Uma pesquisa da Gartner divulgada em setembro de 2026, com 1.303 líderes funcionais de empresas com receita anual de pelo menos US$ 50 milhões, trouxe um número que contrasta com o discurso dominante sobre IA: apenas 22% das organizações conseguiram escalar IA para múltiplas áreas do negócio ou adotar uma abordagem verdadeiramente orientada por IA. Os outros 78% seguem presos num estágio de piloto — provando valor numa equipe isolada, sem conseguir repetir esse valor em escala, mesmo com 85% dos líderes planejando aumentar o investimento este ano.
O que separa quem escala de quem fica no piloto não é volume de ferramenta
O dado mais revelador da pesquisa não é o 22% — é o que diferencia esse grupo do restante. As empresas de alto desempenho reportaram retorno positivo em 81% das suas iniciativas de IA. As de baixo desempenho, por outro lado, simplesmente não sabem qual foi o retorno de 29% dos projetos que já rodam. Não é que esses projetos tenham dado errado — é que ninguém mediu se deram certo. A diferença entre os dois grupos não é técnica, é disciplina de gestão: quem escala trata cada iniciativa de IA como uma posição de portfólio, não como uma aposta isolada que, uma vez aprovada, continua rodando por inércia orçamentária.
Portfólio de investimento tem regra que projeto de IA raramente tem
Um gestor de portfólio financeiro nunca aprova uma posição sem três elementos: uma tese de retorno esperado, um critério objetivo de quando sair e uma revisão periódica que compara aquela posição com todas as outras, lado a lado, competindo pelo mesmo capital. A maioria dos projetos de IA dentro de uma empresa não tem nenhum dos três. Alguém aprova o piloto, o piloto entra no orçamento do próximo trimestre por hábito, e a pergunta “isso ainda vale o que está custando?” nunca chega à pauta — porque não existe rito nenhum que force essa pergunta a aparecer. O projeto não morre porque falhou; ele simplesmente nunca é comparado com nada.
Quatro práticas de quem trata IA como portfólio
Nenhuma delas exige ferramenta nova — exigem um rito de gestão que a maioria das empresas ainda não tem:
1. Métrica de retorno definida antes do projeto começar, não depois. Se a métrica só é escolhida quando alguém pergunta “como está indo”, ela tende a ser a que deixa o projeto bem na fita — não a que mede o que realmente importa para o negócio.
2. Revisão periódica com todas as iniciativas lado a lado. Um projeto de IA avaliado sozinho, fora de contexto, quase sempre parece razoável. Colocado ao lado de outros seis disputando o mesmo orçamento e a mesma atenção de liderança, fica claro quais realmente merecem continuar.
3. Critério de parada escrito antes do projeto começar. Decidir o que justifica cancelar um projeto depois que ele já consumiu meses de investimento é decidir sob viés — ninguém quer admitir que a aposta não funcionou. O critério precisa existir antes, quando ainda é uma decisão fria.
4. Realocação ativa do que for liberado. Parar um projeto sem redirecionar o orçamento e a equipe liberados para a iniciativa que está funcionando é desperdiçar metade do valor da decisão. A disciplina de portfólio existe para concentrar recursos no que gera retorno, não só para cortar o que não gera.
Essa decisão não pertence ao time de dados
Na visão de João Paulo Batistella, executivo de inovação com passagens por Ericsson, Telefônica/Vivo e cinco anos como CEO da EISA, decidir como a IA entra no modelo de negócio é pauta de CEO e conselho, não de implementação técnica isolada — quando a IA é tratada só como ferramenta de TI, a empresa corre o risco de otimizar um processo que talvez nem devesse continuar existindo daquela forma. A mesma lógica se aplica à disciplina de portfólio: comparar iniciativas, decidir o que para e o que recebe mais recurso é decisão de alocação de capital, não de arquitetura técnica. Um time de dados pode instrumentar a métrica; só quem responde pelo resultado do negócio pode decidir, com autoridade, o que sai do portfólio.
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