Por que a IA ainda não gera inovação nas empresas e como a experimentação estruturada muda esse jogo
Estudo global da Mastercard e Forrester mostra que, sem experimentação estruturada, a IA amplia riscos, trava decisões e não se traduz em vantagem competitiva
Longe de ser apenas ambição estratégica, inovar é uma exigência para as empresas que querem sobreviver. A questão é que quando a inovação se torna mais crítica, o risco associado a decisões erradas também cresce, o que leva muitas organizações a desacelerar, postergar ou abandonar iniciativas transformadoras. É aqui que a experimentação estruturada baseada em dados aparece como caminho para reduzir riscos e acelerar a inovação.
Não é testar por testar, mas criar processos, métricas e infraestrutura que permitam aprender rápido, errar de maneira reduzida e escalar apenas o que comprova valor real para o negócio.
A conclusão faz parte do estudo “The Experimentation Advantage: Research on Derisking Innovation”, encomendado pela Mastercard e conduzido pela Forrester Consulting, a partir de uma pesquisa com 324 executivos globais, em cargos de diretoria, vice-presidência e C-level, responsáveis por inovação, estratégia, dados, marketing e produto, nos setores de bancos, fintechs, varejo e restaurantes.
O estudo parte da constatação de que o problema das empresas está na falta de estrutura. A maioria das organizações entende que inovar é essencial para manter a competitividade, principalmente com o avanço da Inteligência Artificial (IA). Ainda assim, poucas conseguem chegar a resultados consistentes.
Mais de dois terços dos executivos ouvidos na pesquisa afirmam que implementar IA é “crítico” ou “muito importante” para suas organizações. No entanto, 69% dizem que têm dificuldade em aplicar IA de forma que faça a diferença em seus esforços de inovação. Na prática, Na prática, a dificuldade de aplicação faz com que a IA ainda não se traduza, na maioria das empresas, em transformação consistente.
Essa dificuldade ajuda a explicar por que apenas 24% das empresas afirmam inovar de forma regular, enquanto metade reconhece que suas iniciativas de inovação não estão atendendo às expectativas. Mais: somente 13% dizem priorizar o uso de IA de maneira ampla e consistente em sua estratégia de inovação.
As barreiras que travam a inovação por dentro
Ao investigar os principais obstáculos à inovação, o estudo revela que o bloqueio não vem apenas do ambiente externo. Grande parte do problema está dentro das próprias organizações. Entre os fatores que mais impactam negativamente a capacidade de inovar, os executivos apontam:
- Aumento da concorrência ou disrupções de mercado – 77%
- Falta de foco real nas necessidades dos clientes – 75%
- Pressão regulatória e complexidade de compliance – 75%
- Dificuldade de escalar pilotos bem-sucedidos – 74%
- Desafios relacionados a dados (como qualidade, integração e acesso) – 74%
- Cultura avessa ao risco – 72%
O estudo mostra que 73% das empresas têm dificuldade em integrar dados entre sistemas e equipes, enquanto 69% não conseguem alinhar analytics à estratégia de negócios. Sem métricas claras, 59% lutam para medir o ROI da inovação, o que alimenta ceticismo interno, paralisia decisória (37%) e até fadiga de inovação (28%). Em vez de reduzir riscos, a ausência de experimentação estruturada faz com que 37% das organizações aumentem sua exposição a eles.
Em outras palavras, mesmo quando ideias promissoras surgem, elas frequentemente ficam presas em pilotos isolados, sem métricas claras de impacto e sem caminhos definidos para ganhar escala.
O dilema central: inovar sem perder o controle do risco
Se inovar é essencial, por que tantas empresas ainda avançam com tanta cautela? A resposta está no equilíbrio muitas vezes não claro entre inovação e gestão de riscos. O estudo mostra que 87% dos executivos consideram desafiador equilibrar inovação com riscos financeiros, regulatórios e reputacionais. O medo de errar – e errar grande – acaba se tornando um freio gigantesco para a tomada de decisão.
Só que assumir essa postura custa caro. Entre as empresas que inovam de forma contínua e estruturada, 68% dizem que suas iniciativas de inovação atenderam ou superaram expectativas nos últimos dois anos. Já entre organizações que só se movem quando a concorrência faz algo, esse índice cai para 45%. Ou seja: evitar o risco não elimina perdas, apenas muda sua forma.
O preço de não equilibrar risco e inovação
Quando a inovação fica paralisada pelo medo, as consequências aparecem rapidamente nos indicadores de negócio. Segundo o estudo:
- 41% das empresas perdem vantagem competitiva.
- 38% deixam de capturar oportunidades de mercado.
- 37% enfrentam paralisia decisória.
- 37% relatam aumento da exposição a riscos.
- 30% sofrem com churn de clientes.
