A inteligência artificial (IA) tem sido aclamada como um motor de produtividade, mas uma análise mais profunda revela um fosso entre os ganhos individuais e os resultados corporativos. Um estudo da McKinsey, com 1.719 participantes de 97 países, aponta que 80% dos profissionais sentem que a IA melhorou sua produtividade pessoal. Contudo, apenas 37% das empresas reportam um impacto positivo correspondente no seu desempenho operacional. Essa discrepância sublinha o desafio central: como escalar a eficiência individual para gerar valor tangível para o negócio.
O problema se manifesta em cenários práticos, como o de um sistema pessoal que, por descuido, utilizou modelos de IA mais caros para tarefas simples, elevando os custos operacionais de centavos para dezenas de dólares. Na IA, o custo por tarefa varia significativamente com a complexidade e o modelo empregado. Manter configurações de alta capacidade para todas as rotinas pode inflar despesas. Portanto, controlar o consumo é crucial, mas insuficiente. É imperativo que as empresas saibam o retorno que cada aplicação de IA entrega em troca do seu custo.
O Dilema do Custo e da Escala
O consumo de IA, medido em tokens, pode crescer exponencialmente. Na Ânima Educação, por exemplo, o consumo de tokens em 2025 superou 10 bilhões, dez vezes o volume de 2024, com projeções de crescimento ainda mais acentuado para 2026. Embora esse volume demonstre uma rápida adoção, ele não comprova, por si só, o retorno sobre o investimento. Volume de uso, produtividade individual e impacto financeiro são métricas distintas que exigem abordagens orçamentárias diferenciadas. Enquanto licenças de software tradicionais oferecem custos mais previsíveis, o consumo de IA é dinâmico e pode escalar rapidamente com a adoção. A gestão de IA demanda, portanto, limites claros, alertas de gasto e total visibilidade do consumo.
Redesenhando Processos para Obter Retorno
A transformação de investimento em IA em resultados de negócio vai além da simples automação de tarefas. É necessário um redesenho estratégico dos processos. Automatizar uma etapa pode acelerar uma atividade, mas não necessariamente resolver o problema de origem. Na Ânima, cada iniciativa de IA parte de uma linha de base e de indicadores alinhados a objetivos claros. No atendimento ao estudante, o foco está no tempo de resposta e na resolução de demandas. Para o corpo docente, mede-se o tempo liberado de tarefas operacionais para atividades que exigem julgamento. Nas aplicações pedagógicas, busca-se evidências concretas de melhoria na aprendizagem.
Evidências de Impacto Operacional
Os resultados operacionais já demonstram o potencial dessa abordagem. Na área de cobrança, modelos preditivos de inadimplência e comunicação direta com estudantes permitiram recuperar internamente o mesmo volume que antes era repassado a escritórios terceirizados, eliminando despesas anuais significativas. No atendimento, a substituição de menus telefônicos por interfaces conversacionais elevou a taxa de demandas resolvidas sem intervenção humana de 30% para 45% em uma das marcas do grupo, com meta de alcançar 90%. A IA.RA, ferramenta para professores, já é utilizada por mais de 80% deles, com mais de 25 mil objetos de aprendizagem produzidos.
Liderança e Próximos Passos
O programa de IA da Ânima é estruturado em frentes que cobrem toda a jornada do estudante, com patrocinadores executivos e metas de impacto financeiro a três anos. Esse compromisso da liderança é vital para integrar a IA às decisões estratégicas de processos, investimentos e prioridades. A recomendação para executivos é clara: nos próximos 30 dias, escolher um processo relevante, medir seu desempenho atual e testar como a IA pode otimizá-lo. Paralelamente, é importante patrocinar uma hipótese de novo negócio com responsabilidade e indicadores definidos. Empresas que medem resultados, redesenham processos e realocam recursos com base no impacto financeiro são as que mais provavelmente capitalizarão sobre o potencial transformador da IA.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Canaltech
