A conta que você havia previsto
- Modelos de IA
- Consumo de tokens
- Infraestrutura
- Aplicações de IA
- Agentes de IA
- Implementação
CONTA 1 · PAGA
Você pagou pela IA. Agora está pagando para confiar nela.
A segunda conta oculta da IA empresarial — e como a inteligência confiável ajuda a reduzi-la
A fatura
A maioria das organizações já pagou a primeira conta
A IA empresarial foi além dos projetos-piloto isolados e passou a integrar os processos dos quais as empresas dependem.
CONTA 1 · PAGA
Modelos de IA✓
Consumo de tokens✓
Infraestrutura✓
Aplicações de IA✓
Agentes de IA✓
Implementação✓
Em que estágio as organizações estão com a IA
80%ampliaram a adoção ou incorporaram a IA aos processos essenciais
4,84tipos de aplicações de IA em uso ou em fase piloto, em média
Depois vieram os custos que não estavam na fatura
Eles surgiram na forma de validação, conciliação, preparação de dados, coleta de contexto, verificações de explicabilidade e retrabalho — pagos em tempo, trabalho e revisão humana.
A conta escondida no trabalho
- Coleta e preparação de dados
- Validação dos resultados
- Conciliação de registros
- Coleta de contexto
- Verificações de explicabilidade
- Correções e retrabalho humanos
Paga em tempo, trabalho e revisão humana
O custo da confiança na IA
O custo oculto de validar, conciliar, explicar e refazer os resultados da IA antes que possam ser usados com confiança.
A inteligência confiável é o caminho para reduzir esse custo: dados governados, contexto de negócios conectado e explicabilidade por trás de cada resultado.
Quatro em cada cinco dedicam pelo menos seis horas por semana a esse custo
Tempo gasto preparando, conciliando e validando dados antes que a IA e a análise possam entregar respostas úteis.
Horas por semana gastas validando, conciliando e limpando dados
80%dedicam pelo menos seis horas por semana
28%afirmam que os resultados da IA exigem revisão manual demais
27%afirmam que dados duplicados, incompletos ou inconsistentes geraram erros
E esse é um problema mais sério do que a simples supervisão. É tempo de profissionais qualificados gasto em preparação e retrabalho que poderiam ser evitados.
O paradoxo
Confiança no papel, conferência manual na prática
Os líderes relatam confiança. Mas suas equipes contam uma história mais complexa.
O que os líderes dizem
O que acontece na prática
A confiança declarada não é o mesmo que confiança operacional. A IA se torna confiável quando é possível rastrear, explicar e se responsabilizar pelos dados que sustentam seus resultados.
Esse custo não fica só nos bastidores
Bases de dados frágeis atrasam iniciativas, aumentam os custos operacionais e dificultam explicar ou justificar os resultados da IA.
Iniciativa atrasada nos últimos 12 meses
Consequências de dados de entrada pouco confiáveis
66%relatam pelo menos uma iniciativa atrasada
14%citam a exposição a riscos ou problemas de conformidade como principal consequência
14%citam menor confiança entre os usuários de negócios
12%citam custos operacionais mais altos
A autonomia da IA está esbarrando no limite da confiança
Os líderes querem alta precisão, qualidade dos dados, explicabilidade e rastreabilidade antes de dar mais liberdade à IA.
Onde as organizações permitem ações autônomas
O que os líderes precisam antes de conceder mais autonomia
Os agentes precisam de evidências melhores antes de receber mais liberdade.
A diferença
Mais confiança exige bases de dados mais sólidas
As organizações com mais confiança na IA também relatam melhores condições de rastreabilidade, disponibilidade e governança, além de bases de dados empresariais mais sólidas.
Alta confiançaConfiança moderada
A diferença? Não apenas confiança no modelo, mas também nos dados e no contexto por trás do resultado.
Dados melhores, resultados melhores com IA
As organizações com alta confiança têm maior probabilidade de relatar avanços na entrada em produção, valor mensurável, retorno sobre o investimento e melhorias transformadoras.
