
Domo aponta: 95% dos projetos de IA não geram ROI, segundo MIT
Especialista em LLMs, AI Agents e Infraestrutura de IA

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Willis, CDO da Domo, destacou que 95% dos investimentos empresariais em IA não geram ROI, segundo o MIT. Ele criticou o FOMO (medo de ficar para trás) em IA e defendeu uma abordagem estratégica baseada em problemas reais, alertando sobre o impacto negativo de soluções mal planejadas na experiência do cliente.
Willis, Chief Data Officer (CDO) da Domo, criticou duramente o impacto do FOMO (Fear of Missing Out) na adoção de Inteligência Artificial (IA). Ele observou que muitas empresas estão correndo para implementar soluções de IA sem entender claramente os problemas que essas tecnologias deveriam resolver. Essa abordagem tem resultado em investimentos mal direcionados e em tecnologias que falham em entregar o retorno esperado.
Um exemplo citado por Willis foi o caso da fintech sueca Klarna, que substituiu sua equipe de atendimento ao cliente por IA, mas enfrentou uma série de reclamações que a forçaram a retomar o atendimento humano. "É muito tentador dizer que vamos simplesmente substituir tudo por chatbots, mas, francamente, nenhum cliente quer apenas falar com o seu chatbot", afirmou.
O impacto negativo do FOMO em IA não se restringe a casos isolados. Dados do MIT revelam que 95% dos investimentos empresariais em IA não geram um retorno sobre o investimento (ROI) mensurável. Esse número alarmante reflete a tendência de decisões apressadas, baseadas na pressão do mercado, em vez de uma análise estratégica.
Além do prejuízo financeiro, estratégias mal planejadas de IA têm comprometido a experiência do cliente. Interfaces ineficazes e pouco intuitivas criam frustração, especialmente quando as empresas tentam substituir inteiramente o atendimento humano. Em setores como o de serviços ao cliente, essa abordagem tem se mostrado particularmente problemática.
Willis propõe uma solução clara: antes de adotar tecnologias de IA, as empresas devem identificar as necessidades específicas do negócio e os problemas que desejam resolver. Ele enfatiza a importância de uma implementação gradual e baseada em dados, que permita a validação contínua dos resultados.
A estratégia, segundo Willis, não deve ser impulsionada pelo medo de ficar para trás ou por tendências de mercado. Em vez disso, as organizações devem focar em benefícios tangíveis e mensuráveis, alinhando a tecnologia às necessidades dos usuários finais e às metas organizacionais.
Para evitar os riscos associados ao FOMO em IA e maximizar os benefícios dessa tecnologia, Willis sugere:
Ele também alerta que o mercado de IA está se dirigindo para um momento de correção, onde estratégias mal fundamentadas serão substituídas por abordagens mais sólidas e orientadas para resultados.
Desenvolvedores devem focar em criar soluções que resolvam problemas específicos e mensuráveis. Isso requer uma colaboração direta com as empresas para compreender as necessidades dos usuários e evitar o desenvolvimento de produtos baseados em tendências passageiras.
Empresas que priorizarem uma abordagem estratégica e fundamentada na adoção de IA terão maior probabilidade de alcançar resultados positivos, especialmente em relação ao ROI e à experiência do cliente. Investidores, por sua vez, devem priorizar organizações que apresentem planos concretos e sustentáveis para a implementação de IA.
Nos próximos anos, espera-se que o mercado de IA passe por uma fase de ajustes, com mais empresas revisando suas estratégias e priorizando implementações mais fundamentadas. Acompanhando os índices de ROI e as movimentações de grandes players, será possível identificar os rumos que o setor deverá tomar.
A crítica de Willis serve como um alerta para o mercado: a pressa na adoção de IA, impulsionada pelo FOMO, pode levar a prejuízos financeiros e à deterioração da experiência do cliente. A solução está em uma abordagem estratégica, centrada no problema, que priorize benefícios mensuráveis e implemente soluções de forma gradual e consciente.
FOMO (Fear of Missing Out) na IA refere-se ao medo de ficar para trás em relação à concorrência, levando empresas a adotar tecnologias de IA sem planejamento estratégico adequado.
Segundo o MIT, a maioria dos investimentos em IA falha porque as empresas não identificam claramente os problemas que a tecnologia deve resolver e priorizam tendências em vez de estratégias fundamentadas.
A melhor abordagem é começar identificando problemas específicos, realizar implementações graduais, medir os resultados continuamente e ajustar a estratégia conforme necessário.
💡 Dica Pro: Empresas podem minimizar os riscos de adoção de IA ao iniciar com projetos-piloto menores, que permitam medir o impacto real antes de escalar a solução. Além disso, incorporar feedback contínuo dos usuários é essencial para ajustar o sistema às necessidades reais.