Apenas 22% das organizações conseguiram escalar IA com sucesso em múltiplas unidades de negócios

Apenas 22% das organizações conseguiram escalar com sucesso a i nteligência artificial (IA) em múltiplas unidades de negócios ou adotaram uma abordagem AI- first , de acordo com uma pesquisa do Gartner .

Aproximadamente 11% das organizações não sabem quanto cada área gastou em IA em 2025.

O estudo, realizado entre janeiro e abril de 2026, com organizações com receita anual corporativa de pelo menos US$ 50 milhões, constatou que, apesar dessa falta de sucesso, os investimentos em IA continuam acelerando.

E mais, 85% dos líderes de área planejam aumentar os investimentos em 2026, após destinarem, em média, 12% de seus orçamentos à IA em 2025.

Empresas de alto desempenho relataram retornos positivos em 81% de suas iniciativas de IA, enquanto empresas de baixo desempenho informaram não saber a taxa de retorno de 29% de suas iniciativas de IA.

“Essa falta de visibilidade financeira aumenta os riscos à medida que os investimentos aceleram”, afirma Tina Nunno , vice-presidente emérita do Gartner e Gartner Fellow.

“Sem uma mensuração disciplinada diretamente vinculada aos resultados de negócios, as organizações correm o risco de desperdiçar recursos e não atender às expectativas.” Leia mais: Jack Huynh, da AMD, projeta nova era da IA pessoal na IFA 2026 Além disso, a maioria das áreas está priorizando ganhos de produtividade em detrimento de transformações mais ousadas ou de novas fontes de receita.

A produtividade foi o resultado-alvo principal para 75% dos líderes de área e responde por aproximadamente 30% dos gastos médios de área com IA, quase o dobro do percentual do segundo objetivo mais citado.

“Os líderes de área que acompanham cada dólar investido por categoria de resultado, como produtividade, crescimento da receita, mitigação de riscos ou inovação, estão mais bem posicionados para justificar os investimentos e realocar recursos rapidamente caso seus projetos apresentem desempenho baixo”, afirma Nunno .

“Sem uma mensuração disciplinada diretamente vinculada aos objetivos de negócio, as organizações ficam sujeitas à alocação inadequada de recursos e à perda de oportunidades à medida que o nível de escrutínio aumenta.” Casos de uso populares de IA raramente geram os maiores retornos De acordo com o Gartner, os casos de uso de IA mais amplamente adotados raramente são aqueles que geram os maiores retornos positivos.

Ao comparar os três principais casos de uso de IA adotados com os três casos de uso que apresentam a maior proporção de líderes relatando retornos positivos, uma desconexão se apresenta.

A detecção e resposta a ameaças de cibersegurança (54%), a automação do service desk de TI (54%) e a geração e refatoração automatizadas de código (44%) foram identificadas pelos líderes da C- suite como os casos de uso de IA mais frequentemente adotados.