O retorno financeiro real da automação em operações de escala

O que os dados mostram, onde o retorno acontece de verdade, e o que separa as empresas que estão lucrando das que estão apenas gastando.

Toda apresentação sobre automação promete redução de custos. Toda consultoria projeta ganhos de eficiência. Mas quando um CEO ou CFO olha para o balanço no final do trimestre, a pergunta que importa é outra: quanto, de fato, voltou?

A automação corporativa deixou de ser uma aposta e passou a ser uma rubrica recorrente no orçamento de grandes empresas. Em 2025, 73% das organizações aumentaram seus investimentos em automação, e 92% dos executivos planejam ampliar os aportes em IA nos próximos três anos. Mas os resultados financeiros continuam desiguais e entender por que algumas empresas capturam valor enquanto outras acumulam projetos-piloto é a diferença entre investimento estratégico e desperdício.

Este artigo apresenta o cenário financeiro real da automação: o que os dados mostram, onde o retorno acontece de verdade, e o que separa as empresas que estão lucrando das que estão apenas gastando.

>O panorama financeiro: o que os dados dizem

O mercado global de IA foi projetado para atingir US$ 254,5 bilhões em 2025. Mas o número mais relevante para quem toma decisão não é o tamanho do mercado é o retorno sobre o investimento.

De acordo com um levantamento abrangente publicado em 2025 pela Fullview, que compilou dados de McKinsey, PwC, IBM e outras fontes, organizações que investem em IA reportam, em média, um retorno de US$ 3,70 para cada dólar investido. Empresas com implementações maduras reportam ganhos de produtividade entre 26% e 55%.

Esses números, no entanto, carregam um asterisco importante: 47% das organizações já reportam ROI positivo em seus investimentos de IA, mas 70% a 85% dos projetos de IA ainda falham. A diferença entre sucesso e fracasso não está na tecnologia escolhida está na forma como a implementação é conduzida.

O que os dados revelam com clareza é que a automação não é um investimento de retorno imediato para todos. Empresas que fazem implementações focadas, em áreas com inputs e outputs quantificáveis, tendem a ver resultados em 3 a 6 meses. O impacto significativo no negócio como um todo normalmente aparece entre 6 e 12 meses. E os benefícios sustentáveis e compostos aqueles que realmente mudam a estrutura de custos da empresa se consolidam entre 12 e 24 meses.

>Onde o retorno é real e onde é ilusão

Nem toda automação gera o mesmo tipo de retorno. E um dos erros mais comuns entre lideranças é tratar "automação" como uma categoria única, quando na verdade os impactos financeiros variam drasticamente dependendo da área.

Os dados da BCG mostram que funções de suporte especialmente atendimento ao cliente concentram 38% do valor total gerado por IA nas empresas hoje. Operações respondem por 23%, marketing e vendas por 20%, e P&D por 13%.

Mas os maiores retornos individuais estão em áreas específicas:

Processamento financeiro e contábil. No setor financeiro, a automação com IA já demonstra resultados concretos: aumento de 90% na precisão de processamento de empréstimos, redução de até 80% no tempo de aprovação de dias para segundos. Instituições financeiras que implementaram agentes de IA reportam lucro incremental anual entre US$ 1 milhão e US$ 12 milhões.

Compliance e regulatório. Segundo dados de 2025, 37,6% das empresas já automatizam entre 51% e 75% de suas tarefas de compliance com IA. O impacto direto: 38% das empresas reduziram o tempo dessas tarefas pela metade. Em um setor onde multas regulatórias podem alcançar dezenas de milhões, a automação de compliance não é apenas eficiência é proteção financeira.

Cadeia de suprimentos e logística. O mercado de IA em logística atingiu US$ 26 bilhões em 2025 e está projetado para chegar a US$ 707 bilhões até 2034. Na prática, empresas que implementam IA para otimização de cadeia de suprimentos reportam economia de 5% a 15% em custos de procurement e ganhos de 7% a 15% de capacidade em instalações existentes sem expansão física.

Operações internas. A Siemens transformou ciclos de processamento de faturas de 3 dias para 30 minutos usando uma combinação de RPA e IA agente. Segundo relatório da OpenAI sobre o estado da IA corporativa em 2025, usuários empresariais reportam economia de 40 a 60 minutos por dia o equivalente a recuperar mais de 200 horas por colaborador por ano.

>Por que 85% dos projetos falham e o que os 15% que funcionam fazem diferente

Talvez o dado mais revelador de 2025 venha de um estudo do MIT: 95% das iniciativas empresariais de IA falham em gerar o retorno esperado. Outros estudos colocam essa taxa entre 70% e 85%, dependendo do critério. De qualquer forma, o padrão é claro: a maioria não funciona.

