Desbloqueando o verdadeiro valor da IA generativa: um guia para medir o ROI

No esforço para aproveitar o poder transformador da IA generativa, as empresas estão apostando alto – mas será que estão voando às cegas? À medida que bilhões são injetados em iniciativas de IA generativa, uma dura realidade surge: o entusiasmo supera a compreensão. Uma pesquisa recente da KPMG revela que impressionantes 78% dos líderes da C-suite estão confiantes no ROI da IA generativa. No entanto, a confiança por si só dificilmente constitui uma tese de investimento. A maioria das empresas ainda enfrenta dificuldades em entender o que a IA generativa realmente pode fazer, muito menos em quantificá-la.

“Há uma desconexão profunda entre o potencial da IA generativa e nossa capacidade de medi-la,” alerta Matt Wallace, CTO da Kamiwaza, uma startup que desenvolve plataformas de IA generativa para empresas. “Estamos vendo empresas alcançarem resultados incríveis, mas lutando para quantificá-los. É como se tivéssemos inventado a teletransporte, mas ainda estivéssemos medindo seu valor em milhas por galão.”

Essa desconexão não é apenas uma preocupação acadêmica. É um desafio crítico para os líderes encarregados de justificar grandes investimentos em IA generativa para seus conselhos. No entanto, a natureza única dessa tecnologia frequentemente desafia as abordagens de medição convencionais.

Por que medir o impacto da IA generativa é tão desafiador

Diferente dos investimentos tradicionais em TI, que têm retornos previsíveis, o impacto da IA generativa frequentemente se desenrola ao longo de meses ou anos. Essa realização tardia dos benefícios pode dificultar a justificativa de investimentos em IA no curto prazo, mesmo quando o potencial de longo prazo é significativo.

No cerne do problema está uma ausência gritante de padronização. “É como se estivéssemos tentando medir distância em um mundo onde todos usam diferentes unidades,” explica Wallace. “O ‘aumento de produtividade’ de uma empresa pode ser o ‘economia de custos’ de outra. Essa falta de métricas universalmente aceitas para medir o ROI da IA torna difícil benchmarkear o desempenho ou fazer comparações significativas entre indústrias ou mesmo dentro de organizações.”

Complicando essa questão está a complexidade da atribuição. Nos ambientes de negócios interconectados de hoje, isolar o impacto da IA de outros fatores – flutuações de mercado, atualizações tecnológicas simultâneas ou até mudanças na dinâmica da força de trabalho – é semelhante a desenredar um nó górdico. “Quando você implementa a IA generativa, você não está apenas adicionando uma ferramenta, frequentemente você está transformando processos inteiros,” explica Wallace.

Além disso, alguns dos benefícios mais significativos da IA generativa resistem à quantificação tradicional. Melhoria na tomada de decisões, experiências aprimoradas do cliente e inovação acelerada não se traduzem sempre claramente em dólares e centavos. Esses benefícios indiretos e intangíveis, embora potencialmente transformadores, são notoriamente difíceis de captar em cálculos convencionais de ROI.

A pressão para demonstrar ROI em investimentos de IA generativa continua a aumentar. Como Wallace observa, “Não estamos apenas medindo retornos mais. Estamos redefinindo o que ‘retorno’ significa na era da IA.” Essa mudança está forçando líderes técnicos a repensar não apenas como medem o impacto da IA, mas como conceitualizam a criação de valor na era digital.

A pergunta, portanto, não é apenas como medir o ROI, mas como desenvolver uma nova estrutura para entender e quantificar o impacto multifacetado da IA nas operações de negócios, inovação e posicionamento competitivo. A resposta a essa pergunta pode redefinir não apenas como valorizamos a IA, mas como entendemos o valor do negócio em si na era da inteligência artificial.

