IA Entra Na Fase Do Retorno: Empresas Aceleram Adopção, Mas Ainda Lutam Para Provar Valor

• Estudo global da KPMG mostra confiança crescente e investimento resiliente em Inteligência Artificial, mas revela que apenas uma pequena parcela das organizações alcançou retorno consolidado, colocando custos, governação e responsabilização no centro da nova fase tecnológica

QUESTÕES-CHAVE:

• 76% dos líderes empresariais afirmam que a IA já produz valor significativo, acima dos 64% registados no primeiro trimestre;
• 79% manteriam a Inteligência Artificial como prioridade de investimento mesmo perante uma recessão;
• A proporção de empresas na fase de adopção alargada subiu de 13% para 22%, mas apenas 7% dizem ter alcançado retorno consolidado do investimento;
• 49% das organizações já atrasaram, reduziram ou reavaliaram projectos de IA quando os custos começaram a superar o valor esperado;
• Empresas com responsabilização executiva claramente definida reportam retorno estabelecido mais de três vezes acima das restantes;
• Organizações com plena visibilidade dos custos da IA apresentam cinco vezes mais probabilidade de demonstrar ROI consolidado;
• A nova fronteira empresarial deixa de ser apenas adoptar IA e passa a ser gerir economicamente a IA.

A Inteligência Artificial está a entrar numa nova fase dentro das grandes empresas: menos experimentação, mais implementação — e, sobretudo, maior pressão para demonstrar retorno económico.

O Global AI Pulse Q2 2026, da KPMG, mostra que a confiança empresarial na tecnologia continua a crescer e que as organizações estão a acelerar a adopção, mas evidencia simultaneamente uma lacuna importante entre utilizar IA e conseguir provar que os recursos investidos estão efectivamente a gerar retorno financeiro sustentável.

O estudo, realizado junto de 2.145 líderes seniores em 20 países, territórios e jurisdições, conclui que a questão central do segundo trimestre deixou de ser se as empresas pretendem investir em IA. Passou a ser saber como transformar essa adopção em valor mensurável.

A mudança é significativa.

Durante a primeira fase da actual corrida tecnológica, muitas organizações concentraram-se em compreender modelos generativos, testar ferramentas, desenvolver provas de conceito e identificar casos de utilização.

Agora, com a IA a entrar progressivamente nos processos empresariais, a discussão aproxima-se muito mais da lógica tradicional de investimento: quanto custa, que produtividade produz, que receitas acrescenta, que riscos cria e quem responde pelo resultado.

Confiança Sobe, Mas O Retorno Continua Concentrado

Os números demonstram um avanço rápido da adopção.

A percentagem de organizações que se considera numa fase de driving adoption — isto é, incorporando IA de forma mais ampla na organização — aumentou de 13% para 22% entre o primeiro e o segundo trimestre de 2026.

Mas a proporção que se considera numa fase de ROI estabelecido caiu ligeiramente, de 8% para 7%.

É este contraste que resume uma das principais conclusões do relatório.

Mais empresas estão a utilizar IA.

Mais empresas acreditam que a tecnologia cria valor.

Mas poucas conseguem ainda demonstrar de forma consolidada que esse valor justifica o investimento realizado.

A KPMG distingue precisamente entre “valor empresarial significativo” e “ROI estabelecido”.

No primeiro caso, entram ganhos de produtividade, redução de custos, aumento de receitas e melhor tomada de decisão.

No segundo, é necessário que esses resultados sejam suficientemente tangíveis para demonstrar que o investimento na IA produz retorno económico consolidado.

76% Já Vêem Valor Na IA

A confiança, contudo, aumentou de forma expressiva.

76% dos líderes entrevistados afirmam que a IA está actualmente a produzir valor empresarial significativo, contra 64% no primeiro trimestre — um crescimento de 12 pontos percentuais.

