IA sem métrica é custo: o que a Endeavor viu nas scale-ups

Toda empresa que conheço diz que usa IA. Pouquíssimas conseguem me dizer que número a IA mudou. Essa distância entre uso e resultado agora tem um tamanho medido.

No Startup Summit 2026, a Endeavor Brasil apresentou o estudo “Inteligência Artificial nas Scale-Ups Brasileiras: Entre a Experimentação e a Transformação”, com 133 empreendedores de 125 empresas. A cobertura de Giulia Frazão no Startups, de 27 de agosto de 2026, traz os números. Eles confirmam uma ideia simples: IA sem métrica é custo.

O que o estudo da Endeavor mostrou

As scale-ups estão mexendo na estrutura por causa da IA:

• 70% reorganizaram áreas ou times nos últimos 12 meses por causa da IA.
• 76% reduziram contratações ou o número de funcionários.
• 84% pretendem ampliar o investimento em IA no próximo ano.
• 63% dizem que a tecnologia é usada intensamente, da liderança à base.

E aqui está o número que importa: 51% não têm nenhuma métrica de negócio ligada à IA. A matéria resume assim: “metade do mercado investe sem saber o retorno”.

As áreas que mais usam IA são produto e engenharia (77%) e atendimento e suporte (57%). Entre os impactos percebidos, 40% citam satisfação e retenção de clientes, 29% margem ou EBITDA e 25% receita.

Quem investe mais mede mais

O estudo traz uma relação que vale olhar com calma. Entre as empresas que investem menos de 1% da receita anual em IA, 9% relatam aumento de receita. Entre as que investem mais de 20%, são 62%. E a partir de 5% da receita investida, mais da metade das empresas tem ao menos uma métrica de negócio ligada à IA.

Não dá para dizer, só com esses dados, que investir mais causa mais receita. Pode ser o contrário: quem já mede consegue justificar investir mais. Mas a ligação entre medir e ver resultado aparece clara.

Por que IA sem métrica vira custo

Quando a IA entra sem uma métrica de negócio, três coisas acontecem:

1. A fatura cresce e ninguém sabe se vale. Tokens, assinaturas e horas de integração têm preço. O retorno, sem métrica, é impressão.
2. A equipe mede o que é fácil. Número de respostas geradas, prompts por dia, uso da ferramenta. Tudo cresce, e nada diz se o negócio melhorou.
3. A decisão de cortar ou ampliar vira política. Sem número, ganha quem fala mais alto na reunião.

Edson Rigonatti, da Astella, fez no evento a pergunta que resume a fase: “Agora a gente entrega o trabalho. E aí? O que é o diferencial? Qual é o ponto de controle?”

Como medimos o agente de IA dos sistemas que entregamos

Todo sistema que o Studio entrega sai com um agente de IA que roda todo dia. Ele faz três coisas: aponta falhas, sugere melhorias e confere se os dados fazem sentido. A pergunta que o estudo deixa vale para ele também: que número ele precisa mover para valer o que custa?

A resposta muda de sistema para sistema, mas a estrutura é a mesma. Para cada função do agente, uma métrica de negócio, e uma linha para o custo do próprio agente:

• Apontar falhas. A métrica é [tempo entre a falha acontecer e alguém ser avisado] e [quantas falhas o agente achou antes do cliente final].
• Sugerir melhorias. A métrica é [quantas sugestões viraram mudança publicada] e [o efeito medido dessas mudanças].
• Conferir se os dados fazem sentido. A métrica é [quantas inconsistências foram encontradas e corrigidas] e [o que elas teriam custado se passassem].
• Custo do próprio agente. [Custo mensal de execução do agente por sistema], comparado com o que ele evita.

Em cada caso, registramos a linha de base antes de ligar. [Como e onde o Studio registra a linha de base de cada sistema]. Os resultados ainda são [dados de resultados do agente a consolidar], e vou publicar quando tiver números para mostrar.

O que isso muda para você

Se você já tem IA no produto ou na operação, faça este exercício de 30 minutos:

1. Liste onde a IA está. Cada ferramenta, cada integração, cada assinatura.
2. Escreva o custo mensal de cada uma. Inclua horas de manutenção.
3. Escolha uma métrica de negócio para cada. Algo que já existe: tempo, erro, receita, retenção.
4. Registre o valor de hoje. Esse é o seu antes.
5. Revise em quatro semanas. O que não moveu nada vira candidato a corte.

Se você ainda vai colocar IA no produto, faça o passo 3 antes de construir. A métrica escolhida muda o que vale a pena construir.

Como fazemos no Studio

Usamos Claude Code e Figma no design e no build, e eu já falei sobre IA nos negócios no Siará Tech Summit. A IA entra nos nossos projetos com função escrita e, cada vez mais, com número escrito. O agente diário é a parte da IA que continua trabalhando depois do lançamento, e é por isso que ele precisa provar que se paga.

Se o seu sistema já está no ar e você quer IA que mova um número de verdade, o nosso serviço de evolução começa por essa conta.