Tabela Resumo: Desafios na medição do ROI da IA generativa

Desafio	Descrição	Impacto na Medição
Falta de métricas padronizadas	Não existem métricas universalmente aceitas para medir o ROI da IA generativa, dificultando comparações entre indústrias e organizações.	Limita a benchmarkagem entre indústrias e a consistência interna.
Complexidade da atribuição	Dificuldade em isolar a contribuição da IA generativa de outros fatores influentes, como condições de mercado ou outras mudanças tecnológicas.	Introduz ambiguidade na identificação do verdadeiro impacto da IA generativa.
Benefícios indiretos e intangíveis	Muitos benefícios da IA generativa, como melhoria na tomada de decisões ou experiência do cliente, são difíceis de quantificar diretamente em termos financeiros.	Complica a criação de justificativas financeiras para a IA generativa.
Atraso na realização dos benefícios	Os benefícios plenos da IA generativa podem levar tempo para se materializar, exigindo períodos de avaliação de longo prazo.	Atrasos nas avaliações significativas de ROI.
Qualidade e disponibilidade de dados inadequados	A análise precisa do ROI requer dados abrangentes e de alta qualidade, que muitas organizações têm dificuldade em coletar e manter.	Compromete a confiabilidade das medições de ROI.
Tecnologia em rápida evolução	A IA generativa avança rapidamente, tornando os benchmarks e as abordagens de medição obsoletas rapidamente.	Aumenta a necessidade de recalibração contínua.
Escalas de implementação variadas	O ROI pode diferir significativamente entre testes piloto e implementações completas, tornando difícil extrapolar resultados.	Criando inconsistências ao projetar retornos futuros.
Complexidades de integração	Implementações de IA generativa frequentemente requerem mudanças significativas em processos e sistemas, dificultando a isolação do impacto específico da IA generativa.	Ofusca a análise direta de causa e efeito.

Indicadores-chave de desempenho para o ROI da IA generativa

Para melhor navegar por esses desafios, as organizações precisam de uma combinação de métricas quantitativas e qualitativas que reflitam tanto o impacto direto quanto indireto das iniciativas de IA generativa. “Os KPIs tradicionais não são suficientes,” diz Wallace. “Você precisa olhar além dos números óbvios.”

Entre os KPIs essenciais para a IA generativa estão ganhos de produtividade, economia de custos e reduções de tempo—métricas que fornecem evidências tangíveis para satisfazer os conselhos. No entanto, focar apenas nessas métricas pode obscurecer o verdadeiro valor que a IA generativa cria. Por exemplo, taxas de erro reduzidas podem não mostrar retornos financeiros imediatos, mas previnem perdas futuras, enquanto a maior satisfação do cliente sinaliza lealdade à marca a longo prazo.

O verdadeiro valor da IA generativa vai além dos números, e as empresas devem equilibrar métricas financeiras com avaliações qualitativas. Melhoria na tomada de decisões, inovação acelerada e experiências aprimoradas do cliente frequentemente desempenham um papel crucial na determinação do sucesso das iniciativas de IA generativa—no entanto, esses benefícios não se encaixam facilmente em modelos tradicionais de ROI.

Algumas empresas também estão rastreando uma métrica mais sutil: Retorno sobre Dados. Essa mede quão eficazmente a IA generativa converte dados existentes em insights acionáveis. “As empresas possuem enormes quantidades de dados,” observa Wallace. “A capacidade de transformar esses dados em valor é frequentemente onde a IA generativa tem o maior impacto.”

Uma abordagem de quadro de pontuação equilibrada ajuda a resolver essa lacuna, dando peso igual tanto a métricas financeiras quanto não financeiras. Nos casos em que a medição direta não é possível, as empresas podem desenvolver métricas proxy—por exemplo, usando o engajamento dos funcionários como um indicador de processos aprimorados. O importante é o alinhamento: cada métrica, seja quantitativa ou qualitativa, deve estar conectada aos objetivos estratégicos da empresa.

“Isso não se trata apenas de rastrear dólares,” acrescenta Wallace. “Trata-se de entender como a IA generativa gera valor de maneiras que importam para o negócio.” Feedback regular de partes interessadas garante que os frameworks de ROI reflitam as realidades das operações do dia a dia. À medida que as iniciativas de IA generativa amadurecem, as organizações devem se manter flexíveis, ajustando suas avaliações ao longo do tempo. “A IA generativa não é estática,” observa Wallace. “Nem deveria ser a forma como medimos seu valor.”

