Está a desperdiçar milhões? Comece a medir o sucesso da IA com 7 métricas

A IA está a gerar receitas avultadas: 46,4% do financiamento de capital de risco do ano passado, para sermos exatos. Mas, mesmo com o fluxo de dinheiro, a direção executiva continua a ter dificuldade em perceber como a IA impulsiona a transformação empresarial.

Mais de metade dos líderes de TI afirma que provar o ROI é o seu maior desafio, especialmente porque a RAND Corporation prevê que 80% dos projetos de IA irão falhar, consumindo milhares de milhões no processo.

Stephen Mann, analista principal e diretor de conteúdos da ITSM.tools, aponta para um problema maior: a confiança. “As equipas que não confiam na IA são as que reportam um ROI negativo dos seus investimentos em IA. Parece existir uma cadeia em que a adoção da IA e a confiança (ou a falta dela) se alimentam mutuamente”, afirma. Stephen não é o único a notar isto.

A equipa de IA da Google também salientou que a IA generativa é diferente das tecnologias anteriores. É mais acessível, e tanto as equipas técnicas como as não técnicas podem utilizá-la. É por isso que temos de repensar a forma como medimos o desempenho da IA, uma vez que os modelos tradicionais de ROI ficam muitas vezes aquém. 

Vamos analisar mais de perto por que razão as abordagens antigas não funcionam e discutir as sete métricas importantes ao avaliar o ROI da IA.

Desafios da medição do ROI da IA

As empresas estão a lançar, em média, 37 POCs de IA, mas mais de 30% dos CIO admitem não ter uma ideia clara de quais são bem-sucedidas. Estão a operar às cegas, sem métricas sólidas que estabeleçam uma ligação entre os esforços de IA e resultados concretos.

Isolar o impacto da IA pode ser complicado porque esta é frequentemente implementada em conjunto com outras alterações tecnológicas ou processuais, como um sistema de inventário orientado por IA lançado juntamente com uma nova disposição da loja. Os testes A/B tradicionais têm dificuldade quando vários fatores (IA, marketing, reformulações) afetam simultaneamente os resultados.

As organizações também enfrentam o “ROI intangível”, como uma cultura de inovação, a retenção de colaboradores, a vantagem competitiva e uma melhor gestão do risco — elementos valiosos, mas difíceis de quantificar. Se considerarmos o tempo necessário para formar, aperfeiçoar e manter a IA, torna-se claro por que razão os CTO hesitam em criar um modelo de ROI. O receio de retornos negativos a curto prazo sob pressão dos investidores agrava o desafio.

7 métricas para medir o sucesso dos investimentos em IA 

Michael Porter, de Harvard, introduziu uma triagem estratégica que as empresas podem utilizar para avaliar a vantagem competitiva dos seus projetos de IA. O seu modelo assenta na liderança pelos custos, na diferenciação e no enfoque, que ajudam as organizações a fornecer produtos e serviços altamente especializados em mercados de nicho. 

Para os CTO, compreender de que forma os seus projetos de IA se alinham com estas alavancas é fundamental para justificar o investimento e impulsionar resultados mensuráveis. Eis sete métricas e OKR para definir o sucesso da IA:

1. Redução do tempo de colocação no mercado (TTM)

O tempo de colocação no mercado diz respeito a colocar o seu produto ou serviço no mercado mais rapidamente, desde o conceito inicial até à implementação final, utilizando a IA para acelerar cada etapa. Quanto mais rapidamente lançar, mais cedo começa a gerar receitas: se a IA ajudar a reduzir o tempo de desenvolvimento de 18 meses para 12, isso representa mais 6 meses de receitas potenciais. E isso é uma enorme vantagem quando se trata de melhorar o desempenho financeiro e conquistar quota de mercado. 

Como medir o TTM 

• Duração do conceito ao lançamento: acompanhe o tempo necessário desde a aprovação da ideia até ao lançamento no mercado.
• Tempo do ciclo de iteração: meça a velocidade da conceção, dos testes e do aperfeiçoamento.
• Rácio tempo-valor: compare a rapidez com que um produto ou funcionalidade começa a gerar retornos.
• Índice de eficiência dos recursos (REI): avalie as horas de trabalho poupadas ou reafectadas.

2. Capacidade de processamento dos processos 

Acompanhar a capacidade de processamento dos processos é essencial para medir a eficiência com que as tarefas são processadas num determinado período. Este indicador reflete a capacidade do seu sistema para gerir cargas de trabalho e afeta a capacidade global e a eficiência.

