📸 Créditos da imagem: reprodução / Tecmundo
Quase nove em cada dez empresas já usam Inteligência Artificial (IA) de forma regular em pelo menos uma função.
Porém, apenas cerca de 6% conseguem atribuir a essa adoção um impacto financeiro mensurável no resultado.
O problema não é adotar IA, é provar o retorno dela
Essa lacuna não é exclusividade do marketing, mas nenhuma outra área a sente com tanta intensidade.
O motivo é estrutural: o marketing sempre trabalhou numa fronteira incômoda entre o que é percebido pelo cliente e o que é registrado na planilha.
Quando o ROI vira ROT
Um sintoma interessante desse momento é a ascensão do ROT, o Return on Time, como métrica paralela ao ROI tradicional.
A lógica por trás dele é sedutora: se a IA devolve horas ao time, essas horas têm valor, mesmo que não apareçam de imediato na linha de receita.
- O problema é que o ROT, sozinho, mede esforço poupado, não resultado gerado.
- Ele responde à pergunta ‘quanto tempo ganhamos’, mas não à pergunta que realmente importa para o negócio, que é ‘o que fizemos com esse tempo’.
Por que a régua financeira ainda falha
O motivo pelo qual tão poucas empresas conseguem provar o ROI da IA não é tecnológico, é organizacional.
Uma pesquisa constatou que apenas 5% dos que usam IA generativa como uma ferramenta isolada relatam ganhos significativos em resultados de negócio.
O que separa quem prova o retorno de quem só o sente
As poucas organizações que fecham essa lacuna têm um traço em comum: tratam a IA como parte da arquitetura de dados e processos, não como uma camada extra sobre o que já existia.
É uma mudança de postura, mais do que de tecnologia.
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