Abordagens específicas da indústria para o ROI da IA generativa

Nem todas as indústrias utilizam a IA generativa da mesma maneira, e essa variação significa que as estratégias de medição de ROI devem ser adaptadas de acordo. As conclusões da pesquisa da KPMG destacam diferenças-chave entre os setores:

• Saúde e Ciências da Vida: 57% dos entrevistados relataram que ferramentas de avaliação de documentos são um fator crítico de valor.
• Serviços Financeiros: 30% identificaram chatbots de atendimento ao cliente como uma das aplicações mais impactantes.
• Mercados Industriais: 64% destacaram a gestão de inventário como um caso de uso primário.
• Tecnologia, Mídia e Telecomunicações: 43% viram a automação de fluxos de trabalho como um fator chave de valor.
• Consumo e Varejo: 19% enfatizaram a importância dos chatbots voltados para o cliente em sua estratégia de IA.

Essas descobertas sublinham a importância de construir frameworks de ROI que se alinhem com os casos de uso específicos e os objetivos estratégicos de cada setor. “Você não pode forçar a IA generativa em modelos de medição existentes,” alerta Wallace. “Trata-se de atender ao caso de uso onde ele vive, não onde você gostaria que estivesse.”

Exemplo: Como a Drip Capital mediu o ROI da IA generativa

A Drip Capital, uma startup fintech especializada em financiamento de comércio transfronteiriço, fornece um exemplo concreto de como as empresas podem aplicar uma abordagem estruturada para medir o ROI das iniciativas de IA generativa.

O uso de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) pela empresa resultou em um aumento de 70% na produtividade, automatizando o processamento de documentos e melhorando a avaliação de riscos. Em vez de construir modelos proprietários, a Drip Capital se concentrou na otimização das ferramentas de IA existentes por meio de engenharia de prompts e um sistema híbrido com humanos envolvidos para lidar com desafios como alucinações.

A jornada deles se alinha estreitamente com os elementos-chave do quadro de 12 passos, oferecendo insights sobre as práticas de quantificação do impacto da IA.

Para avaliar o sucesso de sua implementação de IA generativa, a Drip Capital utiliza métricas quantitativas e avaliações qualitativas:

1. Ganhos de produtividade

Como eles podem medir isso:

• Comparação de base: Número de documentos de comércio processados por dia antes vs. depois da implantação da IA generativa.
• Razão de eficiência: Total de documentos processados por funcionário para validar a escalabilidade.

Cálculo de exemplo:

• Antes da IA generativa: 300 documentos/dia com 10 funcionários
• Depois da IA generativa: 500 documentos/dia com a mesma equipe
• Aumento de produtividade: (500 – 300) / 300 = 67%

Eles também monitoram aumentos na capacidade operacional, garantindo que nenhuma contratação adicional seja necessária para lidar com volumes maiores.

2. Economia de custos

Como eles podem medir isso:

• Economias em custos de mão de obra: Redução da necessidade de manuseio manual de documentos.
• Eficiência na aprovação de transações: Processamento mais rápido reduz atrasos, melhorando o fluxo de caixa.
• Custos de infraestrutura: Monitorar se a implementação da IA reduz a dependência de serviços terceirizados ou fornecedores externos.

Cálculo de exemplo:

• Custos de mão de obra manual economizados: $50.000 anualmente pela redução de horas de pessoal
• Aprovações mais rápidas: Transações aprovadas 1 dia mais rápido, reduzindo as necessidades de capital de giro
• Economia total: $50.000 (mão de obra) + $10.000 (juros devido a pagamentos mais rápidos) = $60.000/ano

3. Taxa de redução de erros

Como eles podem medir isso:

• Comparação da taxa de erro: Número de erros por 1.000 documentos processados antes e depois da IA generativa.
• Precisão em campos-chave: Foco em pontos de dados de alto risco, como termos de pagamento ou valores de crédito, onde os erros podem ser custosos.

