KPMG: empresas gastam US$ 186 milhões em AI, mas não veem retorno real — agentes mudam a equação

A KPMG publicou a primeira edição de sua pesquisa trimestral Global AI Pulse — e a conclusão principal é desanimadora: a lacuna entre o que as empresas gastam em IA e o que realmente obtêm em troca está crescendo rapidamente.

Números que Preocupam

De acordo com uma pesquisa com executivos sênior de grandes organizações em todo o mundo, o orçamento de IA planejado em média para os próximos 12 meses é de $186 milhões. Esses são investimentos colossais — mas o problema não está no volume de gastos, mas no fato de que nem todos extraem valor de negócio concreto e mensurável deles. Muitos executivos reconhecem: IA foi implementada, mas os resultados são questionáveis. A KPMG identifica várias causas sistêmicas da lacuna:

• Empresas implementam IA de forma isolada, sem uma estratégia corporativa unificada
• Não há métricas claras para avaliar o impacto da IA no desempenho operacional e financeiro
• A maioria dos projetos fica presa na fase de piloto e não atinge escala industrial
• A pilha tecnológica permanece isolada dos processos de negócio-chave
• Os funcionários não são treinados para trabalhar com sistemas de IA em nível operacional, o que anula o efeito potencial

Agentes de IA: Do Piloto à Margem

A tese principal da pesquisa: agentes de IA — sistemas autônomos capazes de executar tarefas complexas em múltiplas etapas sem envolvimento constante humano — estão se tornando a ferramenta primária para gerar margem real. Diferentemente de chatbots ou co-pilotos, agentes não apenas respondem perguntas. Eles agem: coletam dados independentemente, tomam decisões intermediárias, interagem com outros sistemas e completam tarefas sem prompts constantes do operador. É precisamente essa arquitetura que possibilita automatizar não ações individuais, mas fluxos operacionais inteiros — e é aqui que retornos financeiros concretos são gerados.

"Organizações que aprenderem a escalar sistemas de agentes obterão uma

vantagem competitiva que será extremamente difícil de superar," concluem os analistas da KPMG.

Playbook Corporativo

A KPMG propõe um plano específico para a transição de investimentos para resultados mensuráveis. O primeiro passo é identificar processos com altos volumes de tarefas repetitivas e regras de execução claras. É aqui que os agentes oferecem efeito máximo com risco mínimo: relatório financeiro, onboarding de clientes, cadeias de suprimento, verificações de conformidade, processamento inicial de solicitações.

O segundo elemento é infraestrutura de dados de qualidade. Um agente funciona tão bem quanto os dados com que interage. Sem uma camada de dados confiável, a transição para um modelo de agente inevitavelmente falhará — e isso será um erro não de tecnologia, mas de arquitetura.

Finalmente, a KPMG insiste em KPIs mensuráveis desde o primeiro dia. Cada caso de uso de agente deve ter uma métrica-alvo específica: redução no ciclo operacional, economia em horas-homem, redução na frequência de erros, aumento na margem bruta. Sem isso, é impossível justificar investimentos ao conselho de administração ou entender em que direção escalar.

O Que Isso Significa

A era dos experimentos com IA está terminando; a era das operações com IA está começando. Empresas que já estão construindo arquitetura de agentes com métricas claras estão ganhando vantagem competitiva real. Aquelas que continuam "explorando possibilidades" sem objetivos financeiros concretos estão simplesmente queimando orçamentos.