- Concentre-se nos resultados de negócio: defina KPIs alinhados às necessidades da organização e avalie o impacto real das aplicações de IA, além da adoção.
- Meça benefícios operacionais: determine, no início do projeto, como a IA vai melhorar a eficiência e os processos, por exemplo na gestão de e-mails e comunicação interna.
- Coopere estreitamente com outras áreas: crie co-investimento e parcerias entre TI e áreas de negócio, com KPIs que ajudem a entender se o gasto está gerando valor.
- Permita que pessoas testem e compartilhem casos de sucesso: avalie ferramentas em pilotos e incentive relatos de benefícios para ampliar o apoio ao uso da IA.
- Valorize o tempo devolvido e o bem-estar: medir o tempo ganho com a IA e o impacto na carga de trabalho pode indicar ganhos de produtividade e redução de estresse.
A busca por valor real com IA exige mais do que reduzir o tempo de tarefas. Profissionais precisam demonstrar impactos mensuráveis para além de produtividade. A seguir, cinco caminhos para traduzir IA em resultados tangíveis.
Especialistas destacam a importância de alinhar IA a resultados de negócio e não apenas métricas de uso. Adotar indicadores que demonstrem impacto em produtos, clientes e operações é essencial para justificar investimentos.
Onde a adoção acontece, como medir e por que isso importa? Relatos de líderes de TI mostram que o sucesso depende de metas claras, cooperação entre áreas e um modelo de avaliação de impacto desde o início do projeto.
1. Concentre-se nos resultados de negócio
Bernhard Seiser, da AOP Health, relata que adotaram Copilot e ChatGPT há um ano e estabeleceram KPIs de adoção e impacto. A segunda métrica foca nos benefícios para o produto e a experiência do cliente.
Para além da adoção, a avaliação deve mapear como as soluções resolvem desafios específicos. O objetivo é mensurar o efeito real nas operações e nos resultados da empresa.
Seiser aponta que é preciso analisar casos de uso e conduzir investigação aprofundada para entender o benefício genAI em cada situação. A meta é identificar ganhos concretos para o negócio.
2. Defina benefícios operacionais
John-David Lovelock, da Gartner, alerta que a produtividade precisa ser definida com clareza desde o início. Muitas organizações não definem o que significa produtividade no contexto de IA.
Lovelock lembra que medir eficiência operacional é crucial. Um exemplo é o uso de IA em e-mails: qual é o ganho real ao enviar mais mensagens ou ao evitar ruídos que atrapalhem a comunicação?
A conclusão é que é necessário estabelecer métricas de eficiência que demonstrem melhoria operacional, não apenas mais ações automatizadas.
3. Cooperação próxima entre TI e áreas de negócio
Ewa Zborowska, da IDC, aponta que a cooperação estreita entre TI e as áreas de negócio é vital. Orçamentos costumam ser compartilhados e há co-propriedade de soluções.
A prática exige alinhamento de metas e KPIs que mostrem o uso eficiente dos recursos. Investimentos tendem a ampliar a aplicação da IA para operações, atendimento e marketing.
Pesquisa com Lenovo indica que até 94% dos CIOs europeus esperam ROI positivo com IA, desde que haja parcerias fortes entre TI e as áreas de negócio.
4. Deixe que as pessoas contem boas histórias
Richard Corbridge, da Segro, diz que as soluções devem ser avaliadas por meio de uma matriz de custos e economias. Pessoas que testam ferramentas ajudam a demonstrar valor.
Profissionais que obtêm ganhos com IA podem servir de referência para outras equipes. Mostrar casos de sucesso facilita a compreensão e a adoção entre colegas.
A prática de incentivar pilotos e compartilhar resultados facilita a expansão de soluções de IA na organização.
5. Valorize a conversa informal sobre IA
Lovelock afirma que ganhos simples de produtividade podem vir de momentos de pausa na rotina. Uma hora a menos de pressão pode reduzir estresse e melhorar o bem‑estar no ambiente de trabalho.
Executivos que não enxergam esse benefício podem perder uma oportunidade de melhorar a cultura organizacional. Espaços de convivência e pausas podem ter impactos indiretos no desempenho.
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