Cálculo de exemplo:

• Antes da IA generativa: 15 erros por 1.000 documentos
• Depois da IA generativa: 3 erros por 1.000 documentos
• Taxa de redução de erros: (15 – 3) / 15 = 80%

Essa métrica assegura melhorias de precisão enquanto valida a eficácia de sua camada de verificação com humanos envolvidos.

4. Economia de tempo

Como eles podem medir isso:

• Comparação de base: Tempo necessário para processar uma transação comercial antes e depois da IA.
• Melhoria na capacidade de processamento: Total de documentos processados por hora, garantindo entrega de serviço mais rápida.

Cálculo de exemplo:

• Antes da IA generativa: 3 dias para processar uma transação
• Depois da IA generativa: 6 horas para processar a mesma transação
• Tempo economizado: (3 dias – 6 horas) / 3 dias = 92% de redução

Essa métrica reflete tanto o aumento de capacidade de atendimento quanto a melhoria na satisfação do cliente.

5. Impacto na Avaliação de Risco

Como eles medem isso:

• Precisão preditiva: Compare as previsões de risco de crédito impulsionadas pela IA com dados de desempenho históricos.
• Decisões mais rápidas: Mensure o tempo economizado na geração de relatórios de risco e projeções de liquidez.

Cálculo de exemplo:

• Antes da IA generativa: Análise de risco levava 3 dias úteis
• Depois da IA generativa: Concluída em 6 horas
• Tempo economizado: (3 dias – 6 horas) / 3 dias = 92% de redução

Eles também monitoram o número de contas de alto risco corretamente sinalizadas como uma medida-chave do poder preditivo da IA generativa.

6. Índices de Satisfação do Cliente

Como eles medem isso:

• Net Promoter Score (NPS): Acompanhe melhorias na lealdade e satisfação dos clientes após a implementação da IA generativa.
• Resultados de pesquisas: Reúna feedback de clientes sobre aprovações mais rápidas e precisão.

Cálculo de exemplo:

• NPS pré-IA: 50
• NPS pós-IA: 70
• Aumento de NPS: (70 – 50) / 50 = 40% de aumento

Notas mais altas correlacionam-se diretamente com melhorias no atendimento ao cliente impulsionadas pela IA generativa.

7. Retorno sobre Dados

Como eles medem isso:

• Taxa de utilização de dados: Percentual de dados históricos disponíveis usados de forma eficaz em modelos de IA.
• Taxa de insights para decisão: Mensurar com que frequência os insights gerados por IA levam a decisões de negócios acionáveis.

Cálculo de exemplo:

• Antes da IA generativa: 60% dos dados históricos aproveitados para insights
• Depois da IA generativa: 90% de utilização através de prompts de IA avançados
• Aumento do Retorno sobre Dados: (90% – 60%) / 60% = 50% de melhoria

Essa métrica garante que a Drip Capital maximize o valor de seus ativos de dados acumulados através da otimização da IA.

Um framework abrangente de 12 passos para medir o ROI da IA generativa

Através de nossas conversas com especialistas da indústria em vários setores—tecnologia, saúde, finanças, varejo e manufatura—identificamos padrões sobre o que funciona, o que não funciona e os pontos cegos que a maioria das organizações encontra. Baseando-se nessas percepções, criamos um framework de 12 passos para ajudar as organizações a avaliar suas iniciativas de IA generativa de forma holística.

A ideia é fornecer aos líderes de TI um roteiro para medir, otimizar e comunicar o impacto das iniciativas de IA generativa. Em vez de se basear em modelos de ROI ultrapassados, esse framework oferece uma abordagem mais nuançada, equilibrando métricas financeiras imediatas com benefícios estratégicos e qualitativos.

Este enfoque de 12 passos equilibra métricas quantitativas, como economias de custos e geração de receitas, com benefícios qualitativos, como melhoria na experiência do cliente e na tomada de decisões. Ele orienta as organizações em todas as fases do processo, desde o alinhamento dos investimentos em IA generativa com os objetivos estratégicos até a escalabilidade de pilotos bem-sucedidos em toda a empresa.

