Como consequ\u00eancia, o ROI do uso da prescri\u00e7\u00e3o data para atingir profissionais de sa\u00fade \u00e9 forte nos EUA, m\u00e9dio no Brasil e limitado na Europa, onde, na maioria das vezes, o data \u00e9 agregado em n\u00edvel regional.<\/p>\n
Essas restri\u00e7\u00f5es criam \u201cgrades de prote\u00e7\u00e3o de ROI\u201d que determinam os casos de uso vi\u00e1veis.<\/p>\n
1.2 Multiplicadores de maturidade do ecossistema<\/b><\/h3>\n
O cen\u00e1rio tecnol\u00f3gico de um setor - especialmente a presen\u00e7a de agentes especializados e start-ups inovadoras - desempenha um papel fundamental na acelera\u00e7\u00e3o do ROI do projeto AI.<\/p>\n
Quando um setor se beneficia de um ecossistema din\u00e2mico de fornecedores de tecnologia, integradores e start-ups de nicho, as organiza\u00e7\u00f5es podem identificar, testar e implantar mais rapidamente solu\u00e7\u00f5es AI de ponta, adaptadas aos seus desafios comerciais espec\u00edficos. Esse ecossistema promove a colabora\u00e7\u00e3o, o compartilhamento de conhecimento e o acesso \u00e0s melhores ferramentas da categoria, reduzindo o tempo de desenvolvimento e os obst\u00e1culos de integra\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, as comunidades de c\u00f3digo aberto e os fornecedores especializados permitem que as empresas fa\u00e7am experi\u00eancias com estruturas comprovadas e se beneficiem da inova\u00e7\u00e3o coletiva, o que agiliza os pilotos e reduz o tempo de obten\u00e7\u00e3o de valor. Como resultado, os setores com uma rede rica de participantes focados no AI conseguem dimensionar projetos bem-sucedidos mais rapidamente e obter ganhos tang\u00edveis de produtividade e efici\u00eancia mais cedo, impactando diretamente sua trajet\u00f3ria de ROI.<\/p>\n
1.3 Longo prazo como acelerador de ROI<\/b><\/h3>\n
Os setores que adotam o planejamento plurianual (por exemplo, energia, aeroespacial) obt\u00eam um ROI AI acumulado significativamente maior em per\u00edodos de 5 anos em compara\u00e7\u00e3o com os setores de ciclo curto. Os ciclos de longo prazo permitem investir em tecnologias mais inovadoras e arrojadas, ao mesmo tempo em que suavizam o custo do gerenciamento de projetos, com recrutamento interno e planejamento de fornecimento de longo prazo.<\/p>\n
Um exemplo famoso \u00e9 o roteiro AI da BP, que durou uma d\u00e9cada, para manuten\u00e7\u00e3o preditiva em perfura\u00e7\u00e3o offshore.<\/p>\n
2. Custos de implementa\u00e7\u00e3o da empresa: A camada de execu\u00e7\u00e3o<\/b><\/h2>\n
A empresa na qual um caso de uso de AI \u00e9 implantado tem uma influ\u00eancia significativa nos custos de implementa\u00e7\u00e3o, dependendo da maturidade de tr\u00eas ativos: as bases tecnol\u00f3gicas, o data governance e o apetite comercial pelo AI.<\/p>\n
2.1 Custos de prepara\u00e7\u00e3o da pilha de tecnologia<\/b><\/h3>\n
As organiza\u00e7\u00f5es com infraestrutura moderna de data (lagos de cloud data, pipelines de MLOps) aceleram significativamente a implementa\u00e7\u00e3o de casos de uso de AI em compara\u00e7\u00e3o com seus pares que dependem de sistemas legados.<\/p>\n
Para fornecer ao senhor uma estimativa, o estabelecimento de uma nova conex\u00e3o com um sistema de origem pode levar de alguns dias a um m\u00eas, dependendo dos tipos de conectores dispon\u00edveis.<\/p>\n
2.2 D\u00edvida de governan\u00e7a do Data<\/b><\/h3>\n
A falta de um data governance robusto reduz significativamente o ROI dos casos de uso do AI de duas maneiras principais.<\/p>\n
