A adoção de Inteligência Artificial (IA) tem se tornado uma prioridade estratégica para empresas em diversos setores, mas o desafio de equilibrar o início dos investimentos em IA com o retorno esperado continua sendo uma questão central e extremamente decisiva para o pontapé de qualquer projeto.
Segundo Hugo Stobienia Wannmacher, técnico de processamento de dados especialista em Big Data e Inteligência Artificial com mais de 25 anos de experiência, a construção de projetos de IA é um processo de médio a longo prazo, e o retorno também será percebido em um horizonte mais distante.
Isso torna essencial que as organizações compreendam como calcular, monitorar e ajustar o retorno sobre investimento (ROI) em IA de maneira eficaz.
Principais elementos dos investimentos em IA
Uma das primeiras etapas para calcular o ROI em IA é entender os custos envolvidos, que são majoritariamente relacionados às plataformas e aos profissionais.
“A contratação de profissionais qualificados é essencial para definir a arquitetura e as ferramentas apropriadas”, comenta o especialista. Essa equipe experiente será responsável por criar serviços que mensurem os custos mensais e viabilizem orçamentos claros para os stakeholders.
No entanto, o ROI não se resume apenas a custos diretos. Ele também depende de identificar áreas do negócio em que a IA pode gerar impacto significativo.
“Normalmente, as áreas vinculadas aos clientes têm maior potencial de retorno a curto prazo, pois o cliente é o maior ativo das empresas. Então, usar IA para manter, atender, servir ou adquirir novos clientes é um caminho que muitas vezes tem um ótimo resultado”, explica.
A tecnologia pode ser utilizada para melhorar a experiência do cliente, seja na aquisição, no atendimento ou na retenção, frequentemente oferece resultados mais rápidos e mensuráveis. Além disso, é fundamental ter em mente que as plataformas possuem custos, o que deve ser considerado para mensurar um valor mensal realista e, portanto, um orçamento mais claro e um maior sucesso de um ROI esperado.
Resultados rápidos e desenvolvimento sustentável
Uma das dificuldades é lidar com a pressão por resultados rápidos enquanto se constrói um projeto de IA robusto e escalável. Hugo Stobienia Wannmacher reforça que a carência de profissionais experientes é o principal problema, mas é apenas com eles que é possível mensurar tempos de entrega e resultados.
Isso significa que as empresas devem ser realistas em relação aos prazos e utilizar metodologias ágeis para realizar ajustes de rota conforme necessário.
Ademais, a escolha de plataformas robustas como Amazon, Google e Oracle pode mitigar riscos associados à capacidade computacional e às ferramentas utilizadas. Essas soluções oferecem uma base confiável para a execução de projetos, reduzindo a probabilidade de falhas técnicas que possam comprometer o ROI.
Gestão de riscos em investimentos de IA
Os riscos associados à implementação de IA incluem desde a inexperiência da equipe até a falta de integração entre as áreas técnicas e de negócios. “Os projetos precisam ser medidos desde o início com metas de curto prazo para possibilitar ajustes rápidos”, observa o especialista.
Essa abordagem ágil permite identificar desvios e corrigi-los antes que se tornem problemas maiores. Outra prática recomendada é criar uma colaboração estreita entre as equipes técnicas e de negócios, unindo inteligência e dados.
“IA é uma ferramenta que necessita de informações qualificadas, e as áreas de negócios são cruciais para fornecer insumos relevantes e de alta qualidade”, afirma. Essa proximidade garante que os projetos estejam alinhados aos objetivos estratégicos da empresa.
Reavaliação dos esforços
Caso os resultados esperados não sejam alcançados, é essencial reavaliar os investimentos. O especialista pontua que a IA nunca será o problema, e sim a solução; se os projetos não estão dando o ROI esperado, provavelmente isso se deve à inexperiência da equipe com a tecnologia ou as ferramentas do framework utilizado.
Nesse cenário, a empresa deve rever tudo isso, assegurando que está investindo nos recursos certos.
A implementação de metas claras de curto prazo e de metodologias ágeis também é fundamental para monitorar o progresso e evitar surpresas desagradáveis. Isso permite uma maior previsibilidade e a oportunidade de realizar ajustes antes que os investimentos se tornem insustentáveis.
Melhores práticas para identificar áreas de impacto
Para maximizar o ROI, é crucial identificar as áreas em que a IA pode gerar maior impacto. Hugo Stobienia Wannmacher sugere que as empresas priorizem os processos diretamente ligados aos clientes.
Desde a personalização de experiências até a automação de processos de atendimento, essas iniciativas geralmente resultam em benefícios tangíveis. Projetos também devem ser tratados como iniciativas tradicionais, com cronogramas, orçamentos e indicadores de desempenho bem definidos.
“Quando a equipe é qualificada e experiente, a probabilidade de sucesso é muito maior. As pessoas são a espinha dorsal do projeto”, enfatiza. Portanto, garantir uma base sólida de profissionais é o primeiro passo para atingir resultados significativos.
Investir em IA é um processo desafiador, mas com potencial para transformar o desempenho de uma organização. O equilíbrio entre investimento e retorno exige um planejamento cuidadoso, contratação de profissionais qualificados, uso de plataformas robustas e uma colaboração estreita entre áreas técnicas e de negócios.
“Os projetos de IA precisam ser pensados como projetos normais”, conclui o profissional, ressaltando a importância de adotar uma abordagem estruturada.
Ao seguir essas melhores práticas, as empresas podem maximizar o impacto da IA e garantir um ROI que justifique seus investimentos, criando valor a longo prazo em um mercado cada vez mais competitivo.