O que esperar da convergência entre IA e negócios para 2027

Em 2025, 88% das organizações já usavam inteligência artificial em pelo menos uma função de negócio, segundo o relatório The State of AI, da McKinsey. Cerca de um terço, porém, tinha começado a escalar a tecnologia para a empresa inteira. E apenas 39% conseguiam atribuir à IA algum impacto no lucro operacional. 

No Brasil, o retrato é parecido. A pesquisa Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026 foi encomendada pela AWS à Strand Partners. Ela mostra que metade das empresas brasileiras já adota alguma ferramenta de IA. Mas apenas 15% operam em nível avançado, e um terço se diz confiante para medir o retorno do investimento. 

A distância entre adotar e gerar valor define o que devemos esperar da IA em 2027. A fase de testes espalhados pelos departamentos perde espaço para uma pergunta mais direta: quem responde pela IA e quanto ela contribui para o resultado? A relação entre IA e negócios está passando a ser tratada como decisão de estratégia, com dono, orçamento e meta. 

De projeto piloto a variável de P&L 

P&L é a sigla em inglês para a demonstração de lucros e perdas, o documento que mostra quanto a empresa faturou, gastou e lucrou. Tratar a IA como variável de P&L significa colocá-la na mesma planilha em que estão receita, custo de pessoal e margem. Assim, o projeto passa a ter um impacto financeiro esperado, uma meta e uma cobrança, como qualquer outra linha do resultado. 

Modelos de IA generativa cobram por tokens, as unidades de texto que o sistema processa a cada pedido. Quando agentes de IA executam processos inteiros, esse consumo cresce rápido e vira custo operacional (às vezes bem alto). O Gartner publicou suas previsões estratégicas para 2027 e além em setembro. Entre elas, um número importante para essa conversa: até 2029, 60% das organizações que usam IA terão uma área só para comparar o custo total da tecnologia com o valor gerado. 

A McKinsey identificou um grupo de empresas que já colhe resultado expressivo, com mais de 5% do EBIT atribuído à IA. São cerca de 6% dos respondentes. A principal diferença entre esses high performers e as demais empresas é que elas redesenham fluxos de trabalho inteiros em vez de automatizar tarefas soltas. Também usam a IA para crescer e inovar, além de cortar custos. 

A nova governança: quem é o dono da IA? 

Nos últimos anos, projetos de IA nasceram e morreram dentro da área de tecnologia. O CTO escolhia ferramentas, o time técnico construía provas de conceito e o restante da empresa acompanhava de longe. Esse é um arranjo que funciona em uma fase de experimentação, mas trava na hora de escalar. 

Em 2027, a liderança em inteligência artificial vai passar a exigir alguém que traduza capacidade técnica em impacto financeiro. Essa pessoa precisa de autoridade sobre várias áreas ao mesmo tempo. 

É nesse contexto que ganha espaço o Chief AI Officer (CAIO). 

A pesquisa do IBM Institute for Business Value ouviu mais de 600 executivos que ocupam essa função. Segundo o estudo, 26% das organizações já têm um CAIO, contra 11% em 2023. Nessas empresas, o retorno sobre o investimento em IA é 10% maior, e 57% desses executivos se reportam diretamente ao CEO ou ao conselho. Onde o CAIO coordena um modelo centralizado ou hub-and-spoke, com um núcleo central apoiando especialistas espalhados pelas áreas, o ROI chega a ser 36% maior. 

A decisão executiva sobre tecnologia passa a exigir letramento em dados: entender o que um modelo consegue fazer, quais riscos ele carrega e como medir seu efeito no negócio. Até 2030, prevê o Gartner, 80% das empresas da Global 500 vão nomear em contrato o CIO ou o CAIO responsável pelas ações da IA. Na prática, alguém responderá formalmente pelo que os sistemas fizerem. 

Soberania de dados  

Soberania de dados é a capacidade de uma empresa ou de um país controlar onde seus dados ficam e quem os acessa. Inclui também definir sob quais leis eles são tratados. O tema ganhou peso com a IA porque os modelos dependem de dados para gerar valor. Um modelo genérico pode ser contratado por qualquer concorrente, mas o histórico de clientes, operações e transações de uma empresa é exclusivo dela. 

Entre as tendências de IA para 2027, essa proteção aparece com mais força. O Gartner prevê que 35% dos países estarão vinculados a plataformas regionais de IA até 2027, contra 5% hoje. Governos e empresas vêm priorizando modelos alinhados às leis e ao idioma locais. 

