RESUMO DO ARTIGO
ROI da IA é a medida do retorno que a Inteligência Artificial gera sobre o que foi investido nela, traduzido em indicadores de negócio como tempo de ciclo, custo por transação e capacidade liberada. Ele só se torna mensurável quando a IA opera dentro de processos orquestrados e governados.
Depois de três anos de investimento em adoção, a cobrança sobre a IA mudou de foco nas empresas: agora é por retorno. Segundo o “ROI of AI Report 2026”, do Google Cloud, em abril de 2026, pela primeira vez, as buscas por “ROI de IA” superaram as buscas por “como usar IA”, e 86% dos executivos já afirmam que a tecnologia gera crescimento sem elevar os custos na mesma proporção.
O desafio, porém, é que provar esse retorno continua difícil. Na maioria das empresas, a IA foi incorporada à operação, mas o fluxo que a sustenta segue fragmentado, o que torna o ganho disperso e difícil de medir. É nesse ponto que o ROI da IA deixa de ser uma promessa e passa a ser um número que a liderança precisa apresentar.
Em um encontro recente da Pipefy com o Google Cloud, os General Managers das BUs de Seguros e Crédito e Risco da Pipefy, João Moreira e Marcus Moura, respectivamente, discutiram o tema em detalhes. O ponto em comum: a IA só se converte em ROI quando opera dentro de processos, e não em ferramentas isoladas.
[Pipefy AI Research] Da adoção de IA à orquestração agêntica: o novo estágio da Inteligência Artificial nas empresas brasileiras
Por que a maioria ainda não comprova o ROI da IA
A discussão de mercado deixou de ser sobre adoção e passou a ser sobre retorno. A explicação mais comum para a distância entre investimento e resultado costuma atribuir o problema ao modelo, à qualidade dos dados ou à maturidade do time.
Na 2ª edição da Pipefy AI Research, uma pesquisa exclusiva conduzida pela Pipefy com 148 empresas da sua base de clientes no Brasil e nos Estados Unidos, os dados apontam para uma causa mais simples e corrigível. A IA foi implantada em operações que ainda não funcionam como um fluxo contínuo:
- 41,3% das empresas mantêm “ilhas de automação”, ferramentas que resolvem tarefas isoladas, mas não se comunicam entre si;
- Apenas 6,3% têm processos totalmente orquestrados de ponta a ponta.
O mesmo padrão aparece no mercado global. No levantamento do Google Cloud com mais de 2.400 executivos, apenas 26% descrevem os retornos financeiros da IA como “acelerando” ano após ano, o grupo que o estudo chama de “líderes de ROI de IA”. Para a maioria, o retorno existe, mas ainda não se sustenta de forma crescente.
Esse é o ponto cego do ROI da IA. Quando a tecnologia opera em silos, os ganhos existem, mas permanecem dispersos e invisíveis para a liderança. Sem um fluxo único que registre o “antes e depois”, não há linha de base para comparar, e o retorno não aparece nos relatórios.
Como resumiu Alessio Alionço, fundador e CEO da Pipefy, na pesquisa:
Por anos, a pergunta foi se as empresas adotariam IA. Agora, a questão é se a IA chegará ao trabalho real, nas aprovações, sistemas e processos onde os resultados são decididos. É justamente nesse ponto em que a maioria dos projetos trava.
Alessio Alionço
Fundador e CEO da Pipefy
As 5 métricas que realmente medem o ROI da IA
A dificuldade começa na própria forma de medir: no estudo do Google Cloud, apenas 12% dos executivos dizem ter uma estrutura formal de acompanhamento do valor gerado pela IA.
Sem esse rastreamento, o primeiro erro de medição é contar o que não importa. Número de Agentes de IA criados, número de pessoas usando IA e volume de prompts são métricas de vaidade: mostram atividade, não resultado. O ROI da IA se mede por indicadores de negócio que já existiam antes dela.
São cinco as métricas que de fato traduzem retorno:
- Tempo de ciclo do processo (cycle time), do início ao fim, antes e depois da IA;
- Custo por transação (cost per transaction), incluindo o consumo de tokens e as horas de trabalho;
- Capacidade liberada, medida em horas ou em FTEs (Full-Time Equivalents) realocados para tarefas de maior valor;
- Receita e capital de giro (working capital), quando a IA acelera etapas que prendem dinheiro na operação;
- Taxa de retrabalho e erro (error rate), que cai quando a regra é aplicada de forma consistente.
A tabela abaixo separa o que apenas parece progresso do que comprova retorno:
| Métrica de vaidade | Métrica de ROI |
| Número de Agentes de IA criados | Tempo de ciclo do processo |
| Número de pessoas usando IA | Custo por transação |
| Volume de prompts e interações | Capacidade liberada, em horas ou FTEs |
| Total de automações ativas | Receita e capital de giro |
| Nota de satisfação com a ferramenta | Taxa de retrabalho e erro |
O princípio vale para qualquer automação de processos com IA: o que conta é a variação no indicador, não a quantidade de automações. Medir o ganho de IA para eficiência operacional exige comparar o mesmo processo antes e depois, com uma linha de base definida.
