ROI em projetos de IA: como gerenciar o incontrolável?

Desafios do Investimento em Inteligência Artificial no Brasil

Um estudo realizado pela Totvs em parceria com a h2r insights & trends revela que 95% das empresas brasileiras que buscam desenvolver soluções personalizadas em inteligência artificial (IA) falham, e apenas 7% conseguem obter retorno sobre o investimento (ROI) desses projetos. Esses dados levantam a questão sobre a eficácia dos investimentos em IA e se estão se tornando um desperdício de recursos.

É importante destacar que, no atual estágio da tecnologia, qualquer projeto de IA é considerado uma inovação, o que torna difícil calcular o ROI de forma precisa. Inovar envolve testes e riscos, e o retorno financeiro pode não ser imediato, mas pode estabelecer bases para projetos futuros que sejam lucrativos.

Fatores que Influenciam o Retorno do Investimento

Um dos principais fatores que contribuem para o insucesso dos projetos de IA é a mentalidade de alguns executivos que adotam a tecnologia apenas para não ficarem para trás. Essa abordagem pode resultar em projetos mal planejados, com objetivos vagos e sem um embasamento adequado. Sem um entendimento claro do ponto de partida, torna-se impossível calcular o retorno sobre o investimento.

Além disso, é fundamental que os investimentos em IA sejam direcionados a problemas específicos que a tecnologia deve resolver. Quando as empresas compreendem o valor que desejam agregar e quais partes da cadeia serão beneficiadas, é possível estimar o ROI de forma mais precisa.

Mensuração de Resultados em Projetos de IA

Ao lidar com tecnologia e automação, é essencial mensurar e analisar indicadores. A automação não é uma abstração; é um processo complexo que pode gerar resultados quantificáveis. Por exemplo, ao robotizar uma operação, é necessário avaliar se a agilidade das máquinas está gerando excesso de produção ou atendendo à demanda, além de comparar os custos de aplicação e manutenção da tecnologia com o trabalho humano.

Quanto mais elementos forem considerados na decisão de adotar a IA, mais subsídios existirão para estimar um ROI plausível. Por outro lado, a mentalidade de “fazer porque todos estão fazendo” aumenta as chances de desperdício financeiro.

Especificidade e Realidade da Inteligência Artificial

O mercado frequentemente confunde diferentes aplicações de IA, tratando todas de forma genérica. No entanto, cada aplicação possui custos, desafios e resultados próprios. Ser específico sobre os objetivos permite uma melhor compreensão do que se deseja alcançar e abre possibilidades para obter retorno dos projetos.

Embora muitos vejam ferramentas como o ChatGPT como soluções universais, é importante lembrar que a transparência sobre os critérios utilizados por essas IAs é limitada. A ideia de que todos os problemas de uma organização podem ser resolvidos com uma única ferramenta é ingênua e pode levar a projeções financeiras equivocadas.

Considerações Finais

Investir em inteligência artificial requer uma abordagem cuidadosa e bem fundamentada. Compreender os desafios e especificidades de cada projeto é crucial para evitar desperdícios e garantir que os investimentos resultem em benefícios reais para as empresas. A inovação deve ser vista como um processo que, embora arriscado, pode levar a resultados significativos no futuro.

Fonte por: Its Show