Mas os que funcionam têm características consistentes, identificadas tanto pelo McKinsey quanto pela IBM e PwC:

• •Eles começam pelo processo, não pela tecnologia. As empresas bem-sucedidas não compram uma ferramenta de IA e depois procuram onde aplicá-la. Elas mapeiam os processos com maior potencial de retorno, quantificam o impacto esperado e só então definem a solução técnica.
• •Investem 70% dos recursos em pessoas e processos, não em tecnologia. As organizações com melhores resultados dedicam 70% do investimento em IA à capacitação de equipes, redesenho de processos e gestão de mudança e apenas 30% à tecnologia em si.
• •Redesenham fluxos de trabalho, não apenas automatizam os existentes. A McKinsey destaca que a metade das empresas de alta performance em IA planeja usar a tecnologia para transformar seus negócios não apenas torná-los mais eficientes.
• •Definem métricas antes da implementação. As empresas que reportam ROI positivo têm uma coisa em comum: elas sabiam o que estavam medindo antes de começar. KPIs definidos antes da execução, acompanhados em tempo real e reportados até a estabilização.

>A armadilha do "projeto-piloto eterno"

Um padrão que merece atenção especial é o que chamamos de armadilha do piloto perpétuo. A pesquisa da Deloitte de 2025 mostra que 38% das organizações estão em fase de piloto com IA agente, 30% estão explorando opções, mas apenas 11% têm soluções em produção efetiva. E 42% ainda estão "desenvolvendo sua estratégia".

O que acontece na prática: a empresa aprova um piloto. O piloto funciona em ambiente controlado. Mas a transição para produção exige integração com sistemas legados, governança de dados, treinamento de equipes e mudança de processos. Esses requisitos são sistematicamente subestimados no orçamento inicial, e o projeto fica preso entre o sucesso do piloto e a complexidade da produção.

A solução não é mais investimento é investimento melhor. Começar com escopo definido, métricas claras, prazo de implementação realista e um plano de transição para produção desde o dia zero.

>O custo real de não automatizar

Quando se fala em ROI de automação, a maioria das análises foca no retorno do investimento feito. Mas raramente se calcula o custo da inação.

Segundo dados da IBM, setores que adotaram IA de forma ampla estão vendo a produtividade da mão de obra crescer 4,8 vezes mais rápido que a média global. A receita por colaborador em setores com alta exposição à IA cresce 3 vezes mais que em setores com baixa adoção.

“Empresas que não automatizam não estão apenas "deixando de ganhar" estão perdendo competitividade de forma acelerada. A cada trimestre sem automação estruturada, a distância para os concorrentes que já implementaram aumenta.”

Essa distância se traduz em custos mais altos, margens menores, ciclos mais lentos e menor capacidade de resposta ao mercado.

O World Economic Forum estima que a IA e a automação vão deslocar 85 milhões de empregos globalmente, mas criarão 97 milhões de novas posições um saldo positivo de 12 milhões. As empresas que se anteciparem a essa transição vão capturar o valor. As que reagirem tarde vão absorver o custo.

>Como avaliar se sua operação está pronta

Antes de qualquer investimento em automação, três perguntas precisam ser respondidas com honestidade:

• •Seus dados estão estruturados e acessíveis? Se a resposta for "mais ou menos", esse é o primeiro investimento a fazer. Segundo a Deloitte, quase metade das organizações cita a qualidade e acessibilidade dos dados como o principal obstáculo. Sem dados limpos, nenhuma automação entrega resultado consistente.
• •Seus processos estão documentados? Automatizar um processo que ninguém consegue explicar com clareza é receita para fracasso. O mapeamento de processos com gargalos, exceções e dependências identificados é pré-requisito, não etapa opcional.
• •Sua equipe está preparada para a mudança? A automação muda a forma como as pessoas trabalham. Se a organização não investe em gestão de mudança, capacitação e comunicação, a resistência interna pode comprometer o projeto inteiro independentemente da qualidade técnica da solução.

>Conclusão

A automação corporativa gera retorno financeiro real. Os dados de 2025 não deixam dúvida sobre isso. Mas esse retorno não é automático, não é universal e não é proporcional ao investimento em tecnologia.

As empresas que capturam valor de verdade são as que tratam automação como projeto de negócio não como projeto de TI. As que definem métricas antes de começar. As que investem em processos e pessoas tanto quanto em ferramentas. E as que têm a disciplina de ir do piloto à produção com escopo, prazo e responsabilidade definidos.