As 3 dimensões do ROI da IA: qualidade, financeiro e velocidade
Quando o retorno aparece, ele se manifesta em três dimensões ao mesmo tempo: qualidade, financeiro e velocidade. Entender cada uma ajuda a escolher a métrica certa para comprovar o ganho.
No mesmo levantamento do Google Cloud já mencionado, 94% dos executivos afirmam que os Agentes de IA já contribuem tanto para reduzir custos quanto para gerar receita, o que mostra por que o retorno raramente se resume a uma única linha do balanço.
1. Qualidade: menos erro e menos retrabalho
A primeira dimensão é a qualidade do que o processo entrega. Quando a IA opera dentro de um fluxo governado, a mesma regra é aplicada a todos os casos, o que reduz exceções, inconsistências e decisões que dependem do critério individual de cada pessoa.
O efeito prático aparece na taxa de erro e no volume de retrabalho. Menos laudos refeitos, menos cadastros devolvidos e menos aprovações revertidas representam um custo de não conformidade menor, que antes passava despercebido no business case.
2. Financeiro: menor custo por transação e mais capital de giro
A segunda dimensão é a financeira, e é a que o CFO lê diretamente. O custo por transação cai quando a IA elimina horas de trabalho manual e mantém o consumo de tokens sob controle, dentro de um processo que registra cada etapa.
Há ainda um ganho menos evidente: o capital de giro. Quando a IA acelera etapas que prendem dinheiro na operação, como a aprovação de um crédito ou a emissão de uma fatura, o caixa é liberado mais rápido, e o retorno deixa de ser apenas redução de custo para se tornar eficiência de capital.
3. Velocidade: ciclos que caem de dias para minutos
A terceira dimensão é a velocidade. Com a IA executando dentro do fluxo, o tempo de ciclo costuma cair para menos da metade, e em processos de alto volume chega a um terço ou menos do que era.
A ressalva é relevante: a velocidade só se sustenta quando o processo é orquestrado de ponta a ponta. Acelerar uma tarefa isolada e manter o restante manual apenas transfere o gargalo para a etapa seguinte, sem mover o indicador final.
Na prática, pelo menos duas dessas dimensões costumam vir combinadas: a qualidade sobe enquanto o custo cai, ou o custo cai enquanto o ciclo encurta. É essa combinação que transforma a automação de processos com IA em um retorno visível no indicador, e não apenas em uma percepção de agilidade.
No encontro com o Google Cloud, Marcus Moura, General Manager da BU de Finance & Risk da Pipefy, sintetizou o ponto:
Como que, de fato, você consegue gerar resultado verdadeiro, mensurável, tangível? Nada melhor do que isso já estar embarcado dentro de uma jornada já existente, de um fluxo que já existe, de uma dor que já existe.
Marcus Moura
General Manager da BU de Finance & Risk da Pipefy
Por que o ROI aparece quando a IA opera em processos orquestrados e governados
Existe um custo que raramente entra no business case: o tempo gasto antes do processo começar. Na pesquisa conduzida pela Pipefy, 21,3% das empresas afirmam que mais de 50% do tempo da equipe é consumido no tratamento de dados desestruturados, como ler e-mails, extrair valores de PDFs e conferir planilhas. É justamente o tipo de tarefa que a IA executa com eficiência, desde que esteja integrada ao fluxo.
É por isso que o retorno começa a aparecer quando a IA opera dentro de processos orquestrados e governados, não em silos. Orquestrar sobre o legado mantém ERPs e CRMs como sistema de registro e conecta sistemas, pessoas e Agentes de IA em um fluxo único. A governança nativa, com regra aplicada e trilha de auditoria em cada passo, é o que torna o resultado rastreável e, portanto, mensurável.
Esse diagnóstico não é exclusivo da Pipefy. Questionados sobre o que mais ajuda a escalar a IA do piloto à produção, os executivos ouvidos pelo Google Cloud citam, em ordem:
- Segurança, compliance e prontidão regulatória (46%);
- Reformulação dos fluxos de trabalho para incorporar a IA aos processos principais (43%).
São, na prática, governança e orquestração, as duas condições que fazem o retorno aparecer.
Durante o evento com o Google Cloud, João Moreira, General Manager da BU de Insurance da Pipefy, traduziu o posicionamento:
Sua empresa não roda em prompts, ela roda em processos, e nós conseguimos fazer a orquestração de Agentes de IA e a automação de processos com governança em indústrias como o mercado financeiro, seguros, que são altamente reguladas.