Como medir a capacidade de processamento dos processos

• Volume por unidade de tempo (VPTU): Registe as tarefas ou transações concluídas antes e depois da IA.
• Custo por transação: Analise o impacto da IA nas despesas com recursos em volumes mais elevados.
• Sustentabilidade do desempenho máximo: Monitorize durante quanto tempo o sistema mantém o débito máximo.
• Tempo de recuperação: Avalie a rapidez com que os processos recuperam após interrupções.

3. Experiência dos colaboradores & dos clientes 

Em última análise, todas as iniciativas de IA servem um de dois grupos: colaboradores ou clientes. A retenção, a produtividade, a satisfação e o envolvimento destes são os verdadeiros indicadores de sucesso e determinam se a IA receberá luz verde da administração e da direção executiva. 

No caso dos colaboradores, a IA deve automatizar tarefas repetitivas e simplificar os fluxos de trabalho, dando-lhes mais tempo para se concentrarem em trabalho estratégico e de elevado valor. A IA também pode otimizar a distribuição da carga de trabalho – por exemplo, quando uma ferramenta de gestão orientada por IA sinaliza que os colaboradores estão a passar demasiado tempo em reuniões e não o suficiente em trabalho concentrado.

No lado dos clientes, os projetos de IA devem centrar-se na criação de uma experiência sem atritos. O benefício traduz-se num aumento da lealdade, numa maior duração do relacionamento com os clientes e num fluxo constante de recomendações – todos eles componentes essenciais do crescimento empresarial a longo prazo. Quando estes elementos se conjugam, o resultado é um ROI positivo, com uma organização ágil, centrada no cliente e capaz de capacitar todas as partes interessadas envolvidas. 

Como medir a experiência dos colaboradores (EX) para determinar o sucesso da IA 

• Comparar as taxas de retenção antes/depois da implementação da IA
• Acompanhar a retenção em funções apoiadas por IA em comparação com funções não apoiadas por IA
• Monitorizar os motivos das saídas voluntárias
• Índices de recomendação líquida dos colaboradores (eNPS) 
• Tempo até à produtividade dos novos colaboradores 

Como medir a experiência do cliente (CX) 

• Pontuações de NPS e CSAT 
• Resolução no primeiro contacto (FCR) e tempo de resposta aos clientes 
• Análise do sentimento e das emoções nas redes sociais 
• Taxas de retenção e de abandono dos clientes 
• Alterações incrementais no valor do cliente ao longo do tempo antes/depois da IA 

4. Impacto da dívida técnica (TDI)

O impacto da dívida técnica (TDI) mede a forma como atalhos e ineficiências acumulados afetam o desempenho, a facilidade de manutenção e a escalabilidade de um sistema de IA ou, inversamente, a forma como a própria IA contribui para a dívida técnica crescente de uma empresa. 

Trata-se de uma métrica crítica, dado que a dívida tecnológica já consome 30% dos orçamentos de TI e 20% dos recursos humanos, e, com a IA, a situação está apenas a piorar. 

Em 2025, mais de 50% dos líderes tecnológicos esperam que a sua dívida tecnológica atinja níveis moderados a graves, sendo a IA um dos contribuintes mais significativos. Medir o TDI permitirá aos CTO reduzir estes custos ocultos, justificando a refatorização dos modelos, otimizando a alocação de recursos e encontrando o equilíbrio certo entre a manutenção de sistemas legados e a disponibilização de novas capacidades baseadas em IA.

Como medir o impacto da dívida técnica  

• Latência do pipeline de dados: Avalie os atrasos na ingestão e no pré-processamento de dados.
• Tempo até à entrada em produção das atualizações dos modelos: Verifique a rapidez com que os modelos se adaptam a novos dados.
• Custo de inferência por previsão: Calcule os custos dos recursos computacionais para cada inferência de IA.
• Taxa de correção de erros: Monitorize a frequência com que surgem problemas nos dados ou nos modelos e requerem correção.

5. Utilização dos ativos de dados

A IA só é tão boa quanto os dados em que se baseia. Quer esteja a trabalhar em inteligência preditiva ou em sistemas autónomos, a utilização dos ativos de dados mostra-lhe a eficácia com que a IA utiliza os dados disponíveis. 

Quanto maior for a utilização, maior será o alcance da IA, eliminando silos, mitigando enviesamentos dos conjuntos de dados e fornecendo inteligência em toda a empresa através da integração de dados. 

Se os modelos não estiverem a tirar o máximo partido dos conjuntos de dados de elevado valor ou, pior ainda, estiverem a ajustar-se excessivamente a conjuntos redundantes, isso terá um impacto direto na precisão, na relevância estratégica e, em última análise, no sucesso do seu projeto de IA. 