Em primeiro lugar, os projetos costumam sofrer atrasos devido \u00e0 necessidade de uma prepara\u00e7\u00e3o extensa do data e da implementa\u00e7\u00e3o de um gerenciamento de acesso adequado, pois as equipes precisam passar um tempo consider\u00e1vel limpando, organizando e protegendo o data antes que qualquer modelagem possa come\u00e7ar. A prepara\u00e7\u00e3o do Data pode consumir at\u00e9 80% do esfor\u00e7o em projetos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n
Em segundo lugar, a governan\u00e7a insuficiente leva \u00e0 baixa qualidade do data e \u00e0 rotulagem inadequada, o que afeta diretamente o desempenho do AI - os modelos treinados em data incompleto, inconsistente ou mal rotulado fornecem resultados menos precisos e menos confi\u00e1veis, prejudicando o valor comercial e exigindo retrabalho dispendioso ou ciclos de desenvolvimento estendidos.<\/p>\n
2.3 \u00cdndice de Fric\u00e7\u00e3o de Ado\u00e7\u00e3o<\/b><\/h3>\n
A afinidade tecnol\u00f3gica dos funcion\u00e1rios e os recursos de gerenciamento de mudan\u00e7as determinam se as ferramentas AI agregam valor ou se tornam um material de prateleira.<\/p>\n
Se v\u00e1rios sucessos do AI j\u00e1 abriram o caminho e os funcion\u00e1rios tiverem acesso a programas de treinamento cont\u00ednuos do AI que ajudem a desmistificar a tecnologia, demonstrar resultados e destacar sua complementaridade com os seres humanos, eles se tornar\u00e3o significativamente mais receptivos ao lan\u00e7amento de futuros casos de uso do AI.<\/p>\n
Por exemplo, as sess\u00f5es de treinamento que apoiam o lan\u00e7amento de um produto AI geralmente incluem 20% de conte\u00fado dedicado \u00e0 acultura\u00e7\u00e3o AI, juntamente com pelo menos uma se\u00e7\u00e3o sobre acesso \u00e0 ferramenta. Quanto mais esses produtos s\u00e3o centralizados em uma \u00fanica interface e direcionados a equipes j\u00e1 treinadas, mais o esfor\u00e7o de acultura\u00e7\u00e3o diminui de 30 a 40%.<\/p>\n
3. Benef\u00edcios em v\u00e1rios horizontes: A matriz de valor<\/b><\/h2>\n
Os benef\u00edcios dos casos de uso do AI s\u00e3o estruturados em dois horizontes de tempo para liberar todo o seu valor, com ganhos que variam em termos de tangibilidade.<\/p>\n
O primeiro horizonte se estende por um ano e \u00e9 altamente tang\u00edvel, concentrando-se nos ganhos relacionados ao lan\u00e7amento de novos produtos e servi\u00e7os possibilitados pelo AI, bem como na automa\u00e7\u00e3o de tarefas possibilitada pelo AI.<\/p>\n
O segundo horizonte abrange de dois a tr\u00eas anos e \u00e9 menos tang\u00edvel, envolvendo melhorias na tomada de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas e maior resili\u00eancia dos neg\u00f3cios \u00e0s mudan\u00e7as do mercado por meio do uso do AI.<\/p>\n
3.1 Curto prazo (0-12 meses)<\/b><\/h3>\n
Motor de crescimento da linha de base<\/strong><\/p>\n O principal m\u00e9todo para o crescimento da linha superior envolve o aumento da receita dos produtos existentes. No campo da personaliza\u00e7\u00e3o, considere dois exemplos ilustrativos: O mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o da Netflix, que aumentou o envolvimento do cliente em 30% e, consequentemente, reduziu a rotatividade. Outro exemplo \u00e9 a Stitch Fix, uma empresa de roupas que emprega algoritmos AI para analisar as prefer\u00eancias e os comportamentos dos clientes, fornecendo assim recomenda\u00e7\u00f5es de roupas sob medida. Essa personaliza\u00e7\u00e3o em larga escala seria inating\u00edvel sem o AI, e \u00e9 exatamente essa tecnologia que viabiliza o modelo de neg\u00f3cios da Stitch Fix.<\/p>\n A segunda abordagem envolve o lan\u00e7amento de novos produtos que antes n\u00e3o eram lucrativos at\u00e9 o advento do AI. Por exemplo, a Nutella fez uma parceria com a Ogilvy Italia para