Da empolgação ao alto impacto: como os líderes empresariais podem obter ROI com agentes de IA

Os agentes de IA não são mais experimentais. Eles estão operacionais. Mas para muitos líderes executivos, os resultados foram abaixo do esperado. De acordo com o 2025 IBM Institute for Business Values C-suite Study, apenas 25% das iniciativas de IA entregaram o retorno sobre o investimento (ROI) esperado, e apenas 16% expandiram para toda a empresa. Esses números revelam uma lacuna crítica entre ambição e execução.

O problema não é a IA em si, mas como ela está sendo implementada. O sucesso com os agentes de IA exige mais do que entusiasmo. Ela exige uma abordagem estruturada, transparente e alinhada aos negócios que equilibra experimentação com governança e economia de custos com crescimento a longo prazo.

Então, como os executivos podem mudar os agentes de IA de projetos piloto para valor real de negócios? Começando com a mentalidade certa, fundamentando suas estratégias em casos de uso de economia de custos e arquitetando escala e flexibilidade.

Um dos erros mais comuns que os executivos cometem é começar com a lente de ROI errada. Muitos líderes visam um crescimento transformador e de primeira linha desde o primeiro dia, mas as implementações de IA mais bem-sucedidas geralmente começam com a economia de custos.

Por quê? Porque o benefício de custo é mais fácil de medir, mais rápido de realizar e fornecer o caso de negócios fundamental necessário para escalar.

Por exemplo, considere uma empresa industrial gerenciando milhões de documentos não estruturados. Ao implementar agentes de IA para analisar esses dados federados e dispersos, eles puderam reduzir a carga de trabalho manual de analistas caros e melhorar a tomada de decisão.

Esse processo tem o potencial de reduzir custos, aumentar a receita e permitir que os analistas se concentrem em trabalhos de maior valor. Ou, por exemplo, uma empresa que usa agentes de IA para automatizar seu fluxo de trabalho de processamento de sinistros. Essa empresa poderia alcançar pagamentos mais rápidos, clientes mais satisfeitos e a capacidade de escalar sem aumentar o número de funcionários.

Esses exemplos não são fotos da lua. São casos de uso práticos, orientados pelo ROI, que criam ímpeto para uma transformação mais ampla em toda a empresa.

Para ajudar a orientar sua estratégia de IA e garantir que você alcance o ROI esperado, aqui estão quatro etapas praticáveis a serem consideradas.

Evite a necessidade de “pulverizar e orar” a IA em toda a empresa. Em vez disso, comece com casos de uso claros e de alto impacto. Procure estes sinais de prontidão para a IA:

• Tarefas repetitivas ou rotineiras bem definidas (por exemplo, entrada de dados ou processamento de sinistros)
• Transferências manuais entre sistemas e personas (por exemplo, fluxos de trabalho de pedidos a pagamentos)
• Disponibilidade de dados de qualidade para fundamentar os agentes de IA e comparar
• Interpretação complexa da política (por exemplo, conformidade de RH ou elegibilidade para seguros)
• Alto custo ou ineficiência (por exemplo, manutenção de código legado)

Comece pequeno, comprove valor e expanda a partir daí.

Se você não conhece seu ponto de partida, não pode medir o ROI. No entanto, muitas organizações carecem de referências claras em termos de tempo, custo ou qualidade. Antes de implementar os agentes de IA, realize um exercício de decomposição do processo:

• Quanto tempo leva esse processo atualmente?
• Quanto custa?
• Quais são os pontos problemáticos?

Use dados internos ou benchmarks do setor (como os do Institute for Business Value da IBM) para estabelecer uma imagem clara do "antes". Essas informações serão críticos para demonstrar o ROI aos stakeholders.

Uma decisão frequentemente negligenciada na estratégia de IA é a arquitetura. Muitos fornecedores estão promovendo agentes de IA proprietários vinculados às suas plataformas. Mas a maioria das empresas opera em ambientes heterogêneos. Ficar preso a um único agente de IA do fornecedor pode limitar a flexibilidade e a inovação.

Em vez disso, considere uma camada de orquestração aberta que pode ficar acima de seus sistemas existentes e se integrar a vários agentes de IA. Esta abordagem:

• Evita o lock-in com fornecedor
• Permite mudanças mais rápidas à medida que a tecnologia evolui
• Oferece suporte à transparência e à governança em toda a empresa

Em um espaço de rápida movimentação, a agilidade arquitetônica é uma vantagem competitiva.

O ROI dos agentes de IA pode ser medido de três maneiras principais:

1. Velocidade para obter resultados: quanto mais rápido você pode concluir um processo?
2. Custo de atendimento: quanto mais barato é entregar o mesmo resultado?
3. Novos recursos: o que você pode fazer agora que não podia fazer antes?

Os dois primeiros são fáceis de medir. O terceiro (novos recursos) é mais difícil de quantificar, mas frequentemente é o mais transformador. Por exemplo, obter insights de documentos antigos ou refatorar códigos legados que ninguém se atrevia a tocar.

Não ignore essas oportunidades “novas”. Apenas esclareça que eles podem exigir uma lente de ROI diferente, focada em valor estratégico em vez de economia imediata.

O maior equívoco sobre a IA agêntica? Que é muito difícil ou muito fácil de implementar com ótimos resultados.

A verdade está no meio. Os agentes de IA não são uma solução mágica nem um projeto científico. São uma ferramenta poderosa — quando usados com propósito, estrutura e visão.

Para os líderes executivos, o caminho a seguir é claro:

• Comece com economia de custos
• Construa uma base sólida
• Escale com confiança
• E alinhe a IA com sua estratégia de negócios sempre

Para saber mais sobre como a IBM pode ajudar você a orquestrar e governar a IA e os agentes de IA em toda a sua empresa, acesse o IBM watsonx Orchestrate.