Ao mesmo tempo, 78% dizem confiar na capacidade da sua organização para tornar a estratégia de IA sustentável no futuro, contra 70% anteriormente.

E 79% afirmam que a IA continuaria a ser uma prioridade de investimento mesmo perante uma recessão, acima dos 74% registados três meses antes.

A mensagem é relevante.

A Inteligência Artificial está progressivamente a deixar de ser tratada como investimento discricionário associado apenas a momentos de expansão económica.

Para uma parcela crescente das empresas, começa a assumir a natureza de infra-estrutura estratégica, semelhante à transformação digital, dados ou cloud.

US$188 Milhões Mantêm-Se No Radar De Investimento

O investimento previsto permanece igualmente robusto.

A KPMG calcula um valor médio ponderado de aproximadamente US$188 milhões em investimento planeado em IA para os próximos 12 meses entre as organizações pesquisadas, praticamente inalterado face ao trimestre anterior.

O valor deve ser interpretado no contexto da amostra, composta por grandes empresas — organizações com pelo menos US$50 milhões de receitas, sendo que a componente norte-americana de acompanhamento considera empresas acima de US$1 bilião.

Mais importante que o montante, contudo, é a mudança na forma como o dinheiro está a ser aplicado.

A prioridade começa a deslocar-se da simples adopção para governação, colaboração entre humanos e IA, resiliência e integração empresarial.

A Pergunta Já Não É “Podemos Usar IA?”

Esta mudança reflecte um processo normal de maturação tecnológica.

No início de um ciclo de inovação, a principal questão é tecnológica:

Funciona?

Depois torna-se operacional:

Onde podemos utilizar?

Mais tarde transforma-se numa questão de escala:

Como introduzimos em toda a organização?

Finalmente, torna-se económica:

Quanto valor produz por cada unidade de capital investido?

O relatório sugere que muitas grandes empresas já chegaram a esta última fase da discussão.

É o equivalente empresarial da passagem da inovação para a disciplina de capital.

A Inteligência Artificial começa a ser submetida às mesmas perguntas aplicadas a qualquer grande investimento: custo total, retorno esperado, risco, prazo, produtividade e sustentabilidade financeira.

Metade Das Empresas Já Travou Projectos Quando O Custo Subiu

Talvez um dos indicadores mais importantes do estudo esteja precisamente aqui.

49% das organizações afirmam ter reavaliado, atrasado ou reduzido implementações de agentes de IA quando os custos esperados começaram a superar o valor antecipado.

Cerca de 24% reduziram ou limitaram o alcance das implementações; 22% atrasaram ou interromperam temporariamente a expansão; e outras empresas passaram a questionar decisões de investimento anteriormente assumidas.

Este comportamento não significa perda de confiança na tecnologia.

Representa, pelo contrário, maior maturidade económica.

As empresas começam a perceber que nem todo processo precisa de IA e nem toda utilização de IA justifica economicamente o seu custo.

É uma distinção fundamental.

Implementar tecnologia porque está disponível não é o mesmo que criar valor.

A Economia Dos Tokens Torna-Se Assunto De Conselho De Administração

À medida que a utilização aumenta, também aumenta a factura.

Custos de computação, armazenamento, modelos, chamadas de API, tokens, infra-estrutura, integração, segurança, energia e equipas especializadas começam a tornar a economia da IA mais complexa.

Um terço dos líderes entrevistados identifica dificuldades relacionadas com competências para compreender os custos e a economia da IA, enquanto 29% têm dificuldades em controlar os custos operacionais à medida que os sistemas crescem.

A disponibilidade de modelos de alta qualidade e menor custo foi, por isso, o factor estratégico que mais ganhou importância entre os dois trimestres.

Energia, sustentabilidade ambiental e condições macroeconómicas também ganharam peso na decisão empresarial.

A conclusão é relevante: IA deixa progressivamente de ser apenas matéria dos departamentos de tecnologia.

