Monetização de IA: Modelos de negócios e estratégias

Lisa Ernst · 17.11.2025 · Technik · 12 min

Empresas estão investindo bilhões em IA generativa, mas poucas estão vendo lucros mensuráveis. Este artigo explora por que a maioria dos projetos de IA não gera retorno sobre o investimento (ROI) e o que os cinco por cento bem-sucedidos fazem de diferente.

Fonte: Representação própria

Introdução

Cerca de 95 por cento das empresas pesquisadas ainda não viram lucro mensurável com suas iniciativas de IA generativa, embora se estime que de 30 a 40 bilhões de dólares tenham sido investidos em tais projetos em todo o mundo. Ao mesmo tempo, o MIT descreve um pequeno grupo de cerca de cinco por cento que obtêm milhões em economia ou novas receitas com as mesmas tecnologias – uma espécie de elite de IA generativa. A questão crucial por trás disso: O que esses poucos fazem de diferente – e como mais empresas podem realmente ganhar dinheiro com inteligência artificial, em vez de apenas coletar caros projetos piloto?

Quando falamos sobre como as empresas podem ganhar dinheiro com inteligência artificial, o cerne da questão é o retorno: um projeto de IA gera mais valor mensurável do que o dinheiro, tempo e risco investidos nele? IBM distingue entre ROI duro – mensurável diretamente em euros, francos ou dólares – e ROI suave, como melhores decisões, menos frustração na equipe ou clientes mais satisfeitos.

IA generativa refere-se a modelos que criam conteúdo: textos, código, imagens, áudio ou diálogos inteiros. Eles são incorporados em ferramentas como chatbots, copilot ou motores de conteúdo e devem acelerar processos ou possibilitar novos produtos. Muitas empresas hoje executam exatamente essas aplicações: resumos de documentos, e-mails automatizados, textos de marketing, protótipos de software.

Agentic AI vai um passo além . Em vez de apenas responder a comandos individuais, um sistema age como um funcionário digital: ele persegue objetivos, planeja etapas, coordena vários modelos e sistemas de IA e opera de forma amplamente autônoma. Um agente, por exemplo, pode verificar solicitações de clientes, pesquisar bancos de dados internos, iniciar fluxos de trabalho em sistemas ERP e CRM e, no final, concluir um processo completamente – incluindo perguntas de acompanhamento, correções de erros e documentação.

O ponto crucial para um ROI real é que esses sistemas não apenas forneçam "demos legais", mas se conectem concretamente a indicadores de negócios: custos de processo mais baixos, taxas de conversão mais altas, mais receita por cliente, menos tempo de inatividade ou tempos de processamento significativamente mais curtos em fluxos complexos.

Situação Atual & Desafios

A análise do MIT, na qual muitos relatórios atuais se baseiam, descreve uma clara divisão: Empresas em todo o mundo investiram nos últimos anos cerca de 30 a 40 bilhões de dólares em IA generativa , mas cerca de 95 por cento das empresas pesquisadas relatam nenhum aumento mensurável de lucro ou redução de custos com esses projetos. Apenas cerca de cinco por cento das organizações pesquisadas afirmam que pilotos integrados de IA generativa já entregaram "milhões", por exemplo, através de despesas poupadas ou novas receitas.

TechRadar resume essa situação de forma contundente : Quase todos os projetos piloto de IA generativa em empresas falham – resultando em muitos modelos que, de longe, não entregam o que o marketing promete. De acordo com este relatório, 95% das empresas pesquisadas viram apenas um efeito "muito pequeno" ou nenhum efeito de seus LLMs no negócio operacional. Tom’s Hardware cita a mesma constatação do MIT com a observação de que a maioria das implementações "não tem impacto mensurável na demonstração de resultados" – principalmente porque estão mal integradas aos processos.

Outros estudos também apresentam um quadro misto. Um IBM-Analyse unter C-Level-Führungskräften chega à conclusão de que apenas cerca de um quarto das iniciativas de IA trouxeram o ROI esperado e apenas 16% foram realmente escaladas – a maioria dos projetos fica presa na fase piloto. Embora a Gartner espere que mais de 80% das empresas usem IA generativa até 2026, ela assume que apenas cerca de 20% medirão o ROI de forma limpa.

