Como maximizar o ROI em IA em 2025

Contudo, embora a onda em torno da implementação de IA continue aumentando, muitas organizações estão percebendo que o retorno sobre o investimento (ROI) de suas soluções de IA está sendo insuficiente. Um relatório de 2023 do IBM Institute for Business Value descobriu que as iniciativas de IA em toda a empresa alcançaram um ROI de apenas 5,9%. Enquanto isso, esses mesmos projetos de IA incorreram em um investimento de capital de 10%¹. 

Então, por que a maioria das empresas está lutando para lucrar com as soluções orientadas por IA? E como elas podem obter um ROI melhor em 2025? Acontece que ter IA não é suficiente. Alguns líderes empresariais migraram para a IA em um movimento impulsivo de curto prazo, orientado pelo FOMO (medo de perder), para ficar à frente de seus concorrentes. Outros imaginaram a IA empresarial como o martelo da estratégia de negócios para cada prego. Ambos os grupos esqueceram a importância da nuance e do planejamento. 

“As pessoas disseram: 'Primeiro passo: vamos usar LLMs (grandes modelos de linguagem). Segundo passo: Para que devemos usá-los?'” comentou Marina Danilevsky, Cientista Pesquisadora Sênior de Tecnologias de Linguagem na IBM. O comentário dela é um alerta para empresas que podem cair na mesma armadilha de miopia com agentes de IA em 2025.  

Alcançar um ROI positivo em uma transformação de IA exige a abordagem inversa. Felizmente, há um nascer do sol no horizonte para as empresas e a inteligência artificial. Não é apenas possível, mas provável, alcançar ganhos de ROI mensuráveis ao implementar sistemas de IA corretamente, quando as organizações permitem que sólidas qualidade de dados e estratégia de IA assumam a liderança.

Compreender o ROI das iniciativas de IA é essencial para uma transformação de IA bem-sucedida. O ROI informa aos líderes empresariais como a IA contribui para os objetivos de negócios e para a integridade geral da organização. 

O ROI da IA contribui para: 

• Adesão da liderança: quando chega a hora de investir em uma transformação digital orientada por IA, poucos ângulos são tão convincentes quanto dados numéricos concretos. Uma nova pesquisa demonstra como agentes de IA e fluxos de trabalho agênticos podem ser financeiramente recompensadores². É mais provável que os líderes e os stakeholder invistam quando se deparam com sólidos casos de uso de IA de negócios e com os números que os corroboram. 

• Gestão de mudanças: os funcionários podem resistir às iniciativas de IA devido a preocupações com a perda de emprego ou com a qualidade da produção da IA. Mas o ROI também inclui fatores como produtividade dos funcionários, satisfação e retenção no trabalho.

  Essas métricas de "ROI flexível" podem aliviar as preocupações do ambiente de trabalho, especialmente quando combinadas com casos de uso concretos para agentes de IA ou outros tipos de modelos de IA. O ROI também pode contribuir para mudanças culturais à medida que os funcionários passam a investir mais no ROI de projetos de IA bem-sucedidos.

• Priorização do investimento: os casos de uso para IA generativa (IA gen) são numerosos, mas nem todos têm o mesmo valor para todas as organizações. Uma análise do ROI, especialmente se forem utilizado estudos de casos do mundo real, pode revelar quais implementações de IA têm o potencial de entregar o maior valor em relação aos custos. 

• Sucesso a longo prazo: alinhar os investimentos em IA com as metas de negócios a longo prazo pode contribuir para o crescimento, minimizando gastos ineficientes e tempo perdido. Tanto para startups quanto para grandes empresas, a análise de ROI da IA forma a base de um roteiro para o sucesso contínuo com tecnologias de IA emergentes no espaço. 

• Seleção de fornecedores: com o mercado de IA tão diversificado quanto é, a escolha e a construção da cadeia de suprimentos de IA mais robusta devem ser influenciadas pelos cálculos de ROI, pois as organizações avaliam fatores como os preços e os sistemas de preços de um fornecedor em relação às suas próprias considerações de orçamento e recursos.

