Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios: Como medir o impacto?

Calcular o ROI de um projeto de IA não se resume a números. É preciso entender o impacto real que a implementação da tecnologia gera na operação, no ritmo do time e na forma como as decisões passam a ser tomadas.

Na Sambatech, fazemos essa análise olhando para três dimensões que, juntas, mostram a fotografia completa do valor entregue.

1. Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios: Ganhos Diretos (Tangíveis)

Aqui entram os resultados que aparecem logo no começo. São ganhos objetivos, fáceis de medir e normalmente ligados à automação inteligente. É onde a IA tira peso operacional, reduz retrabalho e devolve horas produtivas para o time.

Exemplos práticos:

• Atendimento: agentes de IA resolvem automaticamente demandas simples e medianas. Isso reduz filas, elimina tarefas repetitivas e alivia a equipe para focar no que realmente exige sensibilidade humana.

  
  

• Financeiro: conciliações passam a acontecer de forma automática, sem erros e sem depender de longas conferências manuais.

  
  

• Backoffice: processos de cadastro, atualização e validação de dados deixam de consumir o tempo do time.

  
  

Impactos esperados:

• Redução do Custo por Operação (CPO)

• Aumento de produtividade (TME)

• Melhora da Margem Operacional

  
  

É o tipo de ganho que aparece rapidamente e ajuda a construir confiança sobre o projeto.

2. Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios: Ganhos Estratégicos (Intangíveis)

Aqui está o valor que muita empresa só percebe depois, que faz toda diferença no médio e longo prazo.

Os ganhos estratégicos aparecem quando a IA ajuda a padronizar execução, melhorar a qualidade das entregas e dar mais previsibilidade ao negócio.

Exemplos práticos:

• Alinhamento entre áreas: a IA garante que o processo seja executado do mesmo jeito, independentemente de quem está fazendo ou de qual turno está ativo. Isso reduz ruído e acelera entregas.

  
  

• Qualidade dos dados: informações passam a ser registradas e classificadas da forma correta, o que permite análises muito mais confiáveis.

  
  

• Confiabilidade operacional: processos críticos deixam de depender de variações humanas e se tornam mais estáveis, reduzindo riscos.

Impactos esperados:

• Menos variabilidade

• Dados mais precisos

• Processos consistentes

• Decisões mais embasadas

  
  

São ganhos que sustentam escala e aumentam a maturidade da operação.

3. Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios: Custos Estruturais (TCO – Total Cost of Ownership)

Para um cálculo de ROI preciso, também é preciso olhar para o custo total da solução. E aqui falamos de mais do que o desenvolvimento inicial.

Alguns elementos importantes incluem:

• Licenciamento de APIs e infraestrutura,

• Integrações com sistemas internos,

• Manutenção e atualizações periódicas dos modelos.

Outros fatores, junto com os KPIs recomendados por área, estão detalhados no nosso Guia Prático para Calcular o ROI de Projetos de IA.

Aprofunde sua análise

No panorama atual, não faltam promessas quando o assunto é IA. Todo dia surge uma nova solução, um novo case impressionante, uma nova ideia de “salto de eficiência” que parece resolver tudo. Mas, na prática, o maior desafio não é escolher a tecnologia. É entender o que realmente vai mexer o ponteiro do seu negócio.

Separar hype de impacto real exige método. E medir ROI é o caminho mais seguro para tomar decisões estratégicas com clareza, priorizar iniciativas e evitar investimentos que não se pagam. Baixe nosso Guia Prático para começar sua jornada com propósito e previsibilidade.