A adoção de inteligência artificial, especialmente IA generativa, avançou mais rápido do que a capacidade das organizações de avaliar impacto real. Dados recentes do National Bureau of Economic Research indicam que, em 2024, cerca de 40% da população economicamente ativa nos Estados Unidos já utilizava IA generativa, e aproximadamente 23% dos empregados a usavam semanalmente em atividades de trabalho. Esse movimento foi mais intenso entre profissionais de maior escolaridade e renda, perfil predominante em equipes de pesquisa e desenvolvimento.
Esse contexto ajuda a explicar por que P&D se tornou um dos primeiros alvos de iniciativas de IA. O desafio é que velocidade de adoção não é sinônimo de ganho de produtividade, e muito menos de retorno econômico mensurável.
Onde a IA tende a gerar ROI em P&D
Em ambientes de P&D, ROI costuma aparecer quando a IA atua sobre gargalos recorrentes do processo, reduzindo tempo de ciclo, retrabalho e custo de execução, sem comprometer qualidade técnica ou conformidade.
Gestão e reaproveitamento do conhecimento técnico
Grande parte do esforço em P&D é desperdiçada na busca por informações já existentes, como relatórios de testes, decisões de design, justificativas técnicas e aprendizados de projetos anteriores. A aplicação de IA sobre bases bem estruturadas permite acelerar a recuperação e a síntese desse conhecimento, reduzindo duplicidade de trabalho e melhorando a qualidade das decisões técnicas.
Automação de atividades textuais e analíticas
Estudos experimentais conduzidos por instituições como NBER, MIT e Stanford mostram reduções entre 20% e 40% no tempo de execução de tarefas cognitivas específicas, como escrita técnica, análise de informações e programação assistida. Em P&D, esses ganhos aparecem principalmente em documentação, elaboração de requisitos, relatórios de validação, análise de falhas e respostas técnicas a auditorias e clientes.
O efeito é mais consistente quando a IA atua como suporte ao trabalho técnico, liberando tempo qualificado para atividades de maior complexidade.
Exploração de alternativas e apoio ao design técnico
A IA também tende a gerar retorno quando acelera a geração e avaliação de alternativas de design, apoiando simulações, identificação de conflitos de requisitos e planejamento de testes. Nesses casos, o ganho não está apenas na velocidade, mas na ampliação do espaço de soluções analisadas antes da tomada de decisão.
Testes, triagem de defeitos e priorização técnica
Em software, engenharia de sistemas e produtos complexos, a IA aplicada à classificação de defeitos, análise de causas prováveis e priorização de backlog técnico reduz retrabalho e encurta o tempo entre identificação e correção de problemas, com impacto direto no throughput do time.
Onde a IA costuma virar “teatro de inovação”
Apesar do potencial, uma parcela significativa das iniciativas de IA em P&D não entrega impacto estrutural. Pesquisas de consultorias como Gartner e McKinsey indicam que mais da metade dos projetos corporativos de IA não passa da fase piloto ou não escala com resultados relevantes.
Alguns padrões explicam esse desfecho.
Pilotos desconectados do processo real
Quando a IA não está integrada aos sistemas e rituais do dia a dia, como gestão de requisitos, controle de mudanças, ferramentas de engenharia ou gestão de projetos, ela vira uma solução paralela, usada apenas quando há tempo disponível.
Métricas frágeis e ausência de baseline
Avaliar sucesso com base em número de usuários, quantidade de prompts ou percepções subjetivas dificulta qualquer discussão séria de ROI. Em P&D, métricas relevantes continuam sendo tempo entre fases, taxa de retrabalho, falhas em validação, custo por experimento e taxa de projetos encerrados precocemente com evidência técnica.
Falta de governança de dados e rastreabilidade
Sem curadoria, versionamento e controle de acesso, a IA tende a amplificar ambiguidade. Em ambientes regulados, isso aumenta risco e reduz confiança nos outputs gerados.
Subestimar o custo organizacional
Estudos da McKinsey mostram que a maior parte do custo e do risco em iniciativas de IA está associada à integração, à gestão de dados e à mudança de processo, e não à tecnologia em si. Ignorar esse fator costuma levar a promessas amplas com resultados limitados.
Evidência frágil e extrapolações indevidas
Casos recentes de estudos amplamente divulgados sobre produtividade com IA, posteriormente questionados por falhas metodológicas, reforçam a necessidade de tratar resultados de IA com o mesmo rigor aplicado a qualquer experimento de P&D, incluindo controle, reprodutibilidade e validação.
Como medir ROI de IA em P&D de forma objetiva
Uma abordagem pragmática passa por três grupos de indicadores:
- Tempo de ciclo: duração das etapas de definição, design, validação e implementação.
- Qualidade e risco: retrabalho, defeitos por fase, falhas em testes e não conformidades.
- Custo: horas técnicas por atividade, custo por experimento, custo por protótipo.
Iniciativas bem-sucedidas começam por um gargalo claro, com baseline definido e critérios objetivos de comparação, evitando transformar a discussão de ROI em disputa de narrativa.
A IA aplicada à produtividade em P&D gera retorno quando está integrada ao sistema de trabalho, atua sobre dados confiáveis e é avaliada com métricas alinhadas à lógica técnica e econômica da organização. Quando permanece no nível de demonstrações isoladas e pilotos sem método, tende a produzir visibilidade e pouca mudança estrutural.
O desafio central não é adotar IA, mas decidir onde ela realmente altera o desempenho do processo de P&D de forma mensurável e sustentável.