João Moreira
General Manager da BU de Insurance da Pipefy
Como o Pipefy torna o ROI da IA mensurável
É esse modelo que sustenta o Pipefy como a plataforma de orquestração agêntica para escalar processos governados. Em vez de adicionar mais uma ferramenta ao conjunto de sistemas, ele atua como a camada que conecta ERPs, sistemas acessórios, pessoas e Agentes de IA em um fluxo único e rastreável, onde cada etapa gera o dado que comprova o retorno.
Na prática, a TI passa a contar com uma camada em que os agentes executam dentro do processo, conforme regras determinadas e com trilhas de auditoria. Pela conectividade do Business Orchestration & Automation Technology, o legado permanece preservado, e as áreas de negócio configuram os fluxos em no-code, sem sobrecarregar o time técnico.
Na operação de TI, os resultados reportados por clientes da Pipefy mostram onde o retorno aparece primeiro:
- 90% do trabalho manual eliminado;
- Redução de até 99% no tempo de execução de solicitações;
- Queda de 70% nos tickets recorrentes.
O retorno gerado pela plataforma também foi quantificado pela Forrester, no estudo The Total Economic Impact™ of Pipefy (2024): 260% de ROI, 40% de tempo economizado em tarefas automatizadas, 50% de redução no tempo de desenvolvimento e payback em menos de 6 meses.
A Pipefy também foi reconhecida na categoria Market Shapers no “Emerging Market Quadrant for No-Code Agent Builders — Startup Vendors” do Gartner®, posição que reforça o seu papel na construção de Agentes de IA que executam dentro de processos governados, com auditoria, controle de acesso e humano no circuito (Human-in-the-Loop), em vez de funcionarem como tarefas soltas e sem controle.
Case de sucesso: na Algar, a MIA processa compras e notas fiscais em minutos, com governança e rastreabilidade
A Algar mostra como o retorno aparece quando a IA opera dentro de um processo orquestrado e governado, e não em ferramentas isoladas.
Nas áreas de suprimentos, contratos e operações, a empresa dependia de um fluxo manual entre e-mails, SAP, Jira e sistemas internos para validar informações, criar requisições de compra e processar notas fiscais, o que limitava a rastreabilidade e a padronização.
Integrada ao Pipefy, a MIA, agente de IA desenvolvida pela Algar, passou a receber as solicitações, validar contratos, saldos e vigências, criar as requisições de compra no SAP e processar as notas fiscais de forma automática. O que antes exigia troca de e-mails e etapas manuais entre sistemas passou a ser executado em poucos minutos.
O resultado aparece nas métricas que de fato comprovam retorno: mais de 140 automações ativas, validações e aprovações conduzidas integralmente pela agente, com menos erros e retrabalho, e o tempo da equipe liberado de tarefas repetitivas para o relacionamento com o cliente.
Soma-se o ganho de governança, com mais controle dos gastos e visibilidade em tempo real de aprovações, responsáveis e status.
A MIA é fruto da estratégia de inovação que conduzimos no CoE (Centro de Excelência), criado em 2024. Desde então, evoluímos a estrutura e hoje contamos com mais de 140 automações ativas, o que consolida uma cultura de inovação baseada na aplicação prática da tecnologia para resolver desafios do dia a dia.
Zaima Milazzo
Diretora de Produtos e Tecnologia da Algar
Comece pela medição certa e escale com retorno
O ROI da IA não se prova pela quantidade de agentes, e sim por métricas de negócio que já existiam. Essas métricas só ficam visíveis quando a IA opera dentro de processos orquestrados e governados, sobre a infraestrutura que a empresa já usa.
É essa camada que o Pipefy entrega. Ao orquestrar ERPs, sistemas, pessoas e Agentes de IA em um fluxo único e auditável, a plataforma transforma cada etapa em dado e dá à liderança o “antes e depois” que o cálculo de retorno exige, trocando a estimativa pela medição. É assim que o Pipefy leva uma operação a sair da percepção de ganho e chegar ao número que de fato comprova o retorno da IA.
Esse é o caminho que o relatório exclusivo da Pipefy — “Da adoção de IA à orquestração agêntica: o novo estágio da Inteligência Artificial nas empresas brasileiras” — detalha, com dados, insights e tendências observadas na base de clientes da Pipefy, conectando-os também a outros números e discussões em pauta no mercado brasileiro.
No material, você confere:
- Por que a discussão deixou de ser sobre adotar IA e passou a ser sobre provar o retorno;
- O paradoxo da automação: mais ferramentas, menos integração, e o custo das ilhas de automação;
- Onde a IA já entrega retorno: a prioridade dos processos de back-office;
- Autonomia supervisionada: as condições que o mercado definiu para humanos e Agentes de IA;
- Da automação isolada à operação orquestrada em escala, e o papel da orquestração.
[Pipefy AI Research] Da adoção de IA à orquestração agêntica: o novo estágio da Inteligência Artificial nas empresas brasileiras
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