Torna-se assunto de finanças, operações, risco e administração.

Só Um Terço Sabe Exactamente Quanto Está A Gastar

A dificuldade torna-se mais evidente quando se analisa a visibilidade financeira.

Apenas cerca de 35% das organizações dizem ter visibilidade completa e monitorização activa dos custos operacionais da IA.

A maioria trabalha ainda com informação parcial, fragmentada ou disponível apenas depois da facturação.

Este problema é importante porque gerir investimento sem conhecer integralmente o custo torna muito mais difícil calcular retorno.

A KPMG encontra uma relação significativa entre esta capacidade e os resultados.

Empresas com plena visibilidade dos custos apresentam 15% de incidência de ROI estabelecido, contra apenas 3% entre aquelas que não dispõem dessa visibilidade.

Ou seja, são cinco vezes mais propensas a demonstrar retorno consolidado.

Não significa que controlar custos, por si só, produza retorno.

Mas significa que empresas capazes de medir melhor custos e utilização conseguem decidir melhor onde expandir, onde reduzir e onde abandonar determinadas aplicações.

A Nova Vantagem Competitiva Pode Ser Saber Onde Não Usar IA

Este resultado conduz a uma conclusão empresarial particularmente interessante.

Na fase inicial da corrida tecnológica, vantagem competitiva podia significar adoptar rapidamente.

Na fase seguinte, poderá significar saber seleccionar melhor.

Empresas que conseguirem identificar os casos de utilização nos quais a Inteligência Artificial produz ganhos superiores aos custos poderão obter mais valor do que concorrentes que simplesmente a expandam para todos os processos.

A disciplina económica começa, assim, a tornar-se parte da maturidade digital.

Maior adopção não significa necessariamente maior retorno.

O relatório afirma explicitamente que as organizações com melhores resultados não são obrigatoriamente aquelas que implementam mais IA, mas as que desenvolveram capacidades para gerir a tecnologia de forma consistente.

Responsabilidade Executiva Faz Diferença

Outro dos resultados mais relevantes relaciona-se com governação.

Cerca de 75% das organizações afirmam que o CEO assume activamente a IA como prioridade estratégica.

Contudo, apenas 24% identificam o CEO ou o comité executivo como responsáveis finais pelas decisões empresariais informadas por IA.

A diferença entre patrocínio e responsabilização é central.

Um líder pode declarar a Inteligência Artificial como prioridade.

Isso não significa necessariamente que esteja definido quem responde se o projecto ultrapassar o orçamento, produzir uma decisão errada ou não alcançar os resultados previstos.

A KPMG encontra novamente uma relação forte entre responsabilização e retorno.

Organizações onde a responsabilidade executiva está claramente estabelecida reportam ROI consolidado em 14% dos casos, contra apenas 4% entre aquelas onde essa responsabilidade é menor ou pouco clara.

A Governação Passa Do Manual Para A Operação

O relatório identifica ainda uma mudança importante na forma como a governação da IA é entendida.

Já não basta aprovar princípios gerais de utilização responsável.

É necessário determinar, no quotidiano:

quem responde pela qualidade dos dados;

quando uma pessoa deve rever ou contrariar a recomendação do sistema;

quem pode suspender uma decisão automatizada;

quem controla custos;

e o que acontece quando o sistema falha.

Apesar de a maioria das empresas possuir algum mecanismo de governação, apenas cerca de um terço considera estas responsabilidades muito claras e bem geridas.

É uma indicação de que a tecnologia está a avançar mais depressa do que os modelos organizacionais criados para a administrar.

A IA Vai Alterar O Trabalho Mais Do Que Apenas Automatizá-Lo

Há ainda uma terceira dimensão económica: trabalho.

78% dos líderes esperam que a fluência em IA se torne mais importante para os trabalhadores, admitindo que as funções das pessoas que não desenvolverem essas competências deverão sofrer mudanças.

