IA: Empresas lutam para converter ganhos individuais em lucro operacional

A inteligência artificial (IA) tem gerado um dilema nas empresas: enquanto a maioria dos profissionais relata melhorias na produtividade individual, a conversão desses ganhos em resultados operacionais concretos para o negócio ainda é um desafio. Um estudo da McKinsey, com 1.719 participantes de 97 países, revelou que 80% dos entrevistados sentem que a IA melhorou sua produtividade, mas apenas 37% afirmam que a tecnologia impactou positivamente o resultado operacional de suas empresas. Essa discrepância evidencia a dificuldade em escalar os benefícios da IA de um nível individual para o corporativo.

O Custo Oculto da IA e a Gestão de Gastos

O custo da IA varia significativamente dependendo da complexidade da tarefa e do modelo utilizado. Manter configurações de alta capacidade para todas as operações pode multiplicar os gastos. Um exemplo prático é o caso de um sistema pessoal que, por descuido, utilizou um modelo caro para uma tarefa simples, gerando um custo de US$ 19 em um mês, quando a operação rotineira custava centavos. Na Ânima Educação, o consumo de tokens de IA em 2025 atingiu 10 bilhões, dez vezes mais que em 2024, com projeção de ultrapassar 20 vezes o volume do ano anterior em 2026. Esse crescimento expressivo na adoção, no entanto, não garante automaticamente o retorno sobre o investimento.

A gestão de IA exige uma abordagem diferente dos orçamentos tradicionais de tecnologia. Ao contrário de licenças e contratos com custos previsíveis, o consumo de IA é variável e pode crescer exponencialmente com a escala das soluções. É crucial implementar limites, alertas e visibilidade dos gastos para evitar que o uso de tokens sem resultado se torne apenas um custo. Em alguns cenários, soluções internas podem substituir softwares caros, mas a decisão deve ponderar custo total, qualidade e o resultado final.

Redesenhando Processos para Maximizar o Retorno da IA

Transformar o investimento em IA em resultados tangíveis para o negócio vai além da simples automação. É necessário redesenhar processos para resolver problemas de origem, e não apenas acelerar tarefas. Na Ânima Educação, cada iniciativa de IA é guiada por indicadores alinhados a objetivos claros. No atendimento ao estudante, o foco está no tempo de resposta e na resolução de demandas. Para o apoio a docentes, avalia-se o tempo liberado de tarefas operacionais para atividades que exigem julgamento. Já nas aplicações pedagógicas, busca-se evidências concretas de aprendizagem.

Os resultados operacionais já demonstram o potencial dessa estratégia. Na área de cobrança, modelos preditivos de inadimplência e comunicação direta com estudantes permitiram a recuperação interna de valores que antes eram terceirizados, gerando economia de milhões de reais anuais com o encerramento de contratos. No atendimento, a adoção de uma interface conversacional elevou de 30% para 45% a resolução de demandas sem intervenção humana, com meta de atingir 90%. A ferramenta IA.RA, utilizada por mais de 80% dos professores, já auxiliou na produção de mais de 25 mil objetos de aprendizagem.

Compromisso da Liderança e Próximos Passos

O programa de IA da Ânima Educação está estruturado em frentes que cobrem toda a jornada do estudante, com patrocinadores no comitê executivo e metas de impacto financeiro para os próximos três anos. Esse compromisso da alta liderança é fundamental para integrar a IA às decisões estratégicas de processos, investimentos e prioridades.

Para os executivos, a recomendação é aproveitar os próximos 30 dias para identificar um processo relevante, medir seu desempenho atual e testar como a IA pode otimizá-lo. Paralelamente, sugere-se patrocinar uma hipótese de novo negócio com responsável e indicadores claros. Empresas que medem resultados, redesenham processos e realocam recursos com base no impacto conseguem, de fato, transformar o investimento em IA em valor. As demais correm o risco de confundir o aumento do uso da tecnologia com progresso real.