Por que o ROI de Longo Prazo Não é Suficiente: Garantindo Valor em Todas as Etapas da Implementação de IA

As empresas estão ouvindo uma coisa sobre e sobre: mover-se mais rápido na IA e mostrar resultados, agora. A adoção está acelerando, com 78% das organizações já usando IA em pelo menos uma função de negócios até 2024 – um aumento de 55% apenas um ano atrás.

Mas aqui está a pegadinha: a pressão para demonstrar valor de negócios está aumentando tão rapidamente.

Isso é um pedido alto quando os mandatos dos CDOs são curtos, e o papel do Chief AI Officer (CAIO) ainda está evoluindo. Com tanta volatilidade de liderança no topo, os programas de IA frequentemente estagnam antes de poderem provar qualquer valor real.

O desafio-chave é claro: as empresas precisam parar de construir estratégias de IA que perseguem a promessa de “transformação futura” e começar a se concentrar em criar fundamentos sólidos que entreguem valor hoje – enquanto se preparam para o futuro.

O Problema com Estratégias “Somente para o Futuro”

Os executivos estão despejando dinheiro em IA. Na verdade, 92% estão aumentando seus orçamentos nos próximos três anos, com mais da metade visando um aumento de 10%. Além disso, instituições financeiras como o Morgan Stanley (MS ) estão prevendo retornos significativos, como ~ $920 bilhões de benefício líquido anual para o S&P 500.

Essa tendência macro alimenta o que eu chamo de programas de IA “big-bang-mas-tarde”, que parecem impressionantes no papel, mas deixam o valor muito longe da estrada para ter um impacto hoje.

A dura realidade é que muito poucas organizações têm dados prontos para IA. Com a governança e a qualidade dos dados como os principais obstáculos, apenas 12% das empresas relatam que seus dados são suficientes para uma implantação eficaz de IA. E, como Gartner aponta, uma governança ruim causará que 60% das organizações percam seus alvos de IA até 2027 – mesmo se adotarem IA agora.

Em resumo, os programas de IA que dependem apenas de promessas futuras estão condenados a estagnar, ficar presos no purgatório de pilotos ou perder a confiança dos stakeholders muito antes de o ROI antecipado chegar.

Redefinindo o Valor da IA

Para pontuar a lacuna entre o potencial futuro e o valor presente, as organizações precisam redefinir como elas veem o valor da IA. Há dois tipos distintos:

• Valor imediato: São melhorias mensuráveis e de curto prazo – como um 23% mais rápido tempo médio de resposta após a implantação de um assistente de suporte GenAI. Essas são as vitórias que mostram aos stakeholders que a IA não é apenas um jogo de longo prazo.
• Valor fundamental: É sobre construir a infraestrutura subjacente – pipelines de dados, governança e plataformas escaláveis – que farão a IA funcionar efetivamente hoje e no futuro. Como o relatório State of AI da McKinsey observa, o gerenciamento de riscos e a governança são críticos para o sucesso de longo prazo.

Uma vez que você defina ambos os fluxos de valor, o desafio é equilibrá-los: Como você pode impulsionar vitórias imediatas enquanto garante que elas se traduzam em capacidades repetíveis e governadas? Aqueles que acertam esse equilíbrio verão retornos reais.

Encontrando o Equilíbrio Certo: Valor Agora e Mais Tarde

Um dos maiores erros que vejo é as empresas negligenciarem o design de plataformas de IA com os desenvolvedores em mente. Até 2025, 84% dos desenvolvedores estarão usando ferramentas de IA, e 51% deles as usarão diariamente. Se as plataformas de IA não se integrarem com os fluxos de trabalho existentes, a adoção será lenta, não importa quão poderosos sejam os modelos. O sucesso depende da integração, seleção de tarefas e treinamento contínuo.

Equamente críticos são a governança e a segurança. Se esses não forem priorizados, não importa quão sofisticada a IA, os usuários não confiarão nela. A Gartner sinalizou que questões de confiança, segurança de acesso e governança são barreiras significativas para a adoção, e que violações relacionadas ao mau uso da GenAI provavelmente aumentarão à medida que a inovação acelera. A governança deve ser uma prioridade desde o primeiro dia, especialmente à medida que a pressão regulatória cresce.

As organizações mais bem-sucedidas são aquelas que criam ferramentas de IA que entregam valor imediato – porque vitórias rápidas compram capital político. Na verdade, as empresas que veem o melhor ROI na IA são aquelas com um CAIO dedicado. Esses líderes concentram seus recursos em “agora” (casos de uso mensuráveis) e “próximo” (fortalecimento de dados e plataformas), garantindo progresso constante enquanto preparam o terreno para ganhos futuros.

Isso também significa estabelecer KPIs que destacam o valor inicial – operações de suporte, vendas, marketing e engenharia são ótimos pontos de partida. Definir KPIs claros – como lead-to-win, churn e pontuações de risco de modelo – junto com planos de baseline e verificação garantirá que as iniciativas de IA não sejam apenas teóricas, mas entreguem resultados tangíveis.

A chave é identificar padrões bem-sucedidos e replicá-los. A mudança da experimentação para a execução acontece quando as empresas ajustam seus processos, não apenas suas ferramentas.

Fortalecendo as Fundações de Dados: Um Processo Contínuo

Muitos programas de IA falham porque os dados não são confiáveis. A falta de governança de dados é uma das principais barreiras para o sucesso. É por isso que a qualidade, a linhagem e a acessibilidade dos dados devem ser tratadas com a mesma importância que as ferramentas voltadas para o usuário. Fundamentos de dados sólidos são a base de qualquer iniciativa de IA bem-sucedida.

Torne a IA um Imperativo de Negócios, Hoje e Amanhã

As expectativas são claras: mostre vitórias imediatas e mensuráveis enquanto constrói uma plataforma e um patrimônio de dados que se pagará a longo prazo. Com os orçamentos de IA aumentando e a escrutínio intensificando, falhar em entregar em ambos os fronts arrisca a redefinição dos programas.

Líderes que podem entregar valor agora enquanto constroem para o futuro transformarão a IA de uma série de pilotos isolados em um motor sustentável para receita e produtividade.