Ao mesmo tempo, 71% das organizações consideram estar a fazer bons progressos na construção de uma força de trabalho integrada entre humanos e IA.

A questão passa, portanto, de substituir tarefas para redesenhar trabalho.

A própria KPMG resume esta transformação ao defender que o próximo desafio não é simplesmente implementar IA, mas repensar funções, processos e a forma como humanos e sistemas inteligentes trabalham em conjunto.

Isto terá implicações profundas sobre produtividade.

O maior retorno poderá não resultar de substituir trabalhadores, mas de reorganizar processos para que cada trabalhador consiga produzir mais com apoio tecnológico.

Produtividade Está A Perder Exclusividade Como Argumento

É particularmente revelador que o aumento de produtividade, embora permaneça uma das prioridades da IA, tenha perdido peso relativo.

A percentagem de empresas que coloca produtividade entre as principais prioridades caiu de 42% para 35%.

Em contrapartida, ganharam importância a colaboração homem–IA, governação responsável, resiliência e parcerias tecnológicas.

Isso não significa que produtividade tenha deixado de importar.

Significa que as empresas perceberam que produtividade sustentável depende de outras condições.

Sem boa governação, dados, segurança, competências e integração nos processos, ganhos pontuais de eficiência dificilmente se transformam em retorno empresarial duradouro.

A IA Também Tem Um Problema Energético

À medida que os modelos crescem, a utilização de energia começa igualmente a entrar na decisão económica.

No segundo trimestre, a preocupação com consumo energético e impacto ambiental aumentou seis pontos percentuais como factor de influência sobre as estratégias de IA.

O mesmo ocorreu com preocupações relacionadas com emissões de carbono e sustentabilidade.

É outra demonstração de que a economia da IA não termina no software.

Data centers consomem electricidade.

Modelos exigem capacidade computacional.

Infra-estrutura precisa de capital.

E tudo isso tem custo.

A expansão futura da Inteligência Artificial será, portanto, determinada tanto pela capacidade dos modelos como pelo preço da computação, energia e financiamento.

Uma Lição Para Empresas Africanas E Moçambicanas

Moçambique não fez parte dos mercados directamente pesquisados — a amostra inclui, no continente africano, a África do Sul.

Ainda assim, as conclusões apresentam implicações relevantes para empresas moçambicanas que começam a incorporar IA.

Em mercados onde o capital é relativamente mais caro, as empresas não podem dar-se ao luxo de adoptar tecnologia sem medir retorno.

A disciplina económica torna-se ainda mais importante.

Para um banco, telecom, empresa mineira, operador logístico, seguradora ou PME, a pergunta central não deveria ser apenas “onde podemos usar IA?”, mas onde a IA consegue reduzir custos, acelerar processos, aumentar receitas ou melhorar decisões de forma superior ao custo de implementação e operação.

Isto exige dados, competências, liderança e sobretudo métricas.

Uma organização que não mede o custo antes e depois da implementação dificilmente poderá afirmar que a IA aumentou produtividade.

A Corrida Está A Mudar

O primeiro capítulo da corrida empresarial pela Inteligência Artificial foi dominado por demonstrações tecnológicas.

O segundo foi marcado pela adopção.

O terceiro começa agora a ser escrito.

Será dominado pela economia.

Quem controla custos?

Quem responde pelos resultados?

Que utilização produz retorno?

Que tarefas devem permanecer humanas?

Que sistemas devem ser escalados?

Que projectos precisam de ser interrompidos?

Estas perguntas representam uma mudança fundamental na maturidade da Inteligência Artificial empresarial.

E talvez a principal conclusão do Global AI Pulse Q2 2026 seja precisamente esta: a próxima vantagem competitiva não pertencerá necessariamente a quem utilizar mais IA, mas a quem conseguir transformar a tecnologia em valor económico mensurável, sustentável e repetível.

Fonte: KPMG International — Global AI Pulse Q2 2026.