O investimento em inteligência artificial está avançando mais rápido do que a capacidade das empresas de provar retorno. Dois terços das organizações enterprise já contam com orçamento dedicado à IA e 95,3% têm agentes de IA no roadmap. Ainda assim, apenas 10,8% das iniciativas com agentes chegaram à produção em escala.
Os números aparecem no Enterprise Martech Outlook 2026, repercutido pela MarTech, e expõem uma contradição que começa a marcar a segunda fase da adoção corporativa de IA: o dinheiro chegou, os pilotos se multiplicaram, mas o impacto financeiro ainda não acompanha a velocidade da experimentação.
Outro dado reforça o problema. Segundo o levantamento, 40,2% dos líderes de martech ainda não conseguem demonstrar contribuição financeira clara dos investimentos em tecnologia.
95,3% no roadmap, 10,8% em escala
A distância entre intenção e produção mostra que adotar agentes é muito diferente de colocá-los para operar em processos críticos. Uma prova de conceito pode funcionar com poucos dados, baixo volume e supervisão constante. Em escala, entram questões de integração, custo, governança, confiabilidade, segurança e responsabilidade.
Esse é provavelmente o ponto em que muitos projetos começam a travar. A IA funciona isoladamente, mas não encontra dados confiáveis, processos definidos ou critérios claros para decidir quando pode agir sozinha e quando precisa escalar para uma pessoa.
O resultado é uma carteira crescente de experimentos que geram interesse interno, mas ainda não mudam de forma mensurável receita, retenção, custo de servir ou produtividade.
O problema não é necessariamente falta de valor
A dificuldade em demonstrar ROI não significa que a IA não esteja entregando ganhos. Parte do desafio está na forma como empresas medem esses ganhos. Tempo economizado, aumento de capacidade e redução de tarefas manuais podem aparecer antes de impacto direto em receita.
Mas, à medida que o orçamento cresce, a régua muda. “Usamos IA” deixa de ser argumento suficiente. Lideranças passam a perguntar quanto custa executar cada tarefa, qual processo foi redesenhado, quanto tempo foi reduzido, que erro foi evitado e qual indicador de negócio foi afetado.
É uma transição semelhante à vivida por outras ondas de tecnologia: depois da fase de experimentação, chega a fase da eficiência econômica.
Agentes tornam o custo mais visível
Agentes ampliam essa pressão porque executam múltiplas etapas, consomem contexto repetidamente e podem acionar diferentes modelos, APIs e ferramentas. Isso transforma custo de IA em uma variável operacional contínua.
O debate já começa a aparecer no lançamento de modelos menores e mais baratos. Como mostramos recentemente, o Claude Haiku 5.5 foi posicionado pela Anthropic justamente para tarefas de alto volume e subagentes, mostrando como a escolha do modelo passa a fazer parte da arquitetura financeira da IA.
Em vez de usar sempre o modelo mais poderoso, organizações começam a combinar níveis diferentes de inteligência conforme risco, complexidade e orçamento.
ROI exige partir do problema, não da ferramenta
Uma forma de reduzir a distância entre piloto e escala é inverter a lógica de adoção. Em vez de começar pela pergunta “onde podemos usar agentes?”, começar por “qual processo possui custo, atraso ou perda suficientemente relevantes para justificar automação?”.
Isso obriga a estabelecer uma linha de base antes do projeto: tempo médio, custo por tarefa, taxa de erro, conversão, churn, SLA ou qualquer outro indicador que represente valor de negócio.
Sem baseline, até uma iniciativa tecnicamente bem-sucedida pode terminar sem resposta para a pergunta mais simples da diretoria: valeu o investimento?
2027 deve separar experimentação de operação
Os números de 2026 mostram que agentes já conquistaram espaço no planejamento corporativo. O próximo filtro será econômico. Projetos capazes de demonstrar contribuição real tendem a receber mais orçamento; iniciativas que permanecem indefinidamente em piloto terão dificuldade para justificar continuidade.
Para Marketing e MarTech, isso aproxima IA de disciplinas conhecidas: governança de dados, mensuração, desenho de jornada e gestão de performance. A tecnologia pode ser nova, mas a pergunta continua antiga: qual problema resolvemos e que resultado melhorou?
Fonte: MarTech — AI budgets are growing faster than proof of ROI
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