Metade das empresas brasileiras já incorporou a inteligência artificial em suas operações, mas a confiança na mensuração do retorno desse investimento é baixa. Uma pesquisa recente revela que apenas 33% das companhias confiam em sua capacidade de medir o ROI da IA, e somente 28% possuem uma metodologia formal para tal. Os dados indicam uma discrepância: enquanto 64% acompanham a economia de tempo ou custo, apenas 38% avaliam a receita atribuível à IA e 30% focam no resultado entregue ao cliente. Essa disparidade sugere que, embora a eficiência operacional seja um indicador comum, a tradução desse ganho em valor de negócio ainda é um gargalo.

O Desafio da Mensuração e a Linha de Base

A dificuldade em mensurar o retorno efetivo da IA vai além da simples economia de tempo. A leitura predominante é que o mercado se acostumou a associar o ganho da IA quase exclusivamente à redução de horas, uma métrica que, por si só, não garante retorno. A capacidade liberada pela automação só se converte em resultado quando essa nova disponibilidade é direcionada para atividades que geram valor, como aumento de vendas, melhoria no atendimento ou desenvolvimento de novos produtos. Caso contrário, o tempo economizado pode ser absorvido pela rotina ou por novas urgências, resultando em eficiência sem um retorno tangível para a empresa. Um problema anterior, e frequentemente negligenciado, é a ausência de uma linha de base clara. Sem um registro prévio do tempo e custo de processos manuais, torna-se impossível quantificar o ganho obtido com a implementação da IA. Essa carência é particularmente comum em pequenas e médias empresas (PMEs), onde processos podem estar concentrados na memória de poucos ou em planilhas não cronometradas.

Diferentes Frentes, Diferentes Métricas

O retorno da inteligência artificial pode se manifestar de diversas formas, exigindo abordagens de mensuração distintas para cada frente. Uma das principais é a IA integrada diretamente ao produto oferecido ao cliente. Nesse cenário, fluxos agênticos podem automatizar tarefas antes puramente operacionais, transformando uma hora diária de trabalho em um processo instantâneo. O valor percebido pelo cliente é direto, desde que o tempo liberado seja realocado de forma produtiva. Além disso, a IA no produto tende a aumentar o engajamento do cliente e reduzir taxas de cancelamento, métricas que não são medidas em horas. Outra aplicação é a IA nos processos internos da empresa. A automação do primeiro nível de atendimento ao cliente, por exemplo, resolve uma parcela significativa de demandas sem intervenção humana, gerando um retorno na forma de custo evitado – a estrutura de pessoal que seria necessária para lidar com o volume total de chamados.

IA como Alavanca de Desenvolvimento e Custo Variável

Uma terceira frente de retorno da IA se encontra na sua aplicação como ferramenta para o desenvolvimento de software. A agilidade no desenvolvimento foi significativamente ampliada, multiplicando o resultado entregue por cada engenheiro. A avaliação do custo da IA, seja em tokens, plataformas ou integrações, deve ser sempre confrontada com esses retornos diversos: retenção, conversão, custo evitado e velocidade de entrega. A mentalidade crucial aqui é tratar os custos de IA como qualquer outra alocação de capital. Diferentemente de assinaturas de software com custo fixo, o consumo de IA é variável e aumenta com o uso. Cada aplicação de IA deve ter uma tese de retorno clara. Para PMEs, essa disciplina é ainda mais vital devido à menor margem de erro. A economia de uma hora diária de um analista, por exemplo, representa um ganho substancial em equipes enxutas, desde que o empreendedor saiba o custo anterior e defina o destino desse tempo liberado.

A Necessidade de uma Nova Mentalidade

O fato de apenas um terço das empresas brasileiras confiar em seu ROI de IA aponta para uma necessidade de mudança de paradigma. Antes de focar no ganho, é fundamental compreender o custo original do processo, o investimento para sua automação e, crucialmente, o que será feito com o tempo e os recursos liberados. A economia de tempo é apenas o ponto de partida; o retorno real se materializa quando esse tempo ganha um novo valor estratégico dentro do negócio. A mensuração precisa e a alocação inteligente dos ganhos da IA são, portanto, os próximos passos essenciais para que as empresas aproveitem ao máximo o potencial dessa tecnologia transformadora.

Com reportagem de Brazil Valley

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