Por que a IA não entrega ROI e o papel do contexto

IA & Eficiência Operacional

Por que a IA ainda não entrega o ROI prometido e o que o contexto tem a ver com isso

O uso da inteligência artificial no trabalho avança em velocidade de Fórmula 1. No Brasil, o último levantamento do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), de 2025, mostrava que 41,9% das indústrias do país já usavam IA, ante 16,9% em 2022.

Uma alta de mais de 160% que impacta diretamente na aceleração de processos e na produtividade. No entanto, o valor de negócio gerado ainda não atingiu o nível que justifica esses investimentos.

Para Ben Bharath, Principal Partner Solutions Strategist da Atlassian, o principal motivo é que enquanto o número de ferramentas, cada uma com seu agente, está se expandindo, as equipes ainda trabalham em silos tecnológicos.

A constatação aconteceu durante o debate sobre eficiência operacional no evento "O Próximo Nível da Eficiência Organizacional: Estratégia, Dados e IA na Prática", realizado pela e-Core em 17 de setembro de 2026, em São Paulo. 

Contexto × ROI

Por que o contexto é o mais importante para o ROI da IA?

Um estudo do Teamwork Lab, laboratório de pesquisa da Atlassian, mostrou que respostas de IA fundamentadas em contexto organizacional têm qualidade 44% superior às geradas sem esse fator. Só que a realidade das empresas não favorece a inclusão desse contexto na IA. Cerca de 60% do contexto de uma organização se perde em interações (como reuniões online) que nunca são documentadas. 

Com relação ao desenvolvimento de software, os dados apresentados apontam que, apesar do lançamento constante de modelos mais potentes (Anthropic, OpenAI), a produtividade geral estagnou.

Apenas cerca de 16% do tempo dos engenheiros é gasto codificando (problema que a IA genérica resolveu bem), enquanto 84% do tempo é consumido por planejamento, revisão, orquestração e operação, etapas nas quais a IA comum não consegue atuar de forma satisfatória por falta de contexto. 

Onde vai o tempo dos engenheiros

 De acordo com Szymon Kikla, Principal Strategist em IA e Work Management da Atlassian: 

Há três obstáculos para a adoção eficiente de IA nas empresas: a fragmentação de contexto entre diferentes ferramentas de SaaS, o risco crescente de erros à medida que fluxos agentivos ganham autonomia sobre código em produção, e a pressão por comprovar retorno sobre o investimento. 

Ancorar a IA no conhecimento organizacional, criar novos modelos de trabalho ágil que integrem pessoas e agentes de IA e medir continuamente se a IA entrega valor são medidas recomendadas pelo especialista, que ressalta a importância de integrar novas tecnologias à estrutura cultural da companhia.

Gestão

Sem gestão, a IA vira custo

Além de conectar o contexto organizacional à IA, o ROI depende da governança e da visibilidade sobre os gastos corporativos com a tecnologia. Segundo Mateus Neto, Director, Channel and Alliances da Tempo Software, sem essa etapa, empresas correm o risco de esgotar orçamentos anuais de IA em menos da metade do tempo, como no caso recente da Uber, que consumiu seu orçamento inteiro em apenas quatro meses.

Como solução para esse gargalo, há o exemplo do Workforce Intelligence, ferramenta da Tempo Software que conecta consumo de tokens e custos de IA a projetos e itens de trabalho específicos em ferramentas de gestão de serviços, como o Jira, a diferentes modelos de linguagem. A própria Tempo usou a ferramenta para identificar que investia mais recursos na manutenção de sistemas do que na criação de novos produtos, o que permitiu reajustar a alocação imediatamente.

O Tempo Loop também é uma plataforma de análises preditivas voltada à Orquestração Inteligente de Portfólio (IPO). A solução mira o chamado "desvio estratégico", lacuna que costuma variar de 25% a 50% entre o planejamento das empresas e sua execução real, segundo ele. Podemos descrever como uma "Quarter Planning contínua 24/7", a ferramenta analisa sinais de sistemas como Jira para prever riscos e recomendar ajustes preventivos, sempre exibindo um grau de confiança que apoia a decisão humana.

Mais dados não significam mais contexto

É importante reforçar que o desafio de alimentar a IA com contexto organizacional não está na quantidade de informações disponíveis, mas na qualidade e na velocidade com que se pode acessá-las, em que momento e quem é o responsável.

É nesse ponto que a e-Core atua como consultoria estratégica, unindo o Teamwork Collection da Atlassian e as soluções de gestão de portfólio da Tempo Software em um único fluxo de trabalho baseado em dados e orientado a resultados. Como Atlassian Platinum Solution Partner na América Latina, a e-Core apoia empresas na implantação dessas ferramentas e na estruturação da governança necessária para que a eficiência operacional se traduza em decisões mais rápidas, seguras e rentáveis.