Sem métricas claras e maturidade estratégica, projetos de IA geram frustração, não retorno. Entenda como mudar isso
Medir o retorno de investimentos em Inteligência Artificial exige mais do que entusiasmo tecnológico. Segundo a IDC, a IA generativa pode gerar até US$ 10,30 por dólar investido, mas muitas empresas ainda erram na largada por falta de estratégia, dados de qualidade e métricas objetivas. Para medir o ROI é preciso considerar o impacto monetário, comparar o custo total e valor gerado, e adotar métricas claras.
Os desafios de medir o ROI da Inteligência Artificial nas empresas
Por Diogo Jussani
Líder de Serviços de Aplicativos, Dados e IA da SoftwareOne
Com a consolidação dos projetos de Inteligência Artificial nas empresas, o retorno sobre investimento (ROI) dessas iniciativas passou a ser um critério decisivo para orientar sua continuidade dentro das companhias.
De acordo com dados da IDC, a IA generativa já proporciona retornos significativos, estimados em 3,7 vezes o valor investido para cada dólar aplicado.
Entre líderes que utilizam essa tecnologia de forma mais avançada, esse número é ainda mais expressivo, alcançando um ganho financeiro médio de US$ 10,30 por dólar investido.
Apesar desses resultados, uma parcela importante de projetos de Inteligência Artificial nas empresas do mercado ainda não entrega o desempenho esperado. Em diversos setores, a adoção inicial foi acelerada e entusiástica, porém sem o amadurecimento estratégico necessário.
Muitas organizações investiram em profissionais especializados, infraestrutura e soluções antes de definir prioridades de negócio e métricas claras de sucesso. Isso resultou em iniciativas pouco alinhadas à estratégia corporativa, guiadas pelo hype e com fragilidades de governança de dados, o que reduziu a geração de valor consistente.
Como resposta a essa frustração inicial, as empresas passaram a priorizar iniciativas capazes de demonstrar retorno em prazos mais curtos. Projetos extensos e com resultados difíceis de prever perderam espaço para soluções implementáveis em semanas, com impacto mensurável nos indicadores do negócio. Desta maneira, para se ter um bom ROI, é preciso aplicar a tecnologia com maturidade e estratégia.
A importância dos dados para a assertividade da IA nas empresas
Para entender se o ROI foi positivo, é preciso levar em consideração quatro pontos importantes: a redução de custos, a produtividade, a qualidade e a confiabilidade. Projetos de IA bem estruturados e automatizados conseguem gerar economias mensuráveis em até 90 dias, ao eliminar tarefas repetitivas, retrabalho e fluxos redundantes, reduzindo o tempo gasto pelas equipes.
No geral, a Inteligência Artificial nas empresas não veio para substituir as pessoas, mas para liberá-los de atividades mecânicas para tarefas analíticas, criativas e estratégicas, que realmente podem trazer um diferencial competitivo para as companhias. Mas nada disso funciona se os dados utilizados forem de baixa qualidade.
Não existe modelo de IA, ou de machine learning, que forneça respostas coerentes sem informações de qualidade. Se insumos de baixa qualidade forem utilizados, o modelo será treinado de forma inadequada e produzirá resultados imprecisos, que podem gerar riscos para colaboradores, clientes e para o negócio.
Logo, as empresas que utilizam a IA para melhorar sua própria base de dados constroem uma vantagem competitiva concreta e duradoura. Com dados melhores, são gerados modelos que tomam decisões mais assertivas.
Como medir o ROI?
A empolgação com a IA leva muitas empresas a atribuírem valor financeiro a qualquer iniciativa envolvendo tecnologia, mas medir ROI exige objetividade. É fundamental considerar o impacto monetário do tempo economizado, comparar o custo total e valor gerado, e adotar o uso de métricas claras.
Além do retorno financeiro, há o ROI intangível, frequentemente ignorado, mas fundamental para a percepção do mercado e reputação. Empresas inovadoras, que adotam práticas de ESG e investem em tecnologia, inevitavelmente atraem investidores e clientes. Portanto, é essencial considerar também aspectos que impactam diretamente na imagem corporativa.
Os desafios culturais
Além disso, o principal obstáculo para o sucesso dos projetos não é tecnológico, mas cultural. Objetivos indefinidos, dados de baixa qualidade, falta de integração entre áreas e resistência interna são fatores recorrentes de insucesso. Sem comunicação clara, sem preparo adequado dos times, a tecnologia fracassa, e as empresas que negligenciam esses pontos perdem eficiência e comprometem seus resultados.
Por outro lado, a chave para ter o retorno real da IA é ter uma visão pragmática. Em vez de acreditar em promessas grandiosas, as organizações devem começar pequeno, com exemplos de uso claros e mensuráveis. Contratar prestadores de serviços que, além de implementar os projetos, priorizem soluções que resolvem problemas concretos, é essencial para obter o sucesso no investimento.
O mercado está em transição da euforia para a responsabilidade. A IA generativa continuará evoluindo e ampliando suas aplicações, mas apenas as empresas que integrarem o uso consciente desta tecnologia ao seu plano de gestão obterão o retorno esperado.
O Crypto ID agradece a Diogo Jussani e à SoftwareOne pela contribuição do artigo sobre um dos temas mais estratégicos do mercado corporativo: a construção de valor real com Inteligência Artificial.
GLOSSÁRIO
- ROI (Return on Investment): Indicador financeiro que mede o retorno obtido em relação ao valor investido em uma iniciativa.
- IA Generativa: Categoria de Inteligência Artificial capaz de criar conteúdos originais (texto, imagem, código) a partir de padrões aprendidos em grandes volumes de dados.
- Machine Learning: Subcampo da IA em que algoritmos aprendem padrões a partir de dados sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
- Governança de dados: Conjunto de políticas, processos e responsabilidades que garantem a qualidade, segurança e uso adequado dos dados em uma organização.
- KPI (Key Performance Indicator): Indicador-chave de desempenho usado para mensurar o progresso em direção a objetivos estratégicos.
- ESG: Sigla em inglês para Environmental, Social and Governance (Ambiental, Social e Governança), critérios usados para avaliar práticas sustentáveis e éticas das empresas.
- Hype: Expectativa exagerada ou supervalorização de uma tecnologia em relação ao seu estágio real de maturidade e capacidade de entrega.
- Automação de processos: Uso de tecnologia para executar tarefas repetitivas sem intervenção humana, reduzindo custos operacionais e aumentando eficiência.
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