Por outro lado, empresas individuais mostram que programas de IA e agentes podem ser muito lucrativos – se eles penetrarem profundamente no modelo de negócios. IBM relata que o uso corporativo de IA e automação desde o início de 2023 deve resultar em ganhos de produtividade totais de cerca de 4,5 bilhões de dólares e contribuiu para o fluxo de caixa livre de 12,7 bilhões de dólares em 2024. Por trás disso estão efeitos concretamente mensuráveis: milhões de horas de trabalho poupadas, processos de RH e TI fortemente acelerados e altas taxas de automação no atendimento ao cliente.

Outro exemplo muito discutido é a Salesforce. CEO Marc Benioff relata que a empresa reduziu sua força de trabalho em suporte ao cliente de cerca de 9.000 para 5.000 funcionários , enquanto agentes de IA através da plataforma Agentforce lidaram com cerca de 1,5 milhão de interações com clientes – com pontuações de satisfação semelhantes às equipes de suporte humanas. Ao mesmo tempo, uma medida mostra Recherche von Business Insider que menos da metade dos 12.500 clientes do Agentforce realmente pagam pelo produto e menos de dois por cento realizam mais de 50 conversas do Agentforce por semana – uma indicação de que muitas instalações ficam muito aquém das promessas ambiciosas de ROI.

Em resumo: A maioria das empresas está experimentando, algumas poucas já contam valores concretos em milhões – e há uma grande lacuna entre elas.

Motivos & Contexto

Por que as empresas continuam a investir tanto dinheiro em IA generativa, apesar de um balanço intermediário decepcionante? Um motivo é simplesmente a magnitude das apostas já feitas: Apenas os onze maiores provedores de nuvem devem investir quase 400 bilhões de dólares em infraestrutura em 2025 , impulsionados principalmente pelos requisitos de computação dos grandes modelos de linguagem. Quem constrói tanta capacidade precisa de clientes – e, portanto, de histórias convincentes sobre saltos de produtividade futuros.

Para muitos conselhos, a IA é também um sinal estratégico para investidores: Não perderemos a próxima onda. Relatos da mídia sobre supostas revoluções de produtividade intensificam essa pressão, mesmo que os próprios números ainda não correspondam. O MIT fala aqui de um „GenAI Divide“ entre alguns "vencedores" que reconstruíram processos consistentemente e uma grande maioria que se contenta com pilotos fracamente acoplados.

Adiciona-se a isso a dinâmica em torno da IA Agente. Analistas como a Gartner veem nisso uma das tendências tecnológicas mais importantes dos próximos anos, mas ao mesmo tempo alertam contra o "agent washing", ou seja, casos em que soluções de automação clássicas são comercializadas como "agentes" sem possuírem a autonomia necessária. Reuters relata que mais de 40 por cento dos projetos de IA Agente provavelmente serão descontinuados até o final de 2027 – entre outros motivos devido ao aumento de custos e à clareza incerta do benefício empresarial.

Ao mesmo tempo, os mesmos analistas prometem que os agentes podem trazer enormes ganhos de eficiência a longo prazo. Gartner estima que a IA Agente poderá processar autonomamente até 80 por cento das consultas regulares de atendimento ao cliente até 2029 e reduzir os custos operacionais em cerca de 30 por cento. Esse tipo de previsão fomenta investimentos, mesmo que a implementação real ainda esteja em seus estágios iniciais.

Fonte: wohlstandsnavigator.net

Inteligência artificial como motor de valor financeiro.

Há também preocupações legítimas: A presidente da Signal Foundation, Meredith Whittaker, adverte, por exemplo, que agentes que realizam tarefas de forma independente devem quase invariavelmente acessar dados sensíveis como contatos, informações de pagamento ou calendários – e que riscos enormes de proteção de dados e segurança estão associados a isso. Quem quiser extrair ROI da IA Agente deve, portanto, não apenas mudar processos, mas também repensar governança, segurança e conformidade.

No final, três forças colidem: o interesse econômico de fornecedores e operadores de nuvem, a pressão por inovação e concorrência nas empresas – e preocupações legítimas em relação à segurança, qualidade e mundo do trabalho. Decidir neste campo de tensão quando um agente realmente vale a pena é significativamente mais complicado do que com uma atualização de software clássica.

O painel "AI ROI in Practice: What Leading Enterprises Get Right" mostra bem como grandes empresas lidam internamente com exatamente esses campos de tensão e quais métricas elas usam para um ROI real.

