TL;DR: Para otimizar investimentos em IA e gerar valor, classifique os projetos em “gastar para economizar” ou “gastar para ganhar”, categorize o auxílio da IA em automação, otimização e predição, e utilize a Curva de Acuidade da IA para comunicar o valor gerado. A modernização e a reimaginação de processos com IA são cruciais para alcançar o modelo AI+ e superar a simples adição de IA (modelo +AI). A aplicação estratégica da IA deve abranger todos os quadrantes de valor (redução de custos, modernização, insights e transformação) para criar um ciclo virtuoso de reinvestimento e competitividade.
Takeaways:
- Classificar o orçamento e categorizar o auxílio da IA (automação, otimização, predição) são passos iniciais cruciais.
- A Curva de Acuidade da IA é uma ferramenta valiosa para visualizar e comunicar o valor gerado pelos investimentos em IA.
- A modernização e a reimaginação de processos com IA são fundamentais para alcançar ganhos exponenciais e o modelo AI+.
- A automação, embora segura para começar, deve ser vista como um ponto de partida para explorar aplicações mais inovadoras.
- A aplicação da IA em todos os quadrantes de valor cria um ciclo de reinvestimento contínuo e aumenta a competitividade.
Classificação do orçamento e identificação do uso da IA para otimizar investimentos e gerar valor nos negócios
Introdução
Em um contexto de transformação digital acelerada, organizações de todos os tamanhos vêm buscando aplicar Inteligência Artificial (IA) de forma estratégica para obter vantagens competitivas. A complexidade dos projetos de IA exige critérios claros para decidir onde investir e como medir os resultados ao longo do tempo. Sem uma abordagem estruturada, corre-se o risco de subaproveitar recursos ou de não comprovar o retorno financeiro esperado.
Para orientar essa jornada, este artigo apresenta um framework baseado em sete dimensões principais. Começaremos definindo se o orçamento deve ser alocado para reduzir custos (econimizar) ou para gerar receita (ganhar), seguido pela categorização do auxílio da IA em automação, otimização e predição. Em seguida, exploraremos a Curva de Acuidade da IA como ferramenta de comunicação de valor, a automação como ponto de partida mais seguro, o aumento de valor pela modernização, a reimaginação de processos e a aplicação da IA em todos os quadrantes de valor.
O propósito é fornecer uma visão didática e acessível, apoiada em exemplos reais, quotes e prompts técnicos, permitindo que gestores, analistas e profissionais de TI alinhem orçamento, mensurem retorno sobre investimento (ROI) e planejem projetos de IA de forma progressiva e coesa.
Classificação de Projetos de IA: Gastar para economizar vs. Gastar para ganhar
Antes de iniciar um projeto de GenAI, é crucial ter prioridades bem documentadas e habilidades de execução, pois “Visão sem execução é alucinação”, como ressaltava Thomas Edison. A primeira decisão estratégica é responder à pergunta “gastar dinheiro para economizar ou gastar dinheiro para ganhar?”, definindo o propósito financeiro do investimento.
Projetos que visam economizar dinheiro concentram-se na renovação e otimização de processos existentes, buscando eficiência operacional e redução de custos. Já aqueles voltados a ganhar dinheiro priorizam a inovação e a criação de novas oportunidades de mercado, estimulando expansão e diversificação de ofertas. Quando um projeto combina ambos os objetivos, recomenda-se dividi-lo em fases distintas para facilitar o gerenciamento e a mensuração de resultados.
Um caso emblemático veio de uma empresa que processa 30 milhões de quilos de batatas por ano e enfrentava prejuízos com tubérculos acometidos por sarna, impedindo a exportação. Ao usar IA para identificar e limpar essas batatas, ela economizou mão de obra manual e conseguiu reabrir mercados antes inacessíveis. Esse exemplo ilustra como recursos poupados em iniciativas de economia podem financiar inovações posteriores.
Categorização do Auxílio da IA: Automação, Otimização e Predição
Após definir o objetivo financeiro, o segundo passo é categorizar como a IA auxiliará o negócio. Na automação, a inteligência artificial assume tarefas repetitivas, reduzindo a intervenção humana. Exemplo de prompt: “Quero usar IA para resumir um sistema de tickets de suporte e encaminhar automaticamente cada chamado ao departamento apropriado com base em assunto e criticidade.”
Já na otimização, a IA refina processos, personaliza experiências e melhora resultados sem alterar radicalmente a infraestrutura. Um prompt típico seria: “Quero usar IA para entregar mensagens de vendas altamente personalizadas em texto, formato e horário, de acordo com o perfil e histórico de cada cliente.” Essa abordagem aumenta a eficiência e a relevância da comunicação.
Na predição, a IA antecipa tendências e comportamentos futuros para apoiar decisões estratégicas. Por exemplo: “Quero prever quais produtos terão alta ou baixa demanda usando dados de ponto de venda, para aplicar descontos de forma antecipada e evitar liquidações drásticas no final da temporada.” A capacidade de nowcast diminui riscos e melhora o planejamento de estoque.
Visualização com a Curva de Acuidade da IA
A Curva de Acuidade da IA é uma representação gráfica que relaciona investimentos em dados e habilidades analíticas ao valor gerado para o negócio. Ela divide o cenário orçamentário em quatro quadrantes — redução de custos, modernização, insights e transformação —, oferecendo uma visão agregada dos esforços de IA.