Este framework garante que as empresas capturem tanto resultados financeiros quanto não financeiros, enquanto mantém a flexibilidade para ajustar conforme a tecnologia e o cenário empresarial evoluem:

1. Alinhamento estratégico e definição de objetivos

O sucesso de qualquer iniciativa de IA generativa depende de seu alinhamento com objetivos de negócios mais amplos. Antes de mergulhar na implementação, as organizações devem garantir que os casos de uso que buscam estejam vinculados a prioridades estratégicas, como crescimento de receita, eficiência operacional ou satisfação do cliente. Esse alinhamento evita que os investimentos em IA se tornem projetos isolados desconectados da missão central da empresa.

Ações-chave:

• Identificar objetivos de negócios específicos que a iniciativa de IA generativa apoiará.
• Definir KPIs e métricas de sucesso alinhadas aos objetivos estratégicos.
• Envolver executivos e partes interessadas chave para garantir apoio e clareza.

2. Avaliação de base

Estabelecer uma linha de base clara de desempenho é essencial para medir o progresso de forma precisa. Isso envolve coletar dados sobre processos atuais, resultados e métricas-chave antes de implantar soluções de IA generativa. A linha de base serve como ponto de referência para avaliar o impacto pós-implementação.

Ações-chave:

• Coletar dados quantitativos e qualitativos sobre processos existentes.
• Identificar gargalos, ineficiências ou lacunas que a IA generativa busca abordar.
• Documentar métricas de desempenho atuais para comparação futura.

3. Identificação e priorização de casos de uso

Nem todas as iniciativas de IA oferecem o mesmo valor, por isso é crítico identificar e priorizar casos de uso de alto impacto. Os tomadores de decisão devem focar em projetos com um caminho claro para o ROI, forte alinhamento estratégico e resultados mensuráveis.

Ações-chave:

• Conduzir avaliações de viabilidade para casos de uso potenciais.
• Priorizar com base no impacto potencial, na facilidade de implementação e na aliança com objetivos de longo prazo.
• Construir um roteiro para a implementação faseada, gerenciando a complexidade.

4. Modelagem de custos

A implementação eficaz da IA generativa requer um modelo de custos detalhado que vá além dos investimentos iniciais. As organizações precisam capturar despesas operacionais contínuas, incluindo infraestrutura, manutenção e pessoal.

Ações-chave:

• Estimar custos em todas as fases de implementação.
• Considerar despesas ocultas, como treinamento, gestão de dados e gestão de mudanças.
• Desenvolver modelos financeiros que incluam custos tanto únicos quanto recorrentes.

5. Projeção de benefícios

Prever os benefícios potenciais oferece um roteiro para resultados esperados. Além de retornos financeiros, as organizações devem projetar benefícios intangíveis, como melhoria na satisfação dos funcionários, tomada de decisões ou engajamento do cliente.

Ações-chave:

• Identificar tanto os benefícios tangíveis quanto os intangíveis das soluções de IA generativa.
• Modelar cenários de melhores, piores e prováveis resultados.
• Desenvolver um cronograma para quando os benefícios devem se materializar.

6. Avaliação e mitigação de riscos

Todo projeto de IA generativa carrega riscos, desde desafios técnicos até considerações éticas. Identificar esses riscos precocemente e desenvolver estratégias de mitigação garante uma implementação mais tranquila.

Ações-chave:

• Identificar riscos, como preocupações com privacidade de dados, escassez de talentos e possíveis vieses.
• Desenvolver planos de mitigação, incluindo estratégias de contingência.
• Atribuir responsabilidades para monitorar riscos ao longo do ciclo do projeto.

7. Cálculo de ROI

As fórmulas padrão de ROI podem não capturar a complexidade do impacto da IA generativa. As organizações devem adaptar seus modelos de ROI para incluir retornos diretos, indiretos, e estratégicos, equilibrando ganhos financeiros imediatos com a criação de valor de longo prazo.

