A euforia inicial com a inteligência artificial deu lugar a uma cobrança pragmática: afinal, qual é o retorno financeiro real desses investimentos? Após anos de experimentos e projetos-piloto, a pergunta sobre o ROI — retorno sobre o investimento — da IA permanece como um dos maiores desafios para a alta gestão. Segundo reportagem da MIT Sloan Management Review, a dificuldade reside na falta de disciplina financeira aplicada à tecnologia, tratando-a muitas vezes como um custo operacional genérico em vez de um ativo estratégico com metas mensuráveis.
A análise destaca que empresas que não estabelecem uma abordagem explícita para medir o impacto da IA raramente alcançam resultados duradouros. O problema é exacerbado pela natureza distinta das tecnologias: enquanto a IA analítica, baseada em aprendizado de máquina, possui métricas de sucesso mais diretas, a IA generativa exige uma tradução mais complexa para ganhos financeiros, como produtividade de conhecimento ou qualidade de entrega. A falta de um padrão de mercado faz com que organizações similares definam sucesso de maneiras opostas.
A abordagem focada em funções
A estratégia mais comum para empresas que buscam provar o valor da IA antes de escalar é a abordagem focada em funções. Nesse modelo, a organização seleciona áreas específicas — como atendimento ao cliente, marketing ou recursos humanos — para implementar ferramentas sob medida e métricas de desempenho rigorosas. O objetivo é criar provas de conceito sólidas, como a redução de custos unitários ou o tempo de resposta em chamados, que justifiquem a expansão para outras partes da companhia.
Empresas como a Unilever exemplificam essa prática ao redesenhar processos de recrutamento com IA, reduzindo a dependência de consultorias externas e o tempo total de contratação. Embora eficaz para construir confiança interna, essa abordagem apresenta o risco de criar silos, onde os resultados são difíceis de comparar ou agregar em um nível corporativo. A transição para o próximo estágio exige que os líderes comecem a padronizar métricas que possam ser transferidas entre diferentes departamentos.
O modelo coordenado de gestão
À medida que o número de iniciativas cresce, a necessidade de uma abordagem coordenada torna-se imperativa. Este estágio foca na visibilidade e na reutilização de capacidades, evitando que cada equipe reinvente a roda. Exemplos como o da JPMorgan Chase, com a implementação de plataformas internas de LLM para milhares de funcionários, demonstram como a coordenação permite que inovações isoladas se espalhem pela organização, gerando valor em escala e permitindo uma comparação mais clara entre resultados.
O desafio, no entanto, é manter a agilidade sem cair na burocracia excessiva. A coordenação sem padrões claros resulta em uma colcha de retalhos de métodos de ROI, dificultando a priorização de investimentos. Para evitar isso, as empresas devem aplicar uma lógica financeira consistente em todo o conjunto de iniciativas, garantindo que ganhos de produtividade sejam traduzidos em números reais, como a economia de horas de trabalho humano ou a redução de perdas operacionais.
Governança de portfólio corporativo
O ápice da maturidade na gestão de IA é a abordagem de portfólio corporativo, onde cada projeto é tratado como um investimento de capital tradicional. Sob essa ótica, iniciativas são submetidas a critérios de avaliação rigorosos, incluindo modelos de valor presente líquido (VPL) e taxas internas de retorno (TIR). Firmas como o Morgan Stanley utilizam estruturas de avaliação estruturadas para testar o valor de uso de cada caso antes de autorizar o despliegue em larga escala.
Essa disciplina financeira é vital, mas exige cautela para não sufocar inovações prematuramente. Algumas empresas optam por separar o portfólio em dois eixos: projetos de infraestrutura necessários para a fundação da IA, onde o ROI imediato não é o foco, e aplicações direcionadas, onde o retorno financeiro é mandatário. O equilíbrio entre a paciência estratégica e a cobrança por resultados é o que diferencia as empresas que conseguem transformar IA em vantagem competitiva sustentável.
Perspectivas e incertezas no horizonte
A trajetória de maturidade em IA não é linear e as empresas devem estar preparadas para ajustar suas expectativas conforme a tecnologia evolui. O que permanece incerto para muitos conselhos de administração é o ponto exato onde a experimentação deve ceder lugar à governança rígida. A chave, segundo especialistas, é evitar tanto o excesso de engenharia de métricas quanto a ausência total de controle, garantindo que o aprendizado organizacional seja contabilizado como parte do valor gerado pelos novos sistemas.
O futuro da gestão de IA dependerá da capacidade dos líderes em integrar a tecnologia ao planejamento financeiro de longo prazo. À medida que as ferramentas se tornam onipresentes, a pergunta deixará de ser apenas sobre o custo de cada implementação e passará a ser sobre como a IA reconfigura o modelo de negócio como um todo. A transição entre os três modelos apresentados sugere que a disciplina é, acima de tudo, um exercício de gestão de mudança.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · MIT Sloan Management Review
