A adoção de inteligência artificial nas empresas atingiu um novo patamar de maturidade — mas isso não significa que a maioria esteja lucrando com isso. Segundo o estudo Global AI Pulse Q1 2026, da KPMG, realizado com 2.110 executivos de topo em 20 países e oito setores, apenas 8% das organizações conseguem comprovar retorno efetivo do investimento em IA, mesmo com 95% já tendo uma estratégia formal definida para a tecnologia.
Dentro desse cenário, porém, existe um grupo que já quebrou esse padrão: cerca de 11% das organizações pesquisadas conseguem gerar resultados mensuráveis e sustentáveis com IA. Entender o que esse grupo faz de diferente é mais valioso, para quem decide sobre investimento em tecnologia, do que qualquer benchmark de modelo ou fornecedor.
A diferença não está na tecnologia escolhida
O primeiro ponto que o estudo da KPMG deixa claro é que a diferença entre esse grupo restrito e a maioria não está no modelo de IA adotado, no fornecedor escolhido ou no volume de capital investido. Cerca de 40% das organizações pesquisadas já estão em fase de escalabilidade ou disseminação da tecnologia, e 64% afirmam que a IA já gera valor para o negócio — números que, isoladamente, sugeririam maturidade ampla. O gap aparece exatamente na transição entre “a IA gera valor percebido” e “esse valor é mensurável e sustentável ao longo do tempo”.
As empresas que compõem esse grupo de 11% se destacam por três características específicas, segundo o levantamento: maior maturidade na integração da tecnologia aos processos de negócio já existentes, maior capacidade de medir impacto de forma sistemática, e uma abordagem mais estruturada à gestão de risco. Nenhuma dessas três características depende de qual modelo de IA a empresa usa — depende de como a empresa organiza sua própria operação ao redor da tecnologia.
Por que a maioria fica presa na fase de experimentação
O padrão mais comum entre as organizações que ainda não comprovam retorno é a permanência prolongada em fase de piloto. A empresa testa, aprende, ajusta, mas não estabelece um caminho claro de transição do piloto para a operação em escala, com métricas fixas de acompanhamento. Isso cria a sensação de progresso constante — sempre há um novo projeto de IA em andamento — sem que nenhum deles amadureça o suficiente para virar parte estrutural do negócio.
Esse é o ponto exato em que o grupo de 11% se diferencia: eles tratam a transição de piloto para escala como decisão de gestão, não como consequência natural do tempo. Definem, desde o início do projeto, quais critérios um piloto precisa atingir para justificar expansão, e têm disciplina para descontinuar iniciativas que não atingem esses critérios — em vez de mantê-las indefinidamente em modo de teste.
Gestão de risco como parte da maturidade, não como freio
O terceiro traço identificado pela pesquisa — abordagem mais estruturada à gestão de risco — é, talvez, o mais contraintuitivo. A expectativa comum é que mais controle e mais governança tornem a adoção de IA mais lenta. Os dados sugerem o oposto: organizações com processos de risco mais maduros conseguem escalar iniciativas de IA com mais confiança, justamente porque já resolveram, de antemão, as perguntas que travam decisões de expansão em empresas menos preparadas — segurança de dados, viés algorítmico, conformidade regulatória.
Isso significa que investir em estrutura de governança não é o oposto de investir em inovação — é, muitas vezes, o que permite que a inovação avance de fase piloto para fase de escala sem travar no meio do caminho por falta de resposta a uma pergunta de compliance que deveria ter sido resolvida antes.
O caminho prático para sair da maioria e entrar no grupo restrito
Para qualquer empresa que reconhece estar presa na fase de experimentação, o primeiro passo não é aumentar o número de projetos de IA em andamento — é reduzir esse número e aprofundar a maturidade de gestão sobre os poucos projetos que realmente têm potencial de impacto mensurável. Isso envolve definir, por escrito, os critérios de sucesso de cada iniciativa antes de lançá-la, revisar esses critérios em ciclos curtos, e ter coragem de encerrar o que não performa, para concentrar recurso no que performa.
Esse tipo de disciplina de gestão de IA, que separa quem lucra de quem apenas experimenta, é o eixo central de formações como o AI First da StartSe, voltadas a lideranças que precisam transformar estratégia de IA em resultado medível, e não apenas em intenção documentada.
A pergunta que separa, hoje, quem vai integrar esse grupo restrito de quem vai continuar apenas testando não é “que tecnologia de IA vamos adotar”. É “que critério de maturidade de gestão estamos dispostos a exigir de cada projeto antes de chamá-lo de sucesso”.
