Para líderes de tecnologia em 2027, a adoção de inteligência artificial (IA) já não é o assunto central das agendas executivas. Muitas empresas implantam ferramentas de IA em diversas áreas, mas boa parte ainda não consegue dizer quanto valor essas ferramentas geram. O foco agora é direcionar os esforços para o que gera retorno concreto no negócio, e não apenas empoderar as áreas para criar pilotos.
O mercado ainda confunde produtividade com retorno, mas economizar tempo na execução de uma tarefa não significa, necessariamente, impacto no caixa da empresa. A automação é apenas o começo. O ganho real está em tomar decisões melhores e mais rápidas, de forma integrada aos processos.
Em 2027, os líderes de tecnologia terão o desafio de transformar o uso da IA em resultado mensurável. Esse foi um dos principais temas debatidos na Conferência Gartner CIO & IT Executive 2026, realizada em São Paulo em setembro. Para que isso aconteça, são necessárias mudanças estruturais na forma como a empresa enxerga e trabalha a IA.
Alguns pontos importantes nessa percepção estão descritos a seguir.
- Adoção não garante resultado de negócio
Ter licenças e pilotos espalhados pela organização já não sinaliza avanço. O passo seguinte é medir o impacto de cada ferramenta na área que a utiliza. O verdadeiro valor surge quando os casos de uso deixam de ser iniciativas isoladas e passam a influenciar indicadores-chave do negócio, como custo, prazo, receita ou capital de giro.
Antes de pensar na implantação, é necessário mapear os indicadores de negócio que se pretende mover e estabelecer uma linha clara entre a iniciativa e os resultados esperados. A partir disso, o projeto pode ser estruturado, com estimativa de retorno, responsáveis definidos e métricas acordadas.
Esse é o trabalho mais fácil do ciclo. A parte difícil vem depois, quando a área precisa mudar a forma de trabalhar para que o ganho se sustente e possa ser escalado.
- Produtividade não se converte em caixa automaticamente
Tempo economizado por colaboradores não vira resultado financeiro por conta própria. Se uma equipe ganha duas horas por semana com automação e essas horas são absorvidas por tarefas sem impacto, o ganho desaparece. O valor surge quando o processo é redesenhado, e não apenas acelerado.
Um exemplo concreto ajuda a ilustrar o ponto. A Falconi conduziu um projeto em uma empresa de tecnologia médica com operação em diversos países da América Latina. O objetivo era aumentar a visibilidade dos processos e acelerar sua transformação digital.
Com a combinação de torres de controle para monitoramento contínuo, priorização por valor e gestão de mudança, entre outros fatores, a redução no ciclo order-to-cash chegou a 36% e um ROI de 3x. A lição que fica é que o indicador mais relevante é quanto resultado foi capturado, e não quanto tempo foi poupado das equipes.
- Processos não funcionam mais como antes
A automação é muito associada ao uso da IA, mas ela é apenas o começo. Automatizar pequenas tarefas pode não trazer um ganho real se não houver mudança de mindset e redesenho dos processos para que as decisões sejam tomadas de forma mais ágil e eficiente.
O que traz valor significativo são decisões mais rápidas, apoiadas por inteligência artificial incorporada aos processos. Essa mudança permite que as pessoas migrem de um papel mais executor para um papel de governança e tomada de decisão, enquanto a IA atua como acelerador.
O papel do líder de TI deixa de ser apenas viabilizar a adoção de IA e passa a ser redesenhar, junto ao negócio, o modelo operacional da organização. Mais do que multiplicar agentes, é preciso definir onde humanos e IA atuam, quais decisões podem ser delegadas, onde permanece a accountability e quais mecanismos de governança sustentam essa nova forma de operar.
O desafio do CIO é transformar a IA em parte do modelo de gestão e execução da empresa, redesenhando processos, papéis e direitos de decisão para ganhar velocidade sem perder controle. É essa mudança, e não a automação isolada de tarefas, que pode converter IA em vantagem competitiva sustentável.
- Governança é peça-chave para escalar
Quanto mais autonomia concedemos à IA, mais essencial é criar confiança para escalar. A falta de limites claros não escala os processos. A governança é fundamental ao conectar estratégia, execução e impacto mensurável, sem se limitar ao controle burocrático.
Isso implica sair de uma visão restrita de processos para uma abordagem de transformação que envolve pessoas, áreas e a companhia como um todo. A governança passa a atuar como um acelerador das entregas, garantindo o alinhamento entre as iniciativas, os objetivos estratégicos e as diretrizes do negócio. Com isso, evita-se que projetos avancem sem direcionamento claro ou encontrem barreiras que comprometam sua implantação. Sem governança, a IA tende a produzir apenas experimentos isolados, com pouco retorno e impacto limitado para o negócio.
Líderes devem adotar essa visão e estruturar uma governança que permita gerar entregas com IA e valor para a companhia, e não apenas experimentos, o que ainda é um padrão frequente nas empresas. Muitas pessoas têm ideias, mas não se preocupam com a qualidade dos dados nem com as leis de proteção de dados, tanto no Brasil quanto no exterior.
Quando o projeto chega à produção, ele é bloqueado, e com razão. Se a governança for aplicada no momento correto, esse risco diminui. Por isso, a governança não deve atuar como um mecanismo de correção, mas como um habilitador das entregas, antecipando requisitos, reduzindo riscos e criando as condições para que as iniciativas avancem com segurança e velocidade.
- 5. O go-live é apenas o começo
O financiamento de um projeto de IA precisa acompanhar evidência, adoção e geração de valor. Diferentemente dos projetos tradicionais, que possuem escopo, prazo e encerramento bem definidos, a IA exige um processo contínuo de evolução. O objetivo não é apenas colocar uma solução em produção, mas ampliar gradualmente sua capacidade de gerar resultados para o negócio.
O go-live representa apenas o início da jornada. A partir desse momento, é necessário acompanhar indicadores, medir resultados, entender padrões de uso e identificar oportunidades de melhoria. À medida que a organização aprende com a solução e aumenta sua confiança na tecnologia, novos casos de uso podem ser incorporados, ampliando o impacto da iniciativa.
A entrega de valor é construída ao longo do tempo, conforme a solução é adotada pelas equipes, integrada aos processos e replicada em diferentes áreas da organização. Quanto maior o potencial de escalabilidade e reaproveitamento, maior tende a ser o retorno acumulado.
Líderes de tecnologia em 2027 precisarão conectar múltiplos fatores para criar diferencial
Eliminar silos entre as áreas é uma das primeiras barreiras a serem superadas. É comum encontrarmos departamentos que otimizam apenas a sua parte. Por isso, o primeiro passo é quebrar essa lógica interna.
Quando a organização enxerga o processo de ponto a ponta, da venda ao recebimento, as decisões passam a considerar o impacto em todas as áreas envolvidas. Também é importante olhar para além da empresa e verificar se existem gargalos na cadeia de valor.
Em 2027, a vantagem competitiva estará com o líder de tecnologia que conectar adoção, processos, governança e contexto para transformar IA em resultado. Um bom ponto de partida é uma pergunta simples: qual indicador de negócio essa iniciativa vai mover, e como vamos medir esse impacto?
*Maicon Banni é Sr Manager de Tech Consulting da Falconi, e Renato Sanchetta é Process Intelligence Solutions Lead
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