Projetos de inteligência artificial (IA) não recebem um passe livre apenas por estarem na vanguarda tecnológica. Eles precisam competir ativamente por uma fatia do orçamento corporativo, demonstrando um caminho claro para a geração de valor e resultados tangíveis no balanço final. Esta é a visão compartilhada por líderes financeiros de grandes corporações, que encaram a IA como mais um item em um portfólio de investimentos que exige justificativa sólida.
Eimear Bonner, CFO da Chevron, enfatizou durante um painel no Fortune Most Powerful Women Summit que a IA deve provar seu mérito financeiro. "Não pode ser um experimento científico", declarou, ressaltando que a tecnologia deve apresentar um alvo transformador e resultados que impactem a linha de fundo. Para a gigante de energia, o investimento em IA deve se traduzir em eficiência operacional, como a aceleração na descoberta de petróleo e gás, otimização da recuperação de reservatórios e antecipação de necessidades de manutenção. Além disso, a Chevron também atua como fornecedora de infraestrutura para a revolução da IA, com planos de alimentar um data center da Microsoft no Texas.
Gina Mastantuno, presidente e CFO da ServiceNow, concorda com a necessidade de retorno financeiro, mas aponta para uma nuance na forma como o ROI da IA é calculado. Para ela, o custo da inação — a perda de competitividade diante de rivais que adotam IA — é um fator crucial. A ServiceNow prioriza projetos que fortalecem a diferenciação competitiva, resolvem problemas dos clientes e entregam valor mensurável dentro de um prazo definido. "Não acho que os vencedores em IA serão aqueles que mais gastam", afirmou, defendendo a medição de resultados concretos, como aumento de receita e eficiência, em vez da mera contagem de projetos piloto.
Sarah Youngwood, EVP e CFO da Nasdaq, detalha uma abordagem estratégica para categorizar investimentos. A empresa divide as iniciativas em "horizonte zero" (necessidades fundamentais como cibersegurança), seguida por projetos de retorno de curto prazo, apostas de médio prazo e P&D de longo prazo. Os investimentos de uma década da Nasdaq em cloud e IA algorítmica, segundo Youngwood, a posicionam para atender clientes atuais com base em seus "dados de referência", que incluem informações de 3.500 instituições e US$ 12 trilhões em ativos. A gestão dos KPIs de IA na Nasdaq abrange desde o engajamento e treinamento da plataforma até outputs como velocidade de codificação, retenção de clientes e custos de tokens.
Essas abordagens demonstram que, embora o potencial da IA seja imenso, sua integração nas operações corporativas segue um rigoroso escrutínio financeiro. A decisão de investir em IA não é automática; exige um plano de negócios robusto, métricas claras de sucesso e um alinhamento estratégico com os objetivos de longo prazo da empresa, garantindo que a tecnologia sirva como um motor de valor e não apenas como uma novidade tecnológica. A disciplina na alocação de capital, combinada com a avaliação contínua do progresso e a remoção de barreiras, são essenciais para que as apostas em IA gerem os retornos esperados.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fortune
