Empresas investem bilhões em IA, mas enfrentam dificuldades para medir o retorno sobre o investimento

Desafios do Retorno sobre Investimento em Inteligência Artificial

O retorno sobre investimento (ROI) em inteligência artificial (IA) se tornou uma questão central nas discussões empresariais. Após um investimento maciço em tecnologia, conselhos de administração e acionistas estão exigindo resultados tangíveis, mas muitas empresas enfrentam dificuldades em demonstrar esse retorno.

De acordo com especialistas, o problema não é exclusivamente tecnológico, mas se inicia na fase de aprovação dos projetos, onde muitas vezes não há clareza sobre os critérios que definem o sucesso. Essa falta de definição pode levar a um cenário de ineficiência e desperdício de recursos.

As previsões indicam que os gastos globais com IA podem ultrapassar US$ 632 bilhões até 2028, mais que o dobro do que é investido atualmente. Sem métricas claras para avaliar esses investimentos, as empresas correm o risco de incorrer em desperdícios significativos.

Um ciclo que o mercado já viveu antes

O cenário atual não é novo para o mercado corporativo. Nos anos 2000, empresas investiram fortemente em sistemas de ERP sem saber como medir sua adoção. Em 2015, a explosão do Big Data resultou em grandes repositórios de dados que não eram utilizados de forma eficaz. Agora, a inteligência artificial enfrenta um desafio semelhante, mas em uma escala e velocidade sem precedentes.

Ao contrário de tecnologias anteriores, a IA foi implementada em diversas áreas simultaneamente. Departamentos como Recursos Humanos, Jurídico, Financeiro e Marketing adotaram soluções baseadas em IA, cada um com suas próprias métricas de sucesso, resultando em um ecossistema fragmentado e descentralizado.

Essa fragmentação gerou uma camada tecnológica complexa, onde iniciativas diversas não se conectam a uma visão unificada de negócios, dificultando a avaliação do impacto real da IA nas operações das empresas.

ROI de IA e as três armadilhas mais comuns

Estudos apontam que uma parcela significativa dos projetos de IA pode ser cancelada em menos de dois anos. Os principais fatores para isso incluem altos custos, falta de clareza sobre o valor gerado e controles de risco inadequados.

Entre as armadilhas identificadas, a primeira diz respeito às métricas de vaidade, que se concentram em dados como volume processado e número de usuários, mas não refletem o valor real gerado pelas iniciativas.

A segunda armadilha é a ausência de uma linha de base, tornando difícil avaliar melhorias de forma precisa. Sem um ponto de partida claro, as comparações tornam-se subjetivas e imprecisas.

A terceira armadilha, mais profunda, envolve o desalinhamento entre as equipes que desenvolvem a IA e as lideranças que precisam justificar os investimentos. Muitas vezes, as expectativas e critérios de sucesso são divergentes, levando a projetos que parecem ineficazes a serem mantidos, enquanto iniciativas valiosas podem ser canceladas.

O que separa quem saiu bem do impasse

Empresas que conseguiram navegar por esse ciclo têm um ponto em comum: definiram claramente o que significava sucesso antes de implementar soluções de IA. Aqueles que integraram seus modelos de IA aos seus modelos de negócios conseguem rastrear o impacto de suas decisões em métricas como retenção, aquisição e rentabilidade.

Nos mercados mais desenvolvidos, essa abordagem recebeu o nome de AI Value Realization, uma disciplina que busca garantir que os investimentos em inteligência artificial se traduzam em valor mensurável e sustentável.

O cenário atual está mudando, onde a simples adoção de IA já não é suficiente para impressionar. As empresas que conseguirem fazer essa transição de forma eficaz terão uma vantagem competitiva significativa no mercado.

Assim, o ROI de IA deixa de ser apenas uma métrica financeira e passa a ser um indicador da maturidade organizacional das empresas.