O profissional com experiência em análise financeira e composição de custos, Márcio Pires de Moraes, destaca uma diferença que ganha importância à medida que as empresas incorporam inteligência artificial à rotina: economizar tempo não significa, necessariamente, criar valor financeiro. De acordo com um estudo realizado pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts, apenas uma parcela reduzida das iniciativas corporativas relacionadas à IA Generativa obteve um impacto mensurável nos resultados das empresas examinadas.
É preciso esclarecer que a questão não se encontra na tecnologia escolhida, e sim no critério utilizado para avaliar seus efeitos. Ao medir apenas velocidade, volume de tarefas automatizadas ou horas poupadas, é possível identificar ganhos operacionais sem que seja possível descobrir se houve redução efetiva de despesas, aumento de receita ou melhora mensurável da margem.
A conexão entre inteligência artificial e a criação de valor real em empresas
Reduzir o tempo necessário para execução de uma tarefa aparenta representar uma economia imediata. Em contraposição, na prática, o ganho apenas se traduz em resultados financeiros quando as horas liberadas são utilizadas em atividades que geram receita ou quando permitem eliminar uma despesa concreta, como horas extras, contratação adicional ou terceirização.
Essa diferenciação ajuda a explicar por que alguns projetos de inteligência artificial apresentam bons indicadores operacionais, mas não produzem o retorno esperado no caixa. É possível concluir a tarefa com mais agilidade. Entretanto, na ausência de mudanças na estrutura de custos, essa economia está presente apenas no indicador de produtividade.
Conforme mencionado por Márcio Pires de Moraes, este representa um dos principais cuidados ao avaliar investimentos em tecnologia. O indicador relevante não se limita a quantificar o grau de automatização de um processo, mas sim a analisar as mudanças financeiras subsequentes à implementação dessa tecnologia.
Ganho operacional deve ser associado à economia para efetividade das soluções de IA
Muitas empresas iniciam o processo de adoção de soluções baseadas em inteligência artificial, escolhendo as ferramentas apropriadas e, posteriormente, buscando compreender como avaliar o retorno sobre o investimento realizado. Para a implementação de uma solução eficaz, a primeira etapa fundamental é estabelecer uma definição precisa sobre o problema financeiro ou operacional a ser resolvido, bem como definir os indicadores que permitirão a comparação entre a situação inicial e o resultado obtido.
A fim de ilustrar a questão, apresentamos a seguir alguns exemplos de métricas que podem estabelecer tal comparação, dentre os quais se destacam os custos evitados, a produtividade por hora, a redução de retrabalho, a diminuição de erros e a capacidade adicional de atendimento. No entanto, sem uma referência inicial, a percepção de melhoria pode substituir a evidência de retorno.
Márcio Pires de Moraes explica que essa abordagem possibilita a evitação de avaliações baseadas exclusivamente em impressões. Uma ferramenta pode proporcionar uma economia de horas, enquanto outra reduz erros ou amplia a capacidade de atendimento. Em todas as situações, é imprescindível associar o ganho operacional ao efeito gerado na economia do negócio.
Quando automatizar não significa reduzir custos?
A automatização de um processo mal estruturado não implica, necessariamente, a eliminação dos custos a ele associados. Caso uma etapa resulte em retrabalho, informações incorretas ou atrasos, a aceleração de sua execução pode apenas fazer com que o mesmo problema percorra a operação em menos tempo.
Por conseguinte, Márcio Pires de Moraes enfatiza a necessidade de uma análise que contemple o processo em sua totalidade, não se restringindo à atividade realizada por uma ferramenta específica. Embora uma redução de minutos por tarefa possa parecer expressiva em escala, essa mudança perde relevância se o trabalho continuar exigindo conferência manual, correções ou outras etapas que preservem o custo original.
É imprescindível distinguir entre tarefa reduzida e custo efetivamente evitado. A primeira demonstra eficiência operacional; a segunda permite verificar se a mudança produziu impacto econômico suficiente para justificar o investimento.
Como saber se a inteligência artificial realmente compensou?
Como ressalta Márcio Pires de Moraes, a distinção entre uma iniciativa tecnológica promissora e uma despesa difícil de justificar reside menos na sofisticação da ferramenta e mais na disciplina de acompanhamento. É essencial realizar medições antes da implementação, monitorar durante o projeto e comparar os resultados após a conclusão, levando em consideração os aspectos da implantação, treinamento, integração, supervisão e custos recorrentes.
Além disso, é imprescindível observar o período de análise. Determinados investimentos oferecem um retorno rapidamente, ao passo que outros dependem de escala para compensar o custo inicial. Uma avaliação inicial pode subestimar o benefício, enquanto a ignorância de despesas adicionais pode levá-lo a superestimá-lo.
Em síntese, deixa-se de considerar a quantia de tempo economizada para destacar o impacto da inteligência artificial nos resultados das operações. Quando há uma correlação entre eficiência e impacto financeiro, a tecnologia deixa de ser apenas uma promessa de produtividade para se tornar uma decisão de investimento mensurável. Márcio Pires de Moraes também destaca que essa é uma perspectiva fundamental para avaliar se a tecnologia está, de fato, contribuindo para o resultado da empresa.
