Organizações com projetos bem-sucedidos de inteligência artificial investem uma fatia de receita de até quatro vezes maior em dados, governança, profissionais e gestão de mudança do que aquelas com resultados insatisfatórios, segundo levantamento divulgado pelo Gartner em 26 de abril de 2026. O estudo foi feito com 353 líderes de dados, analytics e IA ouvidos entre novembro e dezembro de 2025 e busca explicar como empresas estão tentando transformar investimentos em IA em resultado financeiro.
De acordo com informações do IT Forum, menos da metade dos líderes entrevistados, 39%, afirma ter confiança nos investimentos atuais em IA e no impacto deles sobre o desempenho financeiro. Para a consultoria, o dado indica que iniciativas bem-sucedidas ainda são exceção, apesar do avanço da adoção da tecnologia nas organizações.
O que o levantamento do Gartner aponta sobre o uso de IA nas empresas?
O principal achado do estudo é a diferença de intensidade de investimento entre organizações com melhores resultados e aquelas que ainda não conseguem retorno satisfatório com inteligência artificial. Segundo o Gartner, empresas mais bem-sucedidas destinam proporcionalmente mais recursos a áreas estruturais, como qualidade de dados, governança, formação de equipes e adaptação organizacional.
No entendimento da consultoria, a discussão não se limita à compra de ferramentas ou ao desenvolvimento de modelos. A avaliação apresentada destaca que a capacidade de obter valor com IA depende de uma base mais ampla, que envolve infraestrutura de dados, regras de governança, integração entre áreas e processos internos preparados para absorver mudanças.
Qual será a missão dos líderes de dados e analytics até 2030?
Em comunicado citado pela reportagem original, Rita Sallam, vice-presidente emérita e chefe de pesquisa do Gartner, afirma que os líderes de dados e analytics terão papel central na transformação dos negócios apoiados por IA até 2030. A missão, segundo ela, será entregar novos dados confiáveis, bases contextuais e inteligência perceptiva.
“Os líderes de D&A desempenham um papel central na concretização da ambição relacionada ao valor da IA de suas organizações”.
“Até 2030, a missão dos líderes de D&A é entregar áreas fundamentais, incluindo novos dados confiáveis, bases contextuais e inteligência perceptiva.”
A leitura do Gartner é que o avanço da IA nas empresas exigirá menos foco em iniciativas isoladas e mais atenção a estruturas permanentes que sustentem decisões automatizadas com confiabilidade. Nesse cenário, a área de dados e analytics passa a ser tratada como elemento estratégico, e não apenas operacional.
Quais mudanças o Gartner diz que serão necessárias até 2030?
A consultoria lista seis mudanças que, na sua avaliação, deverão ser promovidas pelos líderes de dados e analytics ao longo dos próximos anos para viabilizar organizações orientadas por uma lógica “AI-first”. As recomendações foram apresentadas como direções para ampliar escala, confiança e geração de valor.
- adotar uma abordagem de dados e analytics centrada em IA para transformar modelos de negócio e operação;
- estimular a colaboração entre humanos e agentes de IA orientados a resultados de negócio;
- tratar o contexto, como semântica e metadados, como infraestrutura crítica;
- integrar práticas de engenharia de dados, IA, software e contexto;
- reformular controles para modelos de governança baseados em confiança;
- reinvestir ganhos de eficiência em crescimento e inovação.
Ao detalhar essas mudanças, o Gartner sustenta que o sucesso futuro não dependerá apenas de modelos mais sofisticados, mas do acesso contextual e governado aos dados corretos. A consultoria também argumenta que as empresas precisarão superar ciclos repetidos de provas de conceito para levar aplicações de IA à escala empresarial.
Como entram confiança, governança e colaboração humano-agente nessa estratégia?
Um dos pontos centrais destacados pelo estudo é a confiança. Na visão da consultoria, governança tradicional precisará ser revista para incorporar verificações automáticas de viés, privacidade e conformidade diretamente nos fluxos de trabalho. A proposta é migrar de estruturas de controle mais rígidas e isoladas para mecanismos dinâmicos adaptados à atuação de agentes de IA.
“O futuro não consiste em substituir os seres humanos, mas em ampliar sua engenhosidade”.
“As organizações de D&A ‘AI-first’ terão equipes menores, organizadas como núcleos de decisão compostos por talentos com habilidades diversas, complementados por especialistas em IA e agentes focados em resultados de negócios.”
“O controle tradicional deve ser reformulado para priorizar modelos de governança baseados na confiança para agentes de IA, por meio da criação de uma governança dinâmica que incorpore contexto automatizado e verificações de viés, privacidade e conformidade diretamente nos fluxos de trabalho”.
“Sem confiança nos dados, nos outputs e nas decisões dos modelos e agentes de IA, não há valor na IA.”
Outro eixo relevante é a colaboração entre pessoas e agentes. Em vez de tratar a automação como substituição direta do trabalho humano, o Gartner descreve uma reorganização de equipes em torno de núcleos de decisão com competências diversas, apoiados por especialistas e agentes voltados a objetivos de negócio. Nesse desenho, o valor da IA estaria ligado à combinação entre capacidade analítica, contexto e supervisão confiável.