Depois que as equipes integram a IA a seus fluxos de trabalho, elas desfrutam de um pacote de benefícios. Por exemplo, as equipes de desenvolvimento de aplicações podem:

• Acelerar o processo de desenvolvimento com geração automatizada de código, correções de bugs mais rápidas, testes automatizados e gerenciamento de projetos simplificado.

• Aprimorar a qualidade das aplicações com detecção de bugs aprimorada e manutenção preditiva.

• Reduzir custos ao automatizar tarefas repetitivas em todo o ciclo de vida do desenvolvimento e reduzir o downtime.

• Gerar valor de negócios com inovação mais rápida, maior produtividade, melhores experiências do cliente e tomada de decisão mais estratégica.

O ROI da IA pode ser difícil de quantificar porque muitos dos impactos benéficos da IA são indiretos e de longo prazo. Por exemplo, se uma organização usa a IA para simplificar a análise de dados e a visualização de dados para que os líderes empresariais possam tomar decisões mais informadas, esses resultados podem não ser sentidos por anos. 

O ROI em tempo real da adoção da IA costuma ser difícil de detectar. E quaisquer ganhos imediatos podem ser enganosos. Uma empresa que anuncia planos para automatizar fluxos de trabalho e reduzir sua força de trabalho com a IA pode observar um rápido aumento nos preços das ações, mas isso não é garantia de como os clientes e funcionários reagirão no final das contas.³

Os analistas financeiros dividem o ROI em duas categorias: rígido e flexível. 

• O ROI rígido abrange efeitos tangíveis diretamente relacionados à lucratividade. Por exemplo, o uso da IA para automatizar a TI pode levar a menos interrupções e tempos de resposta mais rápidos, aumentando a eficiência operacional e melhorando a satisfação do cliente, potencializando a retenção de usuários. ⁴

• O ROI flexível inclui outros benefícios que, embora não estejam imediatamente vinculados aos lucros, ainda são bons para a organização. Eles podem incluir o aumento no moral dos funcionários e uma melhor experiência do cliente. Por exemplo, os funcionários podem relatar maior satisfação quando as empresas escolhem uma abordagem ética para a adoção da IA.⁵

Como o ROI é uma medida, ele requer dados numéricos para ser calculado. As principais métricas do ROI da IA, tanto rígido quanto flexível, incluem vários indicadores-chave de desempenho (KPIs) que podem ser medidos e quantificados. Escolha os KPIs certos para calcular com mais precisão o ROI da IA em iniciativas de cibersegurança, marketing de conteúdo, forecasting e outros caminhos de negócios.

KPIs do ROI referem-se a dados financeiros concretos: custos economizados ou lucros obtidos.

Os KPIs relevantes para economia de custos incluem: 

• Reduções de custos de mão de obra, como horas economizadas devido à automação empresarial e aumento da produtividade ao usar ferramentas de IA. 

• Ganhos de eficiência operacional, como a redução no consumo de recursos como resultado de fluxos de trabalho de IA simplificados. 

Os KPIs relevantes para o aumento dos lucros incluem: 

• Aumento do tráfego, produção de leads e taxas de conversão devido a melhores experiências dos clientes, personalização de marketing baseada em dados e mecanismos de recomendação de produtos impulsionados por IA.

• Aumento de receitas e novos fluxos de receita a partir de novas aplicações impulsionadas por IA, ciclos de desenvolvimento mais rápidos e novas oportunidades de negócios.

Os KPIs do ROI flexível são menos fáceis de medir em relação ao desempenho dos negócios no curto prazo, mas tendem a afetar a integridade organizacional a longo prazo. Esses KPIs geralmente são medidos com pesquisas e iniciativas de pesquisa qualitativa e podem incluir: 

• Satisfação e retenção de funcionários vinculadas a iniciativas de IA, como uma organização superando com sucesso os desafios internos de adoção da IA ou provando sua dedicação à sustentabilidade na IA. 