Fatos e Alegações

É comprovado que a grande maioria das empresas não vê, até agora, nenhum benefício financeiro direto de seus investimentos em IA Gen. A MIT-Auswertung mit rund 95 Prozent „Null-ROI“-Projekten é retomada por vários meios de comunicação independentes e descrita consistentemente. A IBM confirma com seus próprios dados que apenas uma pequena parte das iniciativas de IA gera o ROI esperado e que a escalada além dos projetos piloto é a exceção. Ao mesmo tempo, estudos de caso concretos – por exemplo, na própria IBM ou em áreas de serviço individuais da Salesforce – mostram que, com processos e arquiteturas de agentes consistentemente reconstruídos, é possível obter economias significativas e ganhos de produtividade.

Não está claro quão representativos os números atualmente disponíveis são para todos os setores e tamanhos de empresas. A MIT-Studie basiert auf einer begrenzten Stichprobe de especialistas e gerentes e mede principalmente efeitos de curto a médio prazo; inovações de longo prazo ou vantagens competitivas indiretas aparecem nela apenas de forma limitada. A Gartner aponta que muitas empresas introduzem ferramentas de IA Gen, mas quase não têm linhas de base confiáveis, qualidade de dados ou sistemas de métricas para calcular rigorosamente o ROI. Estudos como o de Kanerika enfatizam adicionalmente que efeitos intangíveis – como inovação mais rápida ou melhor fidelização de clientes – são difíceis de mapear com modelos de ROI clássicos.

Declarações generalizadas como "Quem não implementar agentes agora, logo sairá do mercado" ou "A IA Gen substituirá automaticamente uma grande parte da força de trabalho" estão erradas ou, pelo menos, enganosas. A MIT-Analyse findet keine Hinweise auf massenhafte KI-bedingte Entlassungen , mas sim efeitos insidiosos como a não substituição de determinados cargos. Ao mesmo tempo, o exemplo da Salesforce mostra que reduções agressivas de custos através de agentes podem gerar tensões internas significativas e problemas de aceitação – e que os investidores agora avaliam promessas de IA com muito ceticismo se os números de vendas não acompanharem. Igualmente enganoso é a imagem da IA Agente como uma "máquina milagrosa pronta": Gartner espera que mais de 40 por cento dos projetos de IA Agente sejam abandonados nos próximos anos , precisamente porque o valor do negócio permanece incerto.

Reações e Contraposições

Fornecedores de tecnologia e grandes plataformas pintam frequentemente um quadro muito otimista. Marc Benioff fala de agentes como uma nova forma de trabalho e promete que o Agentforce não apenas reduz custos, mas também deve explorar leads anteriormente não processados na faixa de seis a sete dígitos. Ao mesmo tempo, documenta Business Insider, wie Analysten vielen dieser Aussagen derzeit „null Glaubwürdigkeit“ beimessen, enquanto faltarem números confiáveis sobre crescimento de receita, margem e adoção.

A Gartner e outros pesquisadores de mercado adotam uma posição significativamente mais ambivalente. Por um lado, eles veem a IA Agente como uma tecnologia chave que poderia processar autonomamente a maioria das consultas padrão de clientes até 2029. Por outro lado, eles alertam contra expectativas exageradas, falta de qualidade de dados e incentivos errados que poderiam levar projetos a falhar caro.

Fonte: gruender.de

Consultoria de IA: Expertise humana encontra inteligência artificial em um mercado de trilhões.

Um terceiro grupo – como a IBM ou integradores especializados – tenta focar mais em casos de uso concretos e métricas confiáveis. IBM enfatiza em várias contribuições que projetos bem-sucedidos de IA Agente geralmente começam com redução de custos claramente definida, exigem baselines limpas e análises de processos, e apenas no segundo passo visam novas fontes de receita e modelos de negócios.

Críticos – por exemplo, organizações da sociedade civil – lembram que arquiteturas de agentes também podem criar novos riscos de vigilância e dependência. Meredith Whittaker von Signal warnt davor, equipar agentes com direitos de acesso amplos a dados pessoais e críticos para o negócio quando não fica claro como exatamente esses sistemas operam e quais provedores de nuvem têm acesso em segundo plano. Fica claro assim: Não se trata apenas de ROI, mas também de qual preço as empresas estão dispostas a pagar por possíveis ganhos de eficiência – financeiramente, organizacionalmente e socialmente.

