IDC: CIOs da EMEA precisam refazer dados e modelos de ROI para levar a IA à produção

A IDC avalia que as implantações corporativas de IA na EMEA travaram não por causa de um arrefecimento do interesse pela tecnologia, mas por preparo insuficiente para escalar. Para tirar os projetos da fase de piloto, os CIOs precisam rever ao mesmo tempo a economia, a arquitetura de dados e a forma como as novas ferramentas se encaixam no trabalho diário das equipes.

Por que os pilotos não crescem

No último ano e meio, empresas da Europa, do Oriente Médio e da África investiram pesado em grandes modelos de linguagem e em aprendizado de máquina clássico, esperando um efeito operacional visível. Agora os conselhos de administração passaram a frear parte dos programas, reduzir a escala ou mudar o foco dos investimentos. Segundo a IDC, não se trata de perda de interesse em IA: o negócio exige uma justificativa financeira mais rigorosa, em meio a prioridades de TI concorrentes e à pressão macroeconômica.

Os números são duros: apenas 9% das organizações da região conseguiram, nos últimos dois anos, um resultado de negócio mensurável na maioria de seus projetos de IA. Os outros 91% não necessariamente enfrentaram um fracasso técnico, mas ficaram presos numa zona cinzenta entre a demonstração e a produção real. Os projetos não morrem com alarde: perdem impulso, orçamento e apoio interno, sem nunca se tornar uma função corporativa consolidada.

Onde o ROI quebra

Um dos principais erros é avaliar a IA com a velha lógica de compras, em que o valor de um software novo é medido pela redução de quadro de pessoal ou pela economia direta com licenças. Para modelos generativos, isso muitas vezes não funciona. O efeito aparece de forma indireta: menos riscos, trabalho mais rápido dos especialistas, menos paradas e novas fontes de receita. Se a empresa olha só para os custos óbvios, um piloto promissor quase inevitavelmente perde a disputa por orçamento.

Os CIOs, na prática, precisam descrever de novo a economia da implantação e auditar não só o modelo, mas toda a cadeia em que ele opera:

• perdas evitadas, por exemplo com paradas ou erros
• aumento da produtividade das equipes e redução do tempo de ciclo
• novos cenários de receita e serviços digitais
• o custo total de inferência, armazenamento, integrações e suporte
• gastos com segurança, compliance e controle de dados

A barreira seguinte surge na passagem do sandbox na nuvem para o ambiente corporativo. Um piloto sobe rápido com uma API e dados de teste, mas a produção exige computação contínua, pipelines ativos, monitoramento e integração com sistemas legados. Quando é preciso conectar bancos de dados vetoriais modernos a ambientes antigos de Oracle ou SAP, as lacunas de arquitetura aparecem na hora. Cenários de RAG exigem dados limpos, rotulados e bem classificados; do contrário, a qualidade das respostas cai e as alucinações aumentam. Ao mesmo tempo, crescem as contas de inferência e de ajuste fino dos modelos, que já precisam ser explicadas aos financeiros linha por linha.

Arquitetura e pessoas

A IDC ressalta separadamente que as exigências de proteção de dados, cibersegurança e explicabilidade dos modelos na Europa não necessariamente atrapalham a escala. Pelo contrário: empresas que incorporam regras de governança e controle desde o primeiro dia avançam mais rápido. Proteção contra prompt injection, perímetros de acesso claros, documentação das decisões do modelo e controle sobre os dados elevam o custo básico do projeto, mas ao mesmo tempo tornam o sistema apto ao uso corporativo real e reforçam a confiança dos clientes.

A resistência entre os funcionários não é menor. Uma solução de IA pode funcionar tecnicamente e ainda assim não pegar, se quebrar um processo habitual ou exigir da equipe uma reestruturação brusca demais. Por isso os CIOs precisam investir não só em modelos, mas também em requalificação, gestão de mudanças e num desenho de implantação centrado no trabalho real das pessoas.

A revisão automática de contratos faz sentido quando os advogados gastam menos tempo com a rotina e mais com negociações e riscos complexos. Nesse contexto, o papel do CIO muda: segundo a IDC, 42% dos principais executivos da EMEA esperam que seja o CIO a liderar a transformação digital e de IA, com foco na criação de novas fontes de receita.

O que isso significa

Para a EMEA, a fase do "vamos só testar IA" está acabando. A próxima etapa não será vencida pelas empresas com mais pilotos, mas por aquelas que sabem provar o valor deles, preparar os dados e incorporar os modelos a processos de negócio reais, sem um abismo entre tecnologia, finanças e pessoas.