O desafio de comprovar o ROI da IA
A inteligência artificial generativa é vendida como a panaceia tecnológica. Mas, enquanto os fornecedores prometem mundos e fundos, a dura realidade para os CIOs é outra: como comprovar o ROI de uma tecnologia que ainda se move mais na zona da experimentação do que na entrega de resultados concretos?
Uma pesquisa da IDC revela um fato alarmante: 46% dos líderes de TI apontam a imprevisibilidade dos custos como um dos maiores obstáculos para a adoção de IA generativa. Não é apenas sobre investir em algo novo – é sobre justificar cada centavo de um orçamento já pressionado.
Mas onde estão os dados que justificam o hype?
A chave para resolver esse dilema está na construção de métricas claras e objetivas que conectem diretamente os custos com os benefícios entregues. Algumas abordagens práticas incluem:
1️⃣ ROI vinculado a casos de uso claros e mensuráveis: Automatizar resumos de documentos? Reduzir o tempo de atendimento ao cliente? É fundamental estabelecer antes de começar o projeto quais KPIs a IA vai melhorar e como isso será medido.
2️⃣ Modelos de custo previsíveis e detalhados: Quantos tokens gerados equivalem a um ganho real? Qual é o custo médio por interação bem-sucedida? Métricas como “tokens gerados x valor entregue” podem criar transparência para justificar custos.
3️⃣ Pilotos pequenos, objetivos grandes: Ao invés de investir em soluções personalizadas que consomem milhões antes de provar valor, CIOs podem apostar em pilotos com escopo limitado. Teste, valide e só depois escale.
2 preocupações: imprevisibilidade e dados confiáveis
A flexibilidade de modelos pay-as-you-go parece tentadora, mas é também um terreno perigoso. Sem controle operacional robusto, o consumo pode sair do controle. Um alerta importante do artigo da CIO Online: “ninguém quer explicar para o conselho o pico de custos da última noite sem métricas claras para justificar o impacto.”
Por outro lado, sem dados concretos e confiáveis, toda conversa sobre o impacto da IA se resume a suposições. E suposições são o que mais derrubam projetos promissores. CIOs precisam de painéis que conectem diretamente as métricas financeiras e de desempenho, monitorando o impacto de cada dólar investido.
E o que podemos fazer?
Alguns KPIs que podem ajudar a medir o real valor da IA seriam:
✅ Tokens gerados: Quantidade de interações realizadas pela IA.
✅ Impacto operacional: Tempo ou custo economizado em processos manuais.
✅ Custo por unidade: O valor médio para cada interação bem-sucedida.
✅ Valor entregue: Impacto em receita ou redução de riscos proporcionado pela IA.
Esses dados não só justificam o investimento, como também garantem que a tecnologia esteja alinhada com objetivos estratégicos.
Ainda assim, será que estamos prontos para exigir dos fornecedores – e de nós mesmos – a transparência necessária para demonstrar o real ROI da IA generativa? Ou vamos continuar nos seduzindo pela promessa de futuro sem exigir provas concretas?
