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A inteligência artificial já ocupa espaço relevante nas estratégias de empresas de diferentes setores, e uma nova questão ganha força à medida que os investimentos avançam: como saber se essas iniciativas estão realmente gerando valor? Medir o ROI de IA permite conectar ganhos de produtividade, redução de custos e novas oportunidades de receita aos resultados do negócio, além de orientar quais projetos devem ganhar escala.
ROI de IA é uma forma de avaliar quanto valor uma iniciativa de inteligência artificial gera em relação aos recursos investidos para colocá-la em funcionamento e mantê-la ao longo do tempo.
Na prática, essa análise ajuda a responder perguntas importantes para a liderança: a solução reduziu custos? Aumentou a capacidade da equipe? Gerou receita? Melhorou a margem? Reduziu perdas? O resultado justifica ampliar o investimento?
A urgência dessas perguntas cresce conforme os investimentos avançam. Segundo a Gartner, 72% dos CIOs afirmam que suas organizações empataram ou perderam dinheiro com investimentos em IA. A mesma análise aponta que custos imprevisíveis representam um dos principais riscos para o sucesso dessas iniciativas.
O dado revela uma questão importante: adotar IA e gerar valor com IA são estágios diferentes da jornada. Uma solução pode funcionar tecnicamente, ser bem recebida pelos usuários e aumentar a velocidade de determinadas tarefas. O retorno depende do efeito que esses avanços produzem sobre os resultados da organização.
Produtividade sem um caminho claro para geração de valor pode ampliar a distância entre eficiência operacional e resultado financeiro.
Uma ferramenta que economiza centenas de horas, por exemplo, gera um benefício operacional evidente. O impacto econômico aparece quando esse tempo permite atender mais clientes, reduzir custos, acelerar entregas, aumentar produção ou direcionar profissionais para atividades com maior geração de valor.
À medida que o uso de GenAI avança, cresce também a necessidade de demonstrar seu impacto financeiro. O desafio está em transformar ganhos de produtividade, eficiência e capacidade operacional em resultados mensuráveis para o negócio.
A nova edição do estudo “Gerando valor com GenAI”, realizado pela Peers em parceria com o Tec Institute e publicado pela MIT Technology Review Brasil, mostra que apenas 29% das empresas superaram as expectativas financeiras iniciais com GenAI.
O dado reforça uma diferença importante para a análise de ROI: gerar ganhos com a tecnologia representa uma etapa da captura de valor, enquanto alcançar todo o resultado esperado pelo negócio depende da conversão desses ganhos em impacto econômico. Uma iniciativa pode reduzir o tempo de uma atividade, automatizar processos ou aumentar a produtividade e, ainda assim, apresentar um impacto financeiro abaixo do esperado.
O retorno depende da capacidade de transformar esses ganhos em redução de custos, aumento de receita, melhoria de margem ou ampliação da capacidade operacional.
O estudo também mostra que a mensuração já faz parte dessa discussão nas empresas: 54% possuem uma metodologia formal de ROI aplicada, enquanto 18,8% reconhecem não ter uma metodologia clara para medir o retorno dos investimentos realizados.
É justamente para tornar essa relação entre investimento, ganho operacional e resultado financeiro mensurável que o cálculo do ROI se torna relevante.
Calcular o ROI de IA começa por entender quanto a empresa investe em uma iniciativa e qual impacto ela gera para o negócio. Para isso, é preciso olhar para todos os recursos necessários para colocar a solução em funcionamento e acompanhar os resultados obtidos ao longo do tempo.
Essa análise considera custos com tecnologia, infraestrutura, integração, dados, segurança, treinamento e manutenção. Do outro lado, entram resultados como redução de despesas, aumento de produtividade, crescimento de receita, melhoria de margem, redução de erros ou maior capacidade de atendimento.
A atenção aos custos ganha ainda mais importância quando uma solução começa a crescer. A Gartner estima que empresas que desconhecem como os custos de GenAI se comportam em escala podem cometer erros de 500% a 1.000% nas estimativas de custo.
Isso significa que um piloto financeiramente viável pode apresentar uma dinâmica diferente quando passa de dezenas para milhares de usuários ou começa a processar volumes muito maiores de informações. O acompanhamento precisa continuar depois da implementação.
Um copiloto de IA que reduz em 20% o tempo dedicado a determinada atividade, por exemplo, gera um ganho de produtividade. Para entender seu retorno, a empresa precisa identificar o que acontece com o tempo economizado. A equipe consegue atender mais clientes? Entregar mais projetos? Reduzir horas extras? Direcionar profissionais para atividades mais estratégicas?
Na prática, a avaliação pode seguir cinco etapas:
Ter clareza sobre o cenário anterior à implementação é essencial. Se uma atividade levava dez horas e passa a levar seis, existe um ganho facilmente identificável. O próximo passo é entender quanto essa melhoria representa para a operação e para os resultados financeiros.
Os indicadores dependem do objetivo de cada iniciativa. Uma automação de processos, uma ferramenta de atendimento e uma solução voltada para vendas podem gerar valor por caminhos completamente diferentes.
