Diante da dificuldade de comprovar o retorno de investimentos em IA, o estudo Panorama IA das Empresas Brasileiras, realizado pela Totvs em parceria com a h2r insights & trends, revela que 95% das empresas que tentam soluções personalizadas em IA não obtêm sucesso e apenas 7% identificam ROI. O dado, amplamente repercutido, serve como ponto de partida para discutir como investir com mais embasamento.
Este momento de inovação torna o ROI difícil de estimar com precisão. Projetos de IA costumam exigir experimentação, testes e aceitação de riscos: o retorno financeiro pode vir a médio ou longo prazo, quando a base para novas soluções rentáveis já estiver construída.
Um segundo aspecto relevante é o excesso de “hype” em torno da IA. Há lideranças que entram na onda apenas para não ficarem de fora, o que pode levar a projetos mal estruturados, com objetivos difusos e sem embasamento adequado. Nesses casos, é difícil aplicar matemática financeira para estimar retorno sobre o investimento.
Para obter ROI plausível, a chave é definir claramente o valor que se pretende agregar e os elementos da cadeia que serão beneficiados. Investimentos em IA podem ter múltiplos desdobramentos, desde que haja entendimento do problema a ser resolvido e de como a tecnologia se conecta aos processos existentes.
Sem abstrações, a IA precisa ser mensurada por indicadores concretos. A automação, quando implantada, afeta muito mais do que a simples redução de mão de obra: velocidade de operação, capacidade de atender à demanda, integração com outras etapas e custos de manutenção são variáveis que influenciam o ROI.
Pensamento mágico impede projeções financeiras realistas. Cada aplicação tem custos e desafios próprios; tratar IA de forma genérica dificulta a definição de metas e de métricas. A IA generativa não é panaceia e não substitui a necessidade de um planejamento específico para cada caso. O artigo recomenda não depender de um único tipo de ferramenta para resolver todos os problemas organizacionais.
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