Como maximizar o ROI da IA sem cair na armadilha do desperdício financeiro

Recentemente li um estudo da Deloitte que chegou à conclusão que a Inteligência Artificial (IA) já faz parte do cotidiano das empresas, com 58% das grandes corporações brasileiras já utilizando a tecnologia em suas operações diárias. A pesquisa apontou também que 79% das que adotam planejam expandir o seu uso para novas áreas, além de aprofundar sua aplicação.

E, enquanto a Inteligência Artificial (IA) surge como uma revolução para os negócios, o entusiasmo é acompanhado de cautela quando o assunto é o retorno sobre o investimento (ROI). Inclusive, ouço muitos gestores perguntando: quando, de fato, o dinheiro investido em IA começará a gerar lucros tangíveis?

O desafio de um ROI rápido e o tempo de maturação da IA

O risco é grande: em meio ao frenesi pela inovação, diversas empresas se encontram presas em um ciclo de investimentos pesados e promessas vagas. A Pesquisa AI Pulse do 2º trimestre de 2024 da Forrester descobriu que quase metade dos tomadores de decisão de IA esperam ROI em investimentos em IA dentro de um a três anos, enquanto outros 44% esperam um prazo maior.

Mas será que é realmente necessário se arriscar tanto? Será que o segredo não está em aplicar a IA de maneira mais estratégica e pontual, buscando um ROI realista, focado nas necessidades práticas?

1- Pequenos passos: foque em protótipos voltados à demanda

Antes de investir de maneira massiva em soluções de IA, vale a pena colocar em prática protótipos para entender as necessidades específicas de cada organização. Essa estratégia facilita a identificação de problemas reais e o desenvolvimento de soluções voltadas à resultados práticos. Para fintechs, por exemplo, a IA é capaz de fortalecer a segurança e agilidade na identificação de fraudes, enquanto no setor de saúde pode melhorar a experiência dos pacientes e otimizar consultas.

Esses projetos iniciais geralmente não exigem altos investimentos e têm o potencial de oferecer resultados imediatos. A partir daí fica mais fácil expandir gradualmente o uso da IA, garantindo que cada nova aplicação traga um retorno concreto. Um modelo de implementação flexível permite escalar conforme a necessidade, reduzindo riscos e despesas.

2- Modelo de consumo flexível: aliado no controle de custos

Implementar grandes projetos de IA requer uma infraestrutura robusta e, muitas vezes, os custos se tornam uma barreira para um ROI positivo. É aí que um modelo de consumo flexível entra em cena: com ele, paga-se apenas pela infraestrutura necessária em cada etapa, o que facilita o controle de gastos e evita desperdícios.

Esse tipo de abordagem não só ajuda a manter o ROI em foco, mas também a gerenciar as expectativas dos investidores de maneira mais assertiva.

3- Desafios constantes: gastos e gerenciamento de expectativas

A pressão pela inovação é constante, e é fácil ser desafiado a inovar enquanto se controla os custos. E essa pressão se reflete na IA: muitos líderes investem para atender às expectativas dos investidores, mas precisam lidar com os custos e o risco de baixo retorno. Por isso, pela minha experiência, é essencial definir as batalhas que valem ser travadas: quais projetos de IA têm potencial real de ROI e os que são apenas promessas.

Avaliar constantemente se uma solução realmente traz valor para o negócio ajuda a evitar gastos excessivos e direcionar esforços para projetos estratégicos. Além disso, a habilidade de comunicar as expectativas de ROI de maneira clara e realista pode fazer toda a diferença na obtenção de um retorno sólido.

Mundo ideal: equilíbrio entre pragmatismo e ambição

O mercado de IA oscila entre o pragmatismo e a busca por grandes inovações. E, embora a tecnologia ofereça um enorme potencial, é essencial manter uma visão equilibrada entre ambição e prudência. Investir em IA não precisa significar apostar todas as fichas de uma só vez. Em vez disso, observo que as estratégias de sucesso são aquelas que avançam passo a passo, assegurando que cada etapa agregue valor real ao negócio.

Afinal de contas, a chave para um ROI positivo na IA é a mesma de qualquer outro investimento estratégico: começar pequeno, medir resultados, ajustar conforme necessário e expandir com base em evidências concretas de sucesso.

Seguir essa receita facilita a exploração do potencial da IA com menos riscos e maiores chances de retorno, contribuindo para um futuro em que a tecnologia é uma aliada no crescimento real e sustentável.