Categoria: Tech e Inovação

Provar o ROI de IA deixou de ser desejável e virou pré-requisito: 83% dos CIOs brasileiros já adiaram um projeto estratégico este ano por restrição de orçamento, segundo pesquisa da Zoho Workplace com mais de 100 líderes de TI, realizada em março de 2026. Não é um dado isolado de um setor específico. É um retrato de como 2026 está tratando tecnologia: com orçamento mais apertado e menos tolerância para promessa sem prova. Isso muda a régua de quem consegue continuar investindo em IA. Não é mais sobre quem adotou primeiro. É sobre quem consegue mostrar, com clareza, o que aquele investimento já trouxe de volta. Por que isso acontece agora Depois de alguns anos de “adoção de IA” tratada quase como obrigação (testar, pilotar, anunciar), o board chegou em 2026 com uma pergunta mais simples e mais incômoda: e o resultado? Ao mesmo tempo, o orçamento de tecnologia está mais disputado, com outras áreas competindo pelo mesmo espaço. A combinação é direta: quem não consegue apontar o resultado do projeto anterior tem menos chance de aprovar o próximo, mesmo que a ideia seja boa. O que o discurso de mercado ainda ignora A conversa sobre IA em muitas empresas continua girando em torno de “adotar mais”: mais casos de uso, mais times usando ferramenta de IA, mais anúncio interno de iniciativa nova. É uma conversa sobre volume, não sobre prova. O que decide o próximo orçamento não é quantas iniciativas de IA a empresa tem rodando. É se ela consegue mostrar, com indicador definido antes do projeto começar, ROI de IA gerado: redução de custo, tempo, risco ou receita. A maioria das empresas nunca definiu esse indicador no início; tenta reconstruir a prova depois, quando já é tarde para convencer o board. O que diferencia quem consegue defender orçamento As empresas que continuam conseguindo aprovar investimento em IA em 2026 costumam ter resolvido, antes de começar o projeto, o que a maioria só percebe que faltou depois: Indicador de sucesso definido antes do projeto começar. Não é “vamos ver o que a IA consegue fazer”. É “esse projeto precisa reduzir X em Y%, e vamos medir isso desde o primeiro dia”. Critério de decisão claro sobre o que conta como sucesso.Sem esse critério, qualquer resultado parece bom o suficiente para quem apresenta e insuficiente para quem aprova o próximo orçamento. Responsável nomeado pelo resultado, não só pela execução do projeto. Alguém precisa responder pelo número, não só pela entrega técnica. Nenhum desses três pontos costuma aparecer na proposta inicial de um projeto de IA. Todos os três aparecem na reunião em que o próximo orçamento é negado. Quando falta esse indicador definido, o problema raramente é falta de gente querendo comprovar valor. É falta de direcionamento estratégico focado nisso desde o início, algo mais fácil de trazer sob demanda do que de construir do zero dentro de um time já sobrecarregado. Como provar ROI de IA antes de pedir aprovação para o próximo projeto Se sua empresa está prestes a pedir aprovação para mais um projeto de IA, vale inverter a pergunta mais comum. Em vez de “o que a IA pode fazer por nós?”, pergunte: “quando esse projeto terminar, que número exato vamos apresentar para provar que ele funcionou, e já definimos isso antes de começar?” Não é uma pergunta que atrasa o projeto. É a pergunta que decide se ele sobrevive ao próximo ciclo de orçamento. Em 2026, o orçamento vai para quem já provou valor — não para quem promete provar depois. Fonte: pesquisa Zoho Workplace com mais de 100 líderes de TI de tecnologia, março de 2026. Fale com a Tinnova sobre como estruturar discovery e indicadores de ROI de IA antes do próximo investimento em IA.