Ao adaptar essa curva a cada contexto, as equipes de projeto obtêm clareza sobre onde estão investindo e podem comunicar de forma eficiente os benefícios a stakeholders. No exemplo do cliente agrícola, a Curva de Acuidade de Dados ajudou a demonstrar como as economias iniciais alimentaram projetos de inovação subsequentes, alinhando expectativas e reforçando a transparência.
Essa ferramenta facilita a elaboração de um ciclo virtuoso: usar sobras de orçamento geradas por iniciativas de renovação para financiar ações de inovação, maximizando o retorno total e promovendo uma gestão proativa dos recursos.
Automação como ponto de partida mais seguro
Iniciar projetos de IA focados em automação é uma estratégia de menor risco, pois tende a apresentar ganhos rápidos ao reduzir atividades manuais. No entanto, ao permanecer exclusivamente nessa fase, a empresa limita o potencial de retorno, já que a maior parte do valor transformador da IA está em aplicações inovadoras.
A conformidade regulatória, por exemplo, muitas vezes é vista apenas para evitar multas, mas pode ser convertida em fator de inteligência de dados. Investir em governança que não explora o valor estratégico corre o risco de se tornar um custo fixo elevado, especialmente diante dos desafios trazidos pela IA generativa.
Embora a automação seja um ponto de partida seguro, organizações que exploram casos de uso adicionais — como extração de insights a partir de dados de compliance — criam “dividendos regulatórios” e preparam o terreno para fases de otimização e predição.
Aumento do valor com a modernização de processos
À medida que a organização avança na aplicação de IA, modernizar processos passa a gerar retornos cada vez maiores. Empresas que adotam o modelo AI+ — integrando a IA como parte central do negócio — superam aquelas que se limitam ao +AI, onde a IA é apenas adicionada a processos existentes.
Durante a pandemia, muitas empresas comprimiram de 5 a 10 anos de modernização em apenas um, obtendo vantagem competitiva. Uma pequena loja de artesanato implantou serviço de coleta na calçada em poucos dias, enquanto grandes varejistas ainda lutavam para sincronizar estoques físicos com sistemas online.
Modernizar processos implica repensar fluxos de trabalho e modelos de negócio, não apenas aplicar inovações pontuais. Definir a linha de chegada como “aplicar IA a processos atuais” restringe o potencial transformador e impede a geração de valor pleno.
Reimagine processos com a IA
Reimaginar processos com os “superpoderes” da IA é essencial para atingir o modelo AI+. Em vez de simplesmente adicionar IA a procedimentos existentes, é preciso redesenhar fluxos de trabalho para aproveitar ao máximo as novas capacidades. Empresas que operam nesse patamar obtêm ganhos exponenciais em produtividade e inovação.
Por exemplo, é possível criar uma equipe de agentes de IA que analise dados de tickets de suporte, gere sugestões automáticas de melhoria, organize informações em tabelas, elabore gráficos de tendências e prepare um relatório completo com métricas como número de tickets tratados, tempo médio de resolução e satisfação do cliente (NPS). Esses agentes trabalham de forma colaborativa para entregar insights acionáveis.
Esse replanejamento não só otimiza as operações, mas também estabelece uma cultura de inovação contínua, posicionando a empresa para explorar novas frentes de negócio e ultrapassar concorrentes que permanecem no estágio +AI.
Utilização da IA em todos os quadrantes de valor
A aplicação estratégica da IA deve abranger todos os quadrantes de valor: redução de custos, modernização, insights e transformação. Embora a Curva de Acuidade indique maior retorno nos quadrantes mais avançados, cada área oferece oportunidades significativas.
Agentes de IA que examinam sistemas de tickets podem gerar relatórios detalhados sobre volume de chamados, tempo de resposta e principais pontos de atrito. Esses relatórios embasam decisões de treinamento de equipe, ajustes de processos e investimentos em novas soluções.
Ao adotar uma visão integrada, em que a IA atua de forma orquestrada em todas as dimensões, a empresa cria um circuito de reinvestimento contínuo. Economias geradas em um quadrante financiam iniciativas em outro, ampliando o valor global e garantindo maior competitividade.
Conclusão
Classificar projetos de IA em termos de orçamento — gastar para economizar ou gastar para ganhar — e categorizá-los por tipo de auxílio — automação, otimização ou predição — é fundamental para maximizar o retorno sobre o investimento. A Curva de Acuidade da IA serve como ferramenta visual para alinhar expectativas e comunicar resultados a stakeholders.
Avançar para a modernização de processos e reimaginar fluxos de trabalho com IA são passos indispensáveis para transcender a automação básica e alcançar o modelo AI+. Empresas que adotam essa abordagem integrada conquistam ganhos de eficiência imediatos e abrem caminho para inovações transformadoras.
Espera-se que, no futuro, as organizações que abracem plenamente o AI+ superem aquelas que permanecem no +AI. A capacidade de transformar modelos de negócio, explorar todos os quadrantes de valor e enxergar a compliance como oportunidade de geração de insights será cada vez mais decisiva para a competitividade.
Fonte: Livro +AI to AI+: Generative AI and the “Netscape Moment”. “Before You Start Your Journey, Classify the Budget and Identify How AI Is Going to Help”. Disponível em: https://www.amazon.com.br/AI-Generative-Netscape-Moment-ebook/dp/B0B1X9X9X9. Acesso em: hoje.