Por isso, a empresa precisa conectar cada indicador operacional a um resultado relevante para o negócio.
| Objetivo de negócio | Indicador operacional | Resultado para o negócio | Exemplo de aplicação |
|---|---|---|---|
| Aumentar produtividade | Horas economizadas | Maior capacidade da equipe | Automação de tarefas recorrentes |
| Reduzir custos | Custo por processo | Economia operacional | Automação de backoffice |
| Aumentar receita | Taxa de conversão | Receita adicional | Recomendação e personalização |
| Reduzir perdas | Taxa de erro | Valor de perdas evitadas | Detecção de anomalias |
| Melhorar margem | Custo por tarefa | Maior rentabilidade | Otimização de processos |
| Acelerar a operação | Tempo de execução | Maior capacidade de entrega | Análise automatizada |
Essa separação é importante porque produtividade e retorno financeiro representam dimensões diferentes do resultado. Horas economizadas mostram que a operação ficou mais eficiente. O destino dessas horas determina quanto valor a organização consegue capturar.
Uma empresa pode economizar milhares de horas e manter praticamente a mesma estrutura de custos e o mesmo volume de produção. Outra pode transformar a mesma economia de tempo em maior capacidade de atendimento e receita adicional. O ganho operacional pode ser semelhante, enquanto o impacto econômico será bastante diferente.
A dificuldade costuma aparecer quando a tecnologia encontra uma operação com dados fragmentados, baixa integração entre sistemas, indicadores pouco confiáveis ou processos que ainda exigem muito trabalho manual.
Um case da Peers mostra como essas condições interferem na capacidade de gerar valor. Uma companhia global de rótulos e embalagens havia crescido por meio de aquisições e acumulado sistemas legados, processos fragmentados entre unidades, relatórios divergentes e baixa rastreabilidade das informações.
A Peers estruturou um Data Lake unificado com consolidação e governança, integrando diferentes sistemas e automatizando o fluxo de dados. A arquitetura passou a conectar ERP, dashboards e processos de vendas, supply chain e operações.
Os resultados mostram o impacto econômico da transformação: 40% de ganho em produtividade operacional, 30% de redução de custos analíticos e 12% de otimização de custos logísticos. A nova estrutura também criou uma base escalável para projetos avançados de analytics, ciência de dados e IA.
O case evidencia um ponto importante para qualquer discussão sobre ROI de IA: o retorno começa a ser construído antes da escolha do modelo ou da ferramenta.
Dados confiáveis permitem medir o cenário atual, acompanhar resultados e identificar com maior precisão o impacto produzido pela tecnologia. Integrações adequadas também ajudam a incorporar a solução aos processos que realmente movimentam os resultados da empresa.
Em algumas organizações, o próximo investimento capaz de aumentar o retorno da IA estará na própria aplicação. Em outras, preparar dados, sistemas e processos terá prioridade para criar as condições necessárias para escalar a tecnologia.
Aumentar o ROI de IA exige concentrar recursos em iniciativas que combinam impacto relevante para o negócio, condições técnicas adequadas e capacidade de adoção pela operação.
A estratégia de GenAI das organizações mais maduras conecta a tecnologia aos processos e aos objetivos da empresa. Essa visão permite avaliar os projetos como parte de um portfólio de investimentos.
Quatro critérios ajudam a orientar essa decisão:
Esses critérios transformam o ROI de IA em uma ferramenta de priorização. Um projeto com resultado comprovado pode receber mais recursos. Uma iniciativa cujo custo cresce mais rápido do que o benefício pode precisar de ajustes. Um piloto tecnicamente bem-sucedido pode perder prioridade diante de uma aplicação com maior potencial de impacto.
A própria Gartner recomenda que empresas estabeleçam critérios claros de valor e viabilidade para decidir quais oportunidades de IA devem avançar, ganhar escala ou ser interrompidas. A disciplina de mensuração permite que o investimento acompanhe o valor gerado, em vez de seguir apenas o ritmo de adoção da tecnologia.
Como a Peers pode ajudar?
A Peers apoia empresas na identificação, priorização e implementação de casos de inteligência artificial orientados a valor. A atuação conecta estratégia, dados, tecnologia, governança e operação para estruturar iniciativas com objetivos mensuráveis e condições de escala. Conheça nossas soluções.
O que é ROI de IA?
ROI de IA é uma forma de avaliar quanto valor uma iniciativa de inteligência artificial gera em relação aos recursos necessários para implementá-la, operá-la e ampliá-la.
Como calcular o ROI de IA?
A empresa deve comparar o investimento realizado com os resultados gerados pela solução, considerando redução de custos, produtividade, receita, margem, capacidade e outros impactos relevantes para o negócio.
Como transformar ganho de produtividade com IA em retorno financeiro?
O ganho de produtividade precisa gerar uma consequência econômica mensurável, como aumento de capacidade, redução de custos, maior volume de produção, crescimento de receita ou melhoria de margem.