2.100 executivos responderam: o que separa quem tira retorno de IA de quem não tira
A KPMG ouviu 2.100 executivos em 20 países e mediu o que separa empresas com retorno comprovado de IA das demais: não é a ferramenta, é a gestão. Empresas com responsável definido têm 14% de retorno contra 4% sem responsável; com custo visível, 15% contra 3%. Acesso à IA virou commodity — o que separa é o que se constrói em volta dela.
Em junho, a KPMG publicou o Global AI Pulse, um levantamento com 2.100 executivos de 20 países. A pergunta por trás dele era simples: por que uma empresa tira retorno de IA e a outra não, mesmo comprando as mesmas ferramentas.
A resposta contraria o que o mercado vende.
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O que o levantamento mediu
Três recortes, do mesmo cruzamento entre quem tem retorno comprovado e quem não tem.
Responsável definido muda o resultado. Nas empresas em que o CEO responde pelas decisões tomadas com IA, o retorno comprovado é de 14%. Onde não existe responsável definido, cai para 4%.
Custo visível multiplica a chance. Empresas que enxergam com clareza quanto a IA custa para operar têm 5 vezes mais chance de atingir retorno — 15% contra 3%.
A IA entrou na rotina. Em um único trimestre, a fatia de empresas em que a IA já faz parte do trabalho diário saiu de 13% para 22%.
Os três números falam de gestão
Responsável, regra de uso e conta que fecha no fim do mês. Nenhum desses itens vem junto com a assinatura de um software. Eles vêm de decisão: alguém olha a empresa inteira, escolhe onde a IA dá mais resultado, define quem responde por ela e como medir.
Onde a maioria trava
O retrato que mais aparece é este: cada área contratou a ferramenta que quis, cada pessoa usa do seu jeito, e ninguém mede se aquilo virou resultado. A empresa "está usando IA" em todo lugar, e nada acumula.
É o ponto que chamamos de IA fragmentada. A maior parte das empresas trava aí — e trava achando que está adiantada, porque compara a própria situação com a de quem nem começou.
A leitura que o levantamento deixa: acesso à IA deixou de ser diferencial. Qualquer empresa assina a mesma ferramenta. O que separa é o que se constrói em volta dela.
O que vem depois da IA fragmentada
Do outro lado está um desenho diferente: humanos e agentes de IA trabalhando como um time só, com a IA dentro do processo, em vez de numa aba que alguém abre quando lembra. É o que chamamos de IAficação, e nesse ponto o que a empresa sabe não depende mais de quem sabe usar a ferramenta.
A distância entre um ponto e outro se percorre com diagnóstico, plano e execução, com o time aprendendo junto — o mesmo desenho que separa quem só compra ferramenta de quem estrutura a operação em volta dela, detalhado na governança de IA para PME.
Os números da KPMG confirmam de fora o que o método da dn.ia assume desde o início: não existe resultado de IA sem responsável, sem regra e sem conta que fecha. A pesquisa completa está disponível na fonte oficial.
Perguntas frequentes
O que separa empresas que têm retorno de IA das que não têm?
Segundo o KPMG Global AI Pulse Q2 2026 (2.100 executivos, 20 países), a diferença não é a ferramenta — é a gestão. Empresas com responsável definido para decisões de IA têm 14% de retorno comprovado contra 4% sem responsável; empresas com custo visível têm 15% contra 3%. Acesso à IA virou commodity; o que separa é o que se constrói em volta dela.
Por que ter um responsável definido aumenta o retorno de IA?
Responsável definido significa que alguém decide onde a IA entra, aprova usos e responde pelo resultado — sem isso, cada área contrata a ferramenta que quer e ninguém mede o resultado agregado. É o padrão que a KPMG chama de accountability e que a dn.ia trata como parte da governança mínima de qualquer implementação.
O que é "IA fragmentada"?
IA fragmentada é o retrato mais comum nas empresas: cada área com sua própria ferramenta, cada pessoa usando do seu jeito, sem responsável nem medição do resultado agregado. A empresa "está usando IA" em todo lugar, mas nada acumula — é o ponto onde a maioria das empresas trava achando que está adiantada.
Como sair da IA fragmentada para uma operação estruturada?
O caminho passa por diagnóstico, plano e execução com o time aprendendo junto — nomear um responsável, definir regras de uso e medir o custo de operar a IA. É o desenho descrito no guia completo de implementação de IA e o que a dn.ia chama de IAficação: humanos e agentes de IA trabalhando como um só time.