• Melhor tomada de decisão, pois executivos e líderes de equipe tomam decisões mais precisas em menos tempo com o uso de análise de dados impulsionada por IA. 

• Maior satisfação do cliente, por exemplo, se as campanhas de personalização orientadas por IA reduzirem a rotatividade ou se utilizarem um chatbot de experiência do cliente com IA para lidar com mais consultas de atendimento ao cliente. Um estudo de maio de 2025 revelou que as equipes de vendas esperam que os Net Promoter Scores (NPS) aumentem de 16% em 2024 para 51% em 2026, principalmente devido a iniciativas de IA.⁶

O IBM Institute for Business Value realizou uma série de estudos de pesquisa sobre como organizações e equipes podem alcançar o ROI ideal em suas iniciativas de IA. Embora cada um seja específico de seu setor, as equipes de qualquer setor podem generalizar as conclusões para atender às suas respectivas necessidades. 

Um estudo colaborativo com a Adobe e a AWS revelou três ações principais que podem maximizar o ROI de iniciativas de aprendizado de máquina na cadeia de suprimentos de conteúdo (CSC). Enquanto isso, uma análise do desenvolvimento de produtos descobriu que as equipes com alto ROI compartilham as mesmas quatro melhores práticas.

As equipes de desenvolvimento de produtos que seguiram as quatro melhores práticas da IA de forma "extremamente significativa" relataram um ROI médio na IA generativa de 55%.⁷ As equipes que desejam replicar seus resultados devem incorporar as seguintes práticas a seus fluxos de trabalho: 

1. Comemore o feedback: uma transformação da IA é um trabalho contínuo em andamento. Incentivar o feedback ajuda a equipe a se sentir à vontade para falar, ao mesmo tempo em que reduz o desperdício de tempo e recursos em processos ineficazes. 
2. Trabalhe de forma iterativa: introduza a IA no ciclo de desenvolvimento de produtos em pequenas etapas para evitar fadiga e reduzir os riscos. Ajuste a implementação da IA ao longo do tempo enquanto as equipes percebem o que funciona e o que é ineficaz. O escalonamento da IA funciona melhor em pequenas partes, em vez de uma só vez. 
3. Aprenda com os dados do usuário: explore e analise os dados do usuário para identificar oportunidades em que a IA generativa pode agregar mais valor. Em vez de tentar moldar ativamente o comportamento do usuário, ajuste os roteiros do projeto para atender aos usuários onde eles estão.
4. Crie equipes multidisciplinares: aproveite os diversos conjuntos de habilidades e áreas de especialização para reduzir os gargalos. Equipes multifuncionais se apoiam mutuamente, enquanto a divisão em silos causa empecilhos de comunicação e atrasos nos projetos. 

Organizações que adotam uma visão abrangente da IA e do conteúdo relatam um ROI 22% maior para desenvolvimento da CSC e 30% para integração da IA generativa.⁸ Três pilares impulsionam o sucesso do ROI com a IA e CSC: 

1.  Adote uma visão geral para priorizar de forma eficaz: examine todos os aspectos de como a IA toca a CSC, incluindo planejamento estratégico, orçamento, recursos humanos e gestão proativa de mudanças. Note as interdependências entre equipes e departamentos e concentre-se em casos de uso da IA com o maior potencial de ROI. 
2.  Não negligencie a gestão de mudanças: introduzir novos processos e tecnologias nunca é simples, especialmente quando são tão polarizadores quanto a IA. A adesão dos funcionários é crítica para o sucesso de uma nova iniciativa de IA. Uma estratégia multifuncional centrada nos principais defensores da mudança pode manter o entusiasmo alto durante a transformação da IA. 
3.  Minimize os riscos para liberar a criatividade: o gerenciamento de riscos da IA gera liberdade criativa quando as equipes não precisam se preocupar com o fato de a IA entender tudo errado. Deixe que os sistemas de IA cuidem das tarefas rotineiras de baixo risco para que os criativos possam fazer o que fazem de melhor: criar conteúdos incríveis.