Para as empresas brasileiras, a LGPD já define regras para o tratamento de dados pessoais. O PL 2338/2023, marco legal da IA aprovado pelo Senado em 2024, segue em tramitação na Câmara e propõe regras baseadas em nível de risco. Quem organiza desde já a origem, a qualidade e o uso dos seus dados chega preparado para a nova legislação com o trabalho de base feito. 

Times híbridos e o risco da bolha técnica 

Manter a IA isolada no setor de TI, sem ligação com as metas de negócio, gera problemas bem previsíveis. O Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027. A consultoria também alerta para o agent washing, prática de rebatizar chatbots e automações antigas como agentes. Pelas contas do Gartner, só cerca de 130 dos milhares de fornecedores do segmento entregam capacidade agêntica real. As causas de cancelamento apontadas são: 

• Custos que escalam sem controle: projetos desenhados só com critério técnico raramente preveem todos os custos de operação de quando sai do piloto e atende milhares de usuários. 

• Valor de negócio pouco claro: sem uma área de negócio definindo o problema e a métrica de sucesso, a solução pode funcionar tecnicamente e não gerar nenhum valor real. 

• Controles de risco insuficientes: decisões sobre privacidade, vieses e responsabilidade jurídica pedem a participação do jurídico e do compliance. As áreas que atendem o cliente também precisam estar na mesa. 

Ao mesmo tempo, a composição das equipes muda: seu próximo colega de trabalho pode ser um agente de IA. Segundo o Work Trend Index 2025, da Microsoft, líderes esperam ver seus times treinando (41%) e gerenciando (36%) agentes de IA em até cinco anos. A gestão de equipes híbridas, com pessoas supervisionando agentes, traz novas perguntas: quais tarefas os agentes executam sozinhos, em quais pontos um humano valida o resultado e quem responde quando algo sai errado? 

Como medir o ROI de IA em escala 

Na estratégia de IA nas empresas, o retorno sobre investimento agora é cobrado pelo conselho. Os modelos de ROI que as organizações mais maduras vêm usando combinam métricas de eficiência com métricas de crescimento: 

• Redução de custo operacional: horas de trabalho poupadas, queda no retrabalho e menor custo por atendimento, sempre descontando o custo da própria IA. 

• Aceleração do time-to-market: o tempo entre ter uma ideia e colocar um produto ou uma melhoria nas mãos do cliente.  

• Receita incremental: vendas atribuídas a recomendações personalizadas, novos produtos criados com IA ou aumento de conversão em canais digitais. 

• Custo por tarefa: métrica que ganhou espaço com os agentes de IA. Ela compara quanto custa uma tarefa feita pela IA, incluindo a supervisão humana, com o custo do processo anterior. 

O relatório da McKinsey mostra que 80% das empresas definem eficiência como objetivo das iniciativas de IA, mas os high performers incluem também crescimento e inovação entre as metas.  

Para assistir: IA Business Trends: gestão estratégica e novos modelos de negócio.  Veja como a Inteligência Artificial está transformando os negócios, criando novos modelos e exigindo novas estratégias de gestão. 

O gap executivo e o papel da formação avançada 

O maior gargalo para 2027 está nas pessoas. No estudo da AWS, a escassez de habilidades em IA e competências digitais é a principal barreira citada pelas empresas brasileiras, mencionada por 46% delas. Faltam profissionais que conectem a execução técnica à visão de negócio.  

Esse perfil pode ser construído por caminhos diferentes. Quem precisa aprofundar a base técnica e aplicá-la em projetos reais encontra isso na PosTech, pós-graduação 100% online da FIAP. Para quem busca uma posição de liderança, há o MBA Tech, com turmas live para todo o Brasil ou no formato híbrido em São Paulo. O Global MBA atende quem quer uma formação executiva com foco internacional. 

No próximo ano, o mercado de trabalho vai pedir profissionais que dominem os dois mundos. A tecnologia de IA está cada vez mais acessível, e boa parte dela pode ser contratada por qualquer empresa. O que não se compra pronto é a capacidade de escolher onde aplicá-la, medir o efeito no resultado e governar os riscos.  

Especialistas técnicos que sabem ler uma margem passam a ser chamados para tomar decisões, enquanto executivos que entendem como um modelo funciona conseguem decidir sem depender de um intermediário para traduzir o problema. Esse pode ser o próximo passo da sua carreira.