A inteligência artificial (IA) avança em velocidade vertiginosa, prometendo transformar negócios e operações. No entanto, a empolgação com novas ferramentas e modelos muitas vezes supera a clareza sobre como medir o retorno efetivo sobre o investimento (ROI) dessas iniciativas. Especialistas alertam que o foco em métricas superficiais, como o volume de uso ou o consumo de tokens, pode levar a uma percepção equivocada do valor gerado pela IA, mascarando a falta de impacto real nos resultados de negócio.
Para garantir que a IA represente um investimento sólido, e não apenas um modismo, é crucial definir métricas claras e alinhadas aos objetivos estratégicos da empresa. A discussão sobre como mensurar o ROI de IA ganha força à medida que mais companhias implementam essas tecnologias em suas operações. A questão central não é a adoção da IA em si, mas a capacidade de demonstrar seu impacto tangível e sustentável.
Foco em Resultados de Negócio e Custos Sustentáveis
A mensuração do ROI de IA deve ir além do simples acompanhamento do uso da tecnologia. Executivos de diversas empresas destacam que o benchmark real para a IA é sua capacidade de entregar resultados mensuráveis para problemas específicos, a um custo sustentável. Modelos mais avançados ou um alto volume de tokens consumidos não se traduzem automaticamente em maior valor para o negócio. A verdadeira medida de sucesso reside em aplicações internas e dashboards que substituem soluções de software tradicionais, oferecendo maior agilidade e menor custo, como aponta Eric Simons, da Bolt.new.
O ponto de partida para uma mensuração eficaz é a definição de problemas de negócio claros e a avaliação se a IA está contribuindo para sua resolução de forma econômica e eficiente. A adoção de IA deve ser guiada pela necessidade de resolver desafios concretos, e não pela simples busca por novas tecnologias. A sustentabilidade do custo associado a essas soluções é um fator determinante para o ROI a longo prazo.
Progresso e Métricas de Qualidade
Outra abordagem para avaliar o impacto da IA é acompanhar a progressão das iniciativas, categorizando-as em estágios como avançado, em maturação, emergente e nascente. Thomas Scott, da Wrike, sugere que, mesmo em estágios iniciais, é fundamental demonstrar a evolução em direção a resultados claros. O uso de IA e o consumo de tokens, por si só, não são provas de ROI e podem confundir o que realmente se deseja impactar. A progressão deve ser visível, mesmo que o impacto total ainda não tenha sido alcançado.
Além disso, a qualidade do trabalho gerado pela IA e a capacidade de reutilização por outras equipes são métricas cruciais. Peter Smart, da Fantasy, enfatiza que a velocidade ou o volume de uso são indicadores limitados. O que realmente importa é se o trabalho atende a um padrão de qualidade elevado e se o aprendizado obtido pode acelerar resultados futuros. A capacidade de entregar projetos complexos em prazos significativamente reduzidos, mantendo a qualidade, é um forte indicativo de ROI.
Segurança, Privacidade e Tempo Economizado
Em setores sensíveis, como o que atende crianças, a mensuração do ROI de IA deve obrigatoriamente considerar fatores como segurança e privacidade. Michele Walsh, da UNICEF USA, ressalta que, embora seja fácil medir o impacto da IA em objetivos claros e benchmarks existentes, o desafio reside em quantificar o que a IA torna possível que antes não era, ao mesmo tempo em que se antecipam riscos. Cada uso de IA deve ser ponderado contra a segurança e a privacidade, especialmente em contextos de alto risco.
Para outras áreas, o foco pode estar em métricas como engajamento e tempo economizado em tempo real. Jacqui Canney, da ServiceNow, argumenta que o valor real se manifesta no que as pessoas fazem com o tempo liberado pela IA. A eficiência ganha só se torna produtividade se for intencionalmente redirecionada para atividades estratégicas, de coaching ou inovação, transformando ganhos de eficiência em vantagem competitiva. A disciplina em casar a ferramenta certa com o problema certo é fundamental.
O Verdadeiro Indicador: Receita vs. Custos Operacionais
Uma métrica de ROI mais robusta, segundo Michael Weening, da Calix, é a relação entre o crescimento da receita e a evolução dos custos operacionais. Se a receita cresce mais rápido que as despesas, é um sinal de que a IA está funcionando. O ideal é que a IA assuma tarefas repetitivas, liberando os profissionais para atividades que exigem julgamento e expertise. A preocupação é que a busca por cortes de custos rápidos, disfarçados de estratégia de IA, possa mascarar a falta de transformação real.
Alexis Crowell, da Axelera AI, complementa que o foco deve ser no ganho de produtividade e na capacidade de realizar mais trabalho de qualidade no mesmo período. A IA deve ser uma alavanca para aumentar a produtividade, mas não deve ser a única ferramenta. O objetivo é alcançar aumentos significativos de produtividade, que resultem em uma mudança notável no desempenho geral da empresa. A mensuração deve sempre se alinhar aos resultados de negócio acordados previamente.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fast Company