Ações-chave:

• Utilizar modelos de ROI em várias camadas que capturem tanto benefícios tangíveis quanto intangíveis.
• Incorporar atrasos na realização do impacto da IA generativa nas projeções financeiras.
• Ajustar os modelos com base nos resultados dos pilotos ou nas primeiras saídas.

8. Avaliação do impacto qualitativo

Many of generative AI’s most valuable contributions—such as improved customer experience or enhanced innovation—resist traditional quantification. Organizations need qualitative assessments to capture these impacts effectively.

Ações-chave:

• Desenvolver métricas proxy para benefícios qualitativos onde possível.
• Conduzir pesquisas ou entrevistas com funcionários e clientes para avaliar a satisfação.
• Usar relatórios narrativos para comunicar resultados intangíveis.

9. Implementação e monitoramento

A implementação deve incluir um sistema robusto de monitoramento para acompanhar o progresso em relação aos marcos. A coleta de dados em tempo real permite que as organizações reajam conforme necessário e garante que os benefícios se materializem conforme planejado.

Ações-chave:

• Configurar painéis para rastrear KPIs e outras métricas-chave.
• Monitorar o progresso regularmente para identificar problemas potenciais precocemente.
• Estabelecer um ciclo de feedback entre equipes técnicas e unidades de negócios.

10. Melhoria contínua e otimização

As iniciativas de IA generativa exigem afinações constantes para maximizar o impacto. Avaliações e iterações regulares permitem que as organizações identifiquem oportunidades de melhoria e se adaptem às necessidades em mudança.

Ações-chave:

• Agendar revisões periódicas para avaliar o desempenho e resultados.
• Identificar áreas onde os modelos ou processos da IA generativa podem ser otimizados.
• Incorporar feedback de usuários e partes interessadas para aprimorar soluções.

11. Avaliação de escalabilidade e impacto em toda a empresa

Uma vez que uma solução de IA generativa prove ser bem-sucedida em um contexto limitado, as organizações devem avaliar seu potencial para uma implantação mais ampla. Avaliar a escalabilidade garante que os investimentos em IA gerem valor em toda a empresa.

Ações-chave:

• Identificar oportunidades para escalar pilotos bem-sucedidos em departamentos ou regiões.
• Avaliar as necessidades de infraestrutura e recursos para a implementação em larga escala.
• Acompanhar o impacto cumulativo das soluções de IA generativa em nível empresarial.

12. Comunicação e Relato de Partes Interessadas

A comunicação clara com partes interessadas é essencial para manter o alinhamento e apoio. Relatórios regulares que capturam tanto resultados financeiros quanto não financeiros mantêm partes interessadas informadas e engajadas.

Ações-chave:

• Desenvolver relatórios concisos e significativos adaptados a diferentes públicos (executivos, conselhos, investidores).
• Destaque tanto resultados quantitativos quanto realizações qualitativas.
• Use relatórios como uma oportunidade para alinhar metas futuras com as capacidades em evolução da IA generativa.

Tabela Resumo: Framework de 12 passos para medir o ROI da IA generativa

Passo	Descrição
Alinhamento Estratégico e Definição de Objetivos	Garantir que iniciativas de IA generativa estejam alinhadas com objetivos de negócios.
Avaliação de Base	Estabelecer bases de desempenho para comparação.
Identificação e Priorização de Casos de Uso	Focar em casos de uso estratégicos de alto impacto.
Modelagem de Custos	Capturar custos de forma abrangente, tanto iniciais quanto contínuos.
Projeção de Benefícios	Prever benefícios financeiros e não financeiros.
Avaliação e Mitigação de Riscos	Identificar e mitigar riscos ao longo do ciclo do projeto.
Cálculo de ROI	Adaptar modelos de ROI para incluir retornos diretos, indiretos e estratégicos.
Avaliação de Impacto Qualitativo	Capturar benefícios intangíveis usando métricas qualitativas.
Implementação e Monitoramento	Acompanhar o progresso com dados em tempo real e corrigir rumos conforme necessário.
Melhoria Contínua e Otimização	Revisar e refinar processos de IA generativa regularmente.
Avaliação de Escalabilidade e Impacto em Toda a Empresa	Avaliar escalabilidade e impacto mais amplo em toda a empresa.
Comunicação e Relato de Partes Interessadas	Comunicar resultados de forma clara para partes interessadas.