Implicações Práticas & Questões Abertas

Se você está pensando em como ganhar dinheiro com inteligência artificial em sua empresa, a lição mais importante é: O ROI raramente surge apenas da introdução de uma ferramenta, mas sim da reformulação consistente de processos. Estudos mostram que projetos bem-sucedidos geralmente começam onde existem custos de processo claramente mensuráveis, tempos de processamento ou taxas de falha – por exemplo, no processamento de documentos, atendimento ao cliente ou TI interna. IBM empfiehlt, vor jedem Projekt eine Prozesszerlegung zu machen: Quanto tempo leva o processo hoje, quanto custa, onde estão os gargalos – e quais métricas devem mudar concretamente com a IA? Em segundo lugar, você precisa de uma linha de base clara, caso contrário, você não poderá provar mais tarde que os agentes realmente economizam tempo, dinheiro ou riscos. Em terceiro lugar, vale a pena considerar efeitos duros e suaves separadamente: economias diretas e mais receita, por um lado, satisfação, capacidade de inovação e resiliência, por outro.

Para IA Agente, adicionalmente, aplica-se: Sem uma base de dados limpa e um design de processo robusto, a promessa de "funcionários digitais" rapidamente se torna um sistema caro e imprevisível. TechRadar bringt es mit „Garbage in, Agentic out“ auf den Punkt e aponta para casos em que a má qualidade dos dados torna sistemas autônomos praticamente inutilizáveis. Ao mesmo tempo, empresas como a IBM mostram que agentes em fluxos de trabalho claramente projetados – por exemplo, no RH ou em tickets de TI – podem combinar altas taxas de automação com economias mensuráveis.

Na prática, isso significa para você e sua equipe: Faça algumas perguntas simples e diretas antes de qualquer projeto de agente ou IA Gen. Qual métrica deve mudar – e em quanto? Quais dados o sistema utiliza e quão bons eles são realmente? Como o processo se parece concretamente depois, incluindo escalonamentos para humanos? E como é documentado o que o agente decidiu? Frameworks da IBM, Gartner e consultorias especializadas fornecem listas de verificação e métricas para você adaptar.

A palestra "Agentic AI ROI: From Automation to Decisions" mostra, com exemplos concretos, como as empresas utilizam agentes para que tarefas automatizadas se tornem realmente efeitos financeiros mensuráveis e novas qualidades de decisão.

Apesar de todos os números, pontos centrais permanecem em aberto. Ainda existem poucos meta-estudos independentes e intersetoriais que avaliam o ROI real de projetos de IA Gen e IA Agente ao longo de vários anos e ciclos econômicos. A MIT spricht zwar von einem „GenAI Divide“ entre poucos projetos muito bem-sucedidos e uma grande massa de experimentos que mal produzem efeitos, mas como essa lacuna se desenvolverá a longo prazo ainda é incerto. Igualmente em aberto está se a atual onda de investimento se provará como um superinvestimento ou como base para saltos de produtividade sustentáveis.

Um segundo ponto em aberto é a mensurabilidade do ROI suave. Quanto vale se equipes de produto testam protótipos mais rapidamente graças à IA, equipes de marketing encontram públicos-alvo melhores ou gerentes tomam decisões com base em dados mais amplos? IBM betont, dass solche Effekte langfristig entscheidend sein können, mas se encaixam com dificuldade em fórmulas de ROI clássicas. Consultorias como a Kanerika tentam estabelecer sistemas de métricas combinados para isso, que conectam indicadores financeiros, produtivos, relacionados ao cliente e de risco – uma área em que provavelmente haverá muito movimento nos próximos anos.

Finalmente, permanece a questão de como a regulamentação, as regras de contabilidade e a supervisão lidarão com investimentos em IA no futuro. Ainda não existem padrões uniformes sobre como as empresas devem divulgar projetos de IA em relatórios anuais, relatórios de sustentabilidade ou relatórios de risco e tornar sua viabilidade econômica transparente. Para você, isso significa: Seu próprio padrão interno de medição, documentação e governança provavelmente será tão importante nos próximos anos quanto a escolha dos modelos ou plataformas.

O estado atual pode ser resumido objetivamente da seguinte forma: A maioria das empresas ainda está procurando um modelo de negócios confiável para IA Generativa e IA Agente, enquanto uma pequena minoria já obtém efeitos financeiros claros. Os dados sugerem que o ROI não surge da tecnologia em si, mas da forma como as empresas repensam consistentemente processos, organização e base de dados em torno dessa tecnologia.

Se você quer realmente ganhar dinheiro com inteligência artificial, vale a pena um olhar sóbrio: Comece pequeno, meça com clareza, alinhe radicalmente com objetivos de negócios concretos – e entenda os agentes não como seres mágicos, mas como blocos de construção sofisticados de um novo design de processo. Assim, cresce a chance de passar do grande grupo de empresas experimentais para o pequeno grupo daquelas que já extraem retorno real e comprovável da IA hoje.