Como medir a utilização dos ativos de dados  

• Frequência de acesso aos dados: Meça a frequência com que os modelos de IA acedem a cada conjunto de dados.
• Latência de processamento dos dados: Acompanhe os tempos de recuperação e processamento nos fluxos de trabalho de IA.
• Rácio entre armazenamento e utilização ativa: Compare os dados armazenados com os dados utilizados ativamente.
• Taxa de utilização das funcionalidades e linhagem dos dados: Identifique quais as funcionalidades que impulsionam o desempenho e garanta a qualidade dos dados.

6. Redução da Taxa de Erros (ERR)

Obter os dados corretamente é apenas metade da batalha. O verdadeiro desafio consiste em garantir que os dados são limpos e estruturados, fornecendo resultados precisos, atualizados e imparciais em grande escala. A redução da taxa de erros é fundamental para este processo. Reflete a forma como a IA evolui ao reduzir erros e problemas de qualidade, além de indicar a capacidade do modelo para aprender e adaptar-se ao longo do tempo. 

Menos erros nos modelos de IA significam uma menor necessidade de intervenção das equipas de TI, facilitando a expansão da IA por vários departamentos à medida que responde a necessidades específicas de cada área. A utilização de ferramentas de monitorização de modelos para acompanhar este progresso ajuda a garantir que a IA não se degrada com o crescimento, dando aos CTOs a confiança de que a IA está preparada para o futuro, alinhada com os objetivos empresariais e capaz de proporcionar consistentemente a satisfação dos clientes e a eficiência operacional.

Como medir a redução da taxa de erros? 

• Taxa de erros de referência vs. atual: Compare os níveis iniciais e atuais de imprecisão.
• Taxa de falsos positivos: Identifique classificações positivas incorretas.
• Distribuição dos erros: Identifique enviesamentos ou pontos fracos nos vários segmentos de dados.
• Deriva da taxa de erros: Garanta que os modelos não se degradam após a implementação.
• Eficiência das iterações corretivas: Meça a rapidez com que o novo treino reduz os erros.

7. Coeficiente de Escalabilidade

O coeficiente de escalabilidade é a diferença entre uma iniciativa de IA que prospera e outra que colapsa sob o seu próprio peso e se transforma num sorvedouro de dinheiro. Mede a capacidade de uma solução de IA para se expandir por toda uma organização sem provocar um aumento vertiginoso dos custos ou da complexidade. 

Os modelos de IA podem começar em pequena escala, mas, à medida que a adoção aumenta, também aumentam as exigências ao nível da rede, do armazenamento e da capacidade de processamento. O que começa como uma configuração de nuvem híbrida pode rapidamente transformar-se numa remodelação dispendiosa — pense em expansões do armazenamento a frio, atualizações do hardware local e custos crescentes por implementação. Quando der por isso, o potencial ROI da IA é anulado pela proliferação da infraestrutura.

Como medir o coeficiente de escalabilidade 

A escalabilidade tem de ser medida tanto nas dimensões técnicas como nas empresariais. Eis o que os CTOs devem acompanhar:

• Eficiência computacional (FLOPS/watt) e escalabilidade do tempo de treino
• Latência de inferência e custo por inferência
• Sobrecarga da infraestrutura e tempo até obter valor das implementações
• Garantir que o crescimento não faz disparar os custos ajuda a manter a IA como um motor de crescimento e não como um sorvedouro de custos.

O crescimento sem uma base escalável conduz a ineficiências, fazendo com que a IA se torne mais um centro de custos do que um motor de crescimento.

Prepare os seus investimentos em IA para o futuro 

A disrupção impulsionada pela IA não está a abrandar, e os CTOs têm de dar prioridade à agilidade para apresentarem um argumento empresarial convincente a favor da IA. Isso significa passar dos projetos-piloto para a adoção em toda a empresa, onde a IA agêntica gera impacto transversal.

Garanta o apoio, alinhando os objetivos estratégicos com a execução através de uma infraestrutura escalável, de práticas disciplinadas de MLOps e de estruturas de governação que permitem o crescimento sem sacrificar o controlo.

Utilize estas sete métricas essenciais como um roteiro estruturado para justificar o investimento em IA, monitorizar a adoção e otimizar o desempenho, podendo gerar retornos de até 3.5X.

Até lá, subscreva o boletim informativo do The CTO Club para obter mais planos de crescimento relacionados com IA e informações baseadas na perspetiva dos CTO.