Existem dois tipos de empresa que vão assinar contrato de IA corporativa este ano. Uma comemora o resultado na reunião de orçamento daqui a doze meses. A outra explica pro conselho onde foi parar o dinheiro. A diferença entre as duas não está na tecnologia que compraram — está numa conta que uma fez antes de assinar, e a outra não.
A conta que separa quem acerta de quem erra
O retrato mais recente disso é o IBM CEO Study 2025, do IBM Institute for Business Value: 2.000 CEOs entrevistados entre fevereiro e abril, e apenas 25% das iniciativas de IA entregaram o retorno esperado. Só 16% chegaram a escalar para a empresa inteira. O denominador comum entre as que não entregaram não é o fornecedor nem a tecnologia — é terem sido compradas em cima da promessa de quem vendeu, sem uma estimativa própria de retorno construída antes da assinatura. Em março deste ano a Gartner chegou à mesma raiz por outro caminho, ao avisar CFOs que o erro mais comum é tratar toda iniciativa de IA Enterprise como uma aposta genérica, em vez de avaliar cada uma com prazo e perfil de retorno próprios antes de comprar. A estatística não é sobre a IA não funcionar. É sobre a maioria das empresas pular a etapa que decide se vai funcionar para elas.
O problema nunca foi a tecnologia
Isso pesa mais ainda em Jurídico, RH e Compliance. Essas áreas não têm só dificuldade de projetar o retorno de uma IA nova — nunca mediram, antes disso, o próprio Trabalho Invisível: o tempo de gente sênior gasto em tarefa repetitiva que a nova ferramenta promete resolver. Sem essa linha de base, qualquer estimativa de retorno vira palpite, mesmo quando a ferramenta é boa. E a prova de que ela pode ser boa já existe, é pública e é recente: o 2025 Ediscovery Innovation Report, feito por Everlaw com ACEDS e ILTA, entrevistou 299 profissionais jurídicos e encontrou advogados recuperando até 260 horas por ano — 32,5 dias úteis — usando IA generativa no trabalho do dia a dia. O ganho é real e mensurável. O que falta não é a tecnologia entregar. É alguém, antes de comprar, traduzir "isso funciona pra time como o nosso" numa conta que aguente a pergunta do CFO um ano depois.
Onde a conta aparece, o retorno aparece
Pegue uma área de dez pessoas gastando, em média, seis horas por semana com dúvida repetitiva — não o pior cenário, a média que qualquer levantamento interno de Jurídico ou RH costuma revelar quando alguém finalmente para pra medir. São pouco mais de três mil horas por ano só nessa área. A um custo médio de mercado entre R$ 100 e R$ 150 a hora de um especialista sênior, a conta já passa de R$ 300 mil por ano — antes de somar o tempo de quem troca de sistema pra responder ou de quem compila relatório manual porque ninguém documentou a resposta da última vez que a mesma dúvida apareceu. Nenhuma dessas contas depende de um projeto de dois anos pra aparecer. Aparecem no primeiro trimestre, porque o problema que elas descrevem — gente sênior respondendo pergunta que não devia estar na mesa dela — já existe hoje, com ou sem IA.
O custo de comprar sem saber o que está comprando
A empresa que faz essa conta antes de assinar já sai na frente do grupo que não fez — o mesmo grupo que puxa a estatística de 75% pra baixo. Aqui na AskLisa resolvemos isso de um jeito direto: uma calculadora que parte dos números reais da operação do cliente — não dos nossos, dos dele — e devolve, na hora, a projeção de retorno em um a três anos, apoiada na mesma pesquisa que sustenta este texto.
Antes de comprar, vale fechar a conta. Se quiser fazer a conta com a calculadora de ROI da AskLisa, mande uma mensagem que a gente te manda!
