Essa cautela revela uma dúvida que atravessa a maior parte das organizações: a inteligência artificial está, de fato, gerando valor mensurável? A pesquisa da EY mostra que apenas 34% dos CIOs consideram a tecnologia o principal motor de crescimento e inovação em suas empresas. Mesmo com orçamentos mais robustos, boa parte das lideranças ainda enxerga a IA como ferramenta de suporte: útil, mas periférica à estratégia central. O resultado é um paradoxo comum: as empresas avançam em experimentos tecnológicos, mas ainda têm dificuldade em capturar o verdadeiro retorno da inovação.
Essa distância entre expectativa e resultado também é reflexo de um modo de pensar. Quando a tecnologia é vista apenas como operação, e não como parte da estratégia corporativa, o retorno tende a ser limitado. É o ponto em que a inovação precisa deixar o terreno da eficiência para entrar no da estratégia e isso exige uma mudança de mentalidade em todo o ecossistema digital.
Essa visão resume um movimento mais amplo: a maturidade digital não se mede pelo volume de tecnologia adotada, mas pela forma como ela é traduzida em valor. E essa é a fronteira que separa o uso da IA como ferramenta da IA como estratégia.
Os dados da EY reforçam isso. As organizações em que o CIO lidera a agenda de IA em conjunto com o CEO têm 84% mais chances de atingir ROI acima de 2x. Já aquelas em que a liderança é isolada apresentam retornos muito menores. Ou seja: o valor da inovação não depende apenas de investimento, mas de governança, alinhamento executivo e propósito comum.
Mas se o retorno da inovação ainda é tão difícil de mensurar, por que ela continua sendo o investimento mais rentável do mundo corporativo? A resposta está no tempo e, principalmente, na cultura. O debate sobre inteligência artificial deixou isso claro: enquanto algumas empresas ainda esperam resultados imediatos, outras já entenderam que a inovação se paga quando vira conhecimento acumulado.
Um estudo conduzido por Benjamin Jones (Northwestern University) e Lawrence Summers (Harvard University), citado pela MIT Technology Review Brasil, estimou que cada dólar investido em pesquisa e desenvolvimento gera, em média, cinco dólares de retorno em riqueza por pessoa. O cálculo considera os efeitos da P&D sobre produtividade, crescimento econômico e bem-estar social, uma tentativa de traduzir, de forma sistêmica, o impacto da inovação no longo prazo.
O resultado reforça a lógica que o mercado costuma esquecer: a inovação é cumulativa. Cada avanço técnico carrega o aprendizado de inúmeras tentativas anteriores (algumas bem-sucedidas, outras não), e o valor real surge quando esse conhecimento se acumula e transforma a capacidade de adaptação das organizações. Quanto mais contínuo o investimento, mais robustos os efeitos sobre produtividade, aprendizado e competitividade.
Mas essa equação depende de algo que vai além do orçamento. A inovação só se traduz em resultado quando existe cultura capaz de sustentar o processo e esse é um ponto que conecta diretamente o avanço da IA ao comportamento das organizações. A cada novo ciclo tecnológico, as empresas precisam aprender, desaprender e reconstruir métodos. E isso exige tempo, confiança e mentalidade aberta ao erro.
A fala sintetiza o que os estudos de Jones e Summers demonstram em escala global: a inovação é um processo de longo prazo, em que o retorno cresce à medida que a cultura amadurece. Em IA, isso significa sair da lógica do experimento e caminhar para a consolidação, não apenas automatizar tarefas, mas criar conhecimento de negócio, desenvolver novos produtos e redesenhar.
Na Mirante, essa visão de longo prazo se traduz em prática. Modernizar sistemas, desenvolver novas soluções digitais ou integrar agentes de IA são formas de transformar o conhecimento acumulado em vantagem competitiva.
Essa parceria é o que sustenta o verdadeiro ROI da inovação: a capacidade de aplicar inteligência sobre o que já existe, reconstruindo o legado sem romper o que funciona. É assim que a tecnologia deixa de ser promessa e se torna resultado, quando a experimentação dá lugar à confiança, e a eficiência se transforma em estratégia.
Mais do que acompanhar tendências, inovar é cultivar consistência. As empresas que aprendem continuamente a partir de seus próprios processos são as que constroem inteligência real, aquela que nasce da prática, do erro e da colaboração. É esse tipo de aprendizado que sustenta o futuro da inovação: menos sobre novas ferramentas e mais sobre o que fazemos com elas.
