Empresas lutam para medir o real impacto da automação e IA

Apesar de a hiperautomação ter se tornado uma disciplina central para 90% das grandes empresas em 2024, a maioria ainda enfrenta dificuldades em mensurar o real impacto dessas iniciativas. Dois anos depois, com a ascensão da IA generativa e agentes de IA, essa lacuna parece aumentar. Uma pesquisa recente com 662 líderes de TI indica que apenas 19% consideram que suas iniciativas de IA atingiram as metas de negócio, e 47% possuem KPIs formais, enquanto 32% apontam métricas de ROI mal definidas como um obstáculo para a expansão.

A Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica podem ser cancelados até 2027 devido a custos crescentes, valor pouco claro ou controles de risco insuficientes. A dificuldade reside em diferenciar a automação de uma tarefa do seu benefício prático para o negócio. Um sistema pode processar documentos rapidamente, mas se o prazo de atendimento geral não diminui ou os custos não caem, o ganho é limitado.

O que realmente importa na medição

A avaliação da automação deve ir além da velocidade de tarefas isoladas. Uma empresa pode automatizar a conferência de documentos, reduzindo o tempo de duas horas para minutos, mas se o pedido ainda leva dias para ser aprovado, o atendimento ao cliente não melhora significativamente. O indicador crucial é o tempo total entre a entrada de uma solicitação e sua conclusão, considerando todas as etapas, filas e aprovações.

Os indicadores de sucesso devem estar alinhados ao problema que motivou o projeto. Para automações focadas em reduzir erros, a métrica é a qualidade; para acelerar o atendimento, o prazo de resolução. A Gartner sugere quatro medidas essenciais para a IA agêntica: tempo total de demanda, qualidade (erros e retrabalho), custo por demanda concluída (incluindo operação da tecnologia) e capacidade de atendimento com recursos atuais.

Custos ocultos e a importância da linha de base

O cálculo do retorno sobre o investimento (ROI) em automação precisa incluir todos os custos associados, como licenças, integrações, manutenção, consumo de nuvem e tratamento de exceções. Apenas 44% das organizações adotaram práticas de FinOps ou limites financeiros para IA, segundo um levantamento da Gartner. Uma solução que demanda correções manuais frequentes pode anular os ganhos prometidos.

A medição eficaz começa antes da implementação da tecnologia. É fundamental estabelecer uma linha de base, registrando o tempo, custo e frequência de falhas do processo atual. Após a automação, os mesmos indicadores devem ser acompanhados para verificar as mudanças e identificar gargalos remanescentes. A responsabilidade pela medição deve ser compartilhada entre TI e as áreas de negócio, com patrocinadores técnicos e de negócio corresponsáveis pelos resultados.

A decisão de escalar uma automação deve ser baseada em evidências concretas. A preferência deve ser por financiar resultados, não apenas entregas. Revisões periódicas em marcos de 90, 180 e 270 dias permitem avaliar se o prazo caiu, a qualidade subiu e o custo por demanda diminuiu. Se os ganhos se limitam a uma etapa, o trabalho de otimização do processo precisa continuar.