mais importante, o relatório sugere que o valor real da IA empresarial não está em substituir pessoas, mas em amplificar capacidades humanas. Agentes que automatizam tarefas repetitivas liberam profissionais para trabalho mais estratégico, mas apenas se as organizações investirem na transformação necessária da força de trabalho.
Conclusão
O salto de 25% para 30% nas tarefas suportadas por IA em apenas um ano sinaliza que a tecnologia cruzou definitivamente o abismo entre experimento e execução. Para empresas brasileiras, os dados do relatório SAP Value of AI Report 2026 servem como um chamado urgente à ação – mas também como um roteiro para implementação bem-sucedida.
O paradoxo revelado pela pesquisa – empresas satisfeitas com ROI atual mas conscientes do potencial não realizado – captura perfeitamente o momento atual da IA empresarial. As organizações aprenderam que a tecnologia funciona, mas também descobriram que extrair valor real requer muito mais do que comprar as ferramentas mais recentes. Requer estratégia integrada, dados de qualidade com contexto preservado, governança robusta e, fundamentalmente, uma transformação na forma como pessoas e máquinas colaboram.
Como Kask conclui, “realizar valor real da IA não será fácil porque demanda uma nova abordagem. É fundamentalmente uma mudança humana mais do que técnica, porque você só pode alcançar valor real se agentes, processos e pessoas trabalharem como um só.” Para executivos brasileiros navegando essa transformação, a mensagem é clara: o futuro da IA empresarial já chegou, e o sucesso dependerá menos de qual modelo você usa e mais de quão bem você integra essa tecnologia ao tecido da sua organização.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em VentureBeat, disponível em https://venturebeat.com/technology/companies-are-finally-seeing-ai-roi-and-now-they-know-how-much-more-value-it-can-deliver.