Alta confiançaConfiança moderada
A confiança faz mais do que reduzir riscos. Ela ajuda a transformar as atividades de IA em resultados que a empresa consegue enxergar.
Até a IA com melhor desempenho continua sendo verificada
Programas de IA mais maduros relatam maior valor, melhor retorno sobre o investimento e explicabilidade. Eles também validam seus resultados com mais frequência.
Alta maturidade (n=317)Baixa maturidade (n=83)
A surpresa
Validam ou refazem os resultados da IA com frequência ou sempre
Isso não é necessariamente uma contradição. Organizações maduras podem usar a IA de forma mais ampla, em fluxos de trabalho de maior impacto e com controles mais rigorosos. Em vez de eliminar toda revisão, o objetivo é reduzir o retrabalho evitável e melhorar a supervisão bem fundamentada.
A resposta
Não apenas mais inteligência. Inteligência confiável.
Inteligência confiável é o que o sucesso com IA realmente significa: dados governados, contexto de negócios conectado e explicabilidade por trás de cada resultado que orienta suas ações.
1
Construa a base da confiança
Unifique e governe os dados essenciais para o negócio entre domínios, sistemas e fluxos de trabalho.
2
Dê à IA o contexto por trás do registro
Conecte produtos, clientes, fornecedores, locais, ativos e transações para que a IA entenda o significado e as relações de negócio.
3
Torne a confiança mensurável
Acompanhe rastreabilidade, explicabilidade, tempo de validação, trabalho de preparação, retrabalho e os resultados entregues pela IA.
Você já sabe quanto custa operar sua IA. Agora é hora de descobrir quanto custa confiar nela.
Metodologia
Como coletamos as informações
Parceiro de pesquisaTEAM LEWIS
Período da pesquisa4 a 10 de agosto de 2026
Participantes400 líderes empresariais dos EUA
Autoridade de decisão82% são os principais tomadores de decisão
A Stibo Systems contratou a TEAM LEWIS para realizar uma pesquisa on-line com 400 líderes empresariais dos EUA que trabalham em tempo integral, em cargos de gerência ou superiores, em organizações com 500 funcionários ou mais. Todos os participantes influenciam a estratégia de dados empresariais e IA de suas organizações, e 82% são os principais tomadores de decisão. Mais da metade (51%) trabalha em TI, incluindo arquitetura de dados, engenharia de dados, governança, produtos de IA, AIOps e funções relacionadas. Os demais trabalham em finanças, operações, administração de empresas, desenvolvimento de produtos, vendas, marketing e funções voltadas ao cliente. As organizações abrangem manufatura, serviços financeiros, varejo e restaurantes de serviço rápido, bens de consumo embalados (CPG), ciências da vida, distribuição, seguros e outros setores. Os dados foram coletados de 4 a 10 de agosto de 2026.
Como interpretar os resultados
- Alta confiança
- Organizações em que os usuários de negócios têm muita ou extrema confiança nos resultados gerados por IA (72% dos participantes). O grupo de comparação é formado por organizações com confiança moderada.
- Alta maturidade em IA
- Organizações que ampliaram o uso da IA para várias funções ou unidades de negócio, ou a incorporaram profundamente aos processos essenciais do negócio (n=317).
- Baixa maturidade em IA
- Organizações que não usam IA, estão experimentando projetos-piloto limitados ou a implementaram em determinadas funções ou casos de uso (n=83). O tamanho menor desse grupo torna os resultados indicativos.
- Associação, não causalidade
- As comparações entre grupos mostram padrões. Elas não demonstram que um fator causa outro.
- Arredondamento e respostas combinadas
- Os percentuais são arredondados e podem não somar 100%. Quando um número combina opções de resposta, como 6 horas ou mais por semana ou os níveis de muita e extrema confiança, ele soma as respectivas categorias de resposta.