Em média, cada organização enfrenta três consequências negativas simultâneas quando falha em equilibrar inovação e gestão de riscos. Esse dado, por si só, já indica que o custo de não equilibrar inovação e risco não é pontual nem marginal, ele é sistêmico. Segundo o estudo, as organizações que não conseguem encontrar esse equilíbrio sofrem impactos simultâneos em diferentes dimensões do negócio, criando um efeito cascata que compromete competitividade, crescimento e execução estratégica.
A inovação travada pelo excesso de cautela faz com que concorrentes mais ágeis avancem com novas ofertas, modelos de negócio ou experiências para o cliente, deslocando o padrão competitivo do mercado. Por outro lado, o custo da inação se torna ofensivo. Mercados emergem, comportamentos mudam e novas demandas surgem, mas sem mecanismos de experimentação e teste controlado, as empresas simplesmente chegam tarde demais. Isso ajuda a explicar por que muitas ofertas se tornam rapidamente comoditizadas, enquanto concorrentes mais ágeis conseguem capturar valor com novas propostas.
IA sofre com execução, dados e analytics ainda ausentes
A IA ocupa posição central no discurso corporativo, mas ainda encontra dificuldades para se materializar como vantagem competitiva. De acordo com o estudo:
- 70% das empresas planejam aplicar IA à inovação nos próximos dois anos.
- 13% já fazem isso de forma ampla e sistemática.
- 59% enfrentam dificuldades para usar modelos de machine learning na simulação ou previsão de cenários.
- 56% têm problemas para transformar insights de IA em decisões reais de negócio.
Sem experimentação estruturada, o impacto real da IA permanece difícil de medir, o que, por sua vez, reforça a hesitação em escalar investimentos.
Um ponto que aparece com destaque no relatório e em outros estudos sobre inovação é que não existe inovação escalável sem boas práticas de dados e analytics. Sem essa base, decisões continuam sendo tomadas com intuição ou métricas parciais, o oposto do que a inovação baseada em dados exige. Ainda assim, é justamente nesse ponto que estão alguns dos maiores gargalos organizacionais. Os executivos apontam como principais desafios:
- Integrar dados entre sistemas e equipes – 73%
- Alinhar analytics à estratégia de negócios – 69%
- Medir o ROI das iniciativas de inovação – 59%
- Garantir qualidade e governança de dados – 57%
- Democratizar o acesso a insights dentro da organização – 56%
O estudo também analisa o que mais impactaria a capacidade das empresas de escalar inovação. A resposta é direta:
- 75% afirmam que aplicar boas práticas de dados e analytics teria impacto “transformacional” ou “grande”.
- 72% apontam a capacidade de transformar insights em ação.
- 71% citam acesso a tecnologias avançadas.
- 70% destacam a democratização de dados e insights.
- 67% valorizam expertise em design thinking e experiência do usuário.
Para as altas organizações, está claro que inovar não é apenas gerar ideias, mas criar sistemas que permitam testar, medir, aprender e escalar continuamente.
Por que a experimentação é o ponto de virada
É nesse contexto que a experimentação estruturada aparece como o elemento-chave para destravar a inovação. O estudo mostra que 80% dos executivos consideram testar iniciativas em pequena escala antes do rollout completo, a capacidade mais valiosa da experimentação. Ainda assim, a execução é difícil:
- 71% dizem que testar em pequena escala é desafiador.
- 69% afirmam que essa dificuldade prejudica diretamente sua capacidade de inovar.
- 52% priorizam medir o ROI da inovação.
- 71% encontram dificuldades para priorizar essa mensuração do ROI da inovação.
As empresas sabem o que precisam fazer, mas não têm os meios adequados para fazer bem.
Quando bem implementada, a experimentação entrega benefícios tangíveis em todas as fases do ciclo de inovação. Segundo os executivos entrevistados:
- 75% dizem que ela ajuda a identificar oportunidades com maior ROI;
- 71% afirmam que melhora a mensuração do impacto real no negócio;
- 69% destacam maior clareza sobre os resultados de negócio desejados;
- 67% apontam mais velocidade na condução de experimentos e na escala;
- 66% dizem que ajuda a identificar os elementos mais eficazes das iniciativas e os segmentos de clientes mais responsivos .
Na prática, a experimentação funciona como um mecanismo de redução de incerteza, permitindo que decisões estratégicas sejam tomadas com evidências, não com base em suposições.
A principal conclusão do estudo é que, em um ambiente de alta incerteza, a experimentação estruturada baseada em dados deixa de ser uma prática tática e passa a ser um pilar estratégico. Quando as empresas não conseguem equilibrar inovação e risco, a inovação se torna cara demais para tentar. Já quando investem em capacidades de experimentação, conseguem acelerar a adoção de IA, reduzir riscos, quantificar impacto e sustentar vantagem competitiva no longo prazo. Mais do que experimentar produtos, trata-se de experimentar decisões: com método, métricas e governança. Em um mundo onde errar grande custa caro, aprender pequeno pode ser a maior vantagem competitiva.