Estratégias Práticas para Alcançar ROI cedo com IA generativa

A partir de nossas conversas com especialistas de várias indústrias, um tema claro emergiu: alcançar um ROI mensurável com IA generativa exige mais do que entusiasmo—demanda uma abordagem estratégica e deliberada. Muitas empresas mergulham em projetos ambiciosos de IA, apenas para encontrar desafios na tradução da animação inicial em resultados significativos. A chave para o sucesso não é lançar sistemas grandes e complexos imediatamente, mas focar em casos de uso gerenciáveis e de alto impacto que demonstrem valor cedo.

Abaixo estão algumas dicas práticas dessas discussões de especialistas, projetadas para ajudar as organizações a passar da exploração da IA generativa para a execução e medição de ROI. Essas estratégias servem como uma ponte do planejamento para a criação de valor sustentado, estabelecendo as bases para implementação eficaz e crescimento contínuo do ROI.

1. Comece com casos de uso focados

Comece com casos de uso menores e de alto impacto: Comece com algo que ofereça valor imediato sem ser esmagador. O truque é direcionar processos que sejam mensuráveis e impactantes. Essa abordagem evita a complexidade de grandes implementações e garante vitórias iniciais.

2. Selecione a infraestrutura certa

Muitas empresas lutam com decisões de infraestrutura. Prototipe primeiro com ferramentas em nuvem, depois refine conforme avança. O importante é permanecer flexível—configurações híbridas ou locais podem fazer sentido mais tarde, dependendo das necessidades de conformidade de dados.

3. Estabeleça expectativas realistas sobre retornos

Não espere milagres desde o início. A primeira fase é experimental, e tudo bem. Planeje ciclos de aprendizado iterativos, onde as equipes refinam prompts e processos ao longo do tempo para maximizar o ROI.

4. Mantenha a supervisão humana

Mantenha pessoas envolvidas, especialmente em áreas como finanças ou jurídicas, onde a saída da IA precisa de verificação. Combinar automação com expertise humana assegura eficiência e confiabilidade.

5. Aproveite dados existentes

Organizações que possuem anos de dados podem transformá-los em uma mina de ouro ao refinar prompts de IA e validar resultados. Conjuntos de dados bem curados levam a retornos melhores e mais consistentes.

Redefinindo o valor dos negócios na era da IA generativa

No esforço para aproveitar o poder transformador da IA generativa, entusiasmo sozinho não gerará retornos. À medida que as empresas enfrentam as complexidades de medir impacto, devem ir além das métricas tradicionais e abraçar uma compreensão mais nuançada de valor—uma que considere tanto resultados tangíveis quanto intangíveis. O caminho para o sucesso não reside em implementações grandiosas, mas em iniciativas focadas e de alto impacto que se alinhem com os objetivos de negócios e evolucionem ao longo do tempo.

Os desafios são claros: a falta de padronização, complexidades na atribuição e benefícios que muitas vezes resistem a uma quantificação fácil. No entanto, como as experiências de empresas como a Drip Capital mostram, uma abordagem pragmática e iterativa—anexada a objetivos claros, supervisão humana e insights baseados em dados—pode desbloquear o potencial da IA generativa. Organizações que tratam o ROI como um processo contínuo, refinando suas estratégias e métricas ao longo do caminho, estarão melhor posicionadas para transformar investimentos em IA em impactos mensuráveis.

O verdadeiro valor da IA generativa vai além de economias de custos e ganhos de eficiência—ele reside em sua capacidade de transformar processos, estimular inovação e possibilitar uma melhor tomada de decisões. Neste cenário em evolução, aqueles que tiverem sucesso serão os que reimaginarem o ROI, equilibrando resultados financeiros mensuráveis com contribuições estratégicas e de longo prazo.