Investir em inteligência artificial tornou-se mais acessível do que comprovar que o investimento gerou resultados financeiros. Empresas adotaram ferramentas de IA em áreas como atendimento, programação, marketing, finanças e operações, mas muitas ainda enfrentam dificuldades para transformar esses projetos em números concretos.
Uma pesquisa da Deloitte com 1.854 executivos na Europa e no Oriente Médio mostrou que 85% das organizações aumentaram os investimentos em IA nos 12 meses anteriores ao estudo. Ao mesmo tempo, a maior parte dos entrevistados afirmou que um caso típico de uso leva dois a quatro anos para alcançar um retorno satisfatório.
Antes de avaliar o retorno da inteligência artificial, é essencial entender como a tecnologia está sendo aplicada e quais resultados podem ser atribuídos diretamente a ela.
Como as empresas calculam o ROI da inteligência artificial
O cálculo tradicional de ROI compara o ganho obtido com o custo do investimento. No caso da IA, porém, a conta pode envolver despesas menos evidentes, como infraestrutura, integração de sistemas, treinamento de funcionários, segurança, governança e manutenção dos modelos.
Por isso, empresas monitoram indicadores como redução de custos, aumento de receita, produtividade, tempo de execução de tarefas e qualidade dos processos.
Uma ferramenta que reduz de duas horas para 30 minutos o tempo necessário para produzir um relatório, por exemplo, gera um ganho de produtividade. Para transformá-lo em ROI, a empresa precisa estimar o valor financeiro dessas horas economizadas e compará-lo com o custo da solução.
A PwC também diferencia o chamado retorno financeiro, ou hard ROI, de benefícios mais difíceis de monetizar, como satisfação dos funcionários, aquisição de novas habilidades e retenção de talentos.
Quando a conta não fecha, o problema pode não estar na tecnologia, mas no indicador escolhido, que pode não estar conectado ao objetivo que justificou o investimento.
Por que muitos projetos de IA não mostram retorno
Um dos obstáculos é medir o resultado de um projeto isoladamente. A PwC aponta que as organizações precisam considerar o desempenho da IA de forma contínua, já que modelos podem perder eficiência e exigir novos investimentos ao longo do tempo.
Outro problema é a falta de dados confiáveis. Sistemas dispersos por diferentes áreas dificultam a comparação entre o cenário anterior e posterior à implementação. Segundo a Deloitte, questões relacionadas a dados e infraestrutura estão entre as barreiras para capturar valor com IA.
Há ainda uma diferença entre automatizar uma tarefa e redesenhar um processo. Uma empresa pode disponibilizar um chatbot para funcionários e contabilizar o número de interações, mas esse dado sozinho não mostra se houve redução de custos ou melhora no atendimento.
O indicador precisa responder a uma pergunta de negócio. Se o objetivo é reduzir despesas, a métrica deve mostrar economia. Se é aumentar vendas, deve acompanhar receita ou conversão. Se é acelerar operações, tempo e produtividade podem ser mais relevantes.
O que fazer quando o retorno não aparece
Uma das primeiras medidas é revisar a relação entre investimento e resultado esperado. Isso inclui considerar custos de tecnologia, integração, treinamento e manutenção, em vez de comparar apenas o preço da ferramenta com uma estimativa de produtividade.
Também é necessário estabelecer uma linha de base antes da implementação. Sem saber quanto tempo uma tarefa consumia, quanto custava ou qual era sua taxa de erro anteriormente, fica mais difícil determinar o impacto provocado pela IA.
Outro caminho é avaliar o portfólio de iniciativas. Um projeto pode apresentar retorno financeiro limitado individualmente, mas contribuir para uma transformação maior quando combinado a outros sistemas e processos.
Uma pesquisa da BCG com mais de 280 executivos de finanças mostrou esse desafio. O ROI mediano relatado para iniciativas de IA e IA generativa na área foi de 10%, enquanto muitas organizações tinham como referência um retorno de 20%. Quase um terço dos entrevistados relatou ganhos limitados.
O retorno da IA começa antes da tecnologia
Uma análise da PwC com 1.217 empresas de 25 setores encontrou forte concentração dos ganhos: os 20% mais bem posicionados no índice utilizado pelo estudo capturaram 74% dos retornos relacionados à IA. A pesquisa relacionou esse desempenho a fatores como estratégia, dados, tecnologia, força de trabalho, governança e forma de aplicação da IA.
A conclusão prática é que mais investimento não significa automaticamente mais retorno. Para saber se a conta fecha, as empresas precisam definir o problema antes da ferramenta, estabelecer métricas antes da implementação e acompanhar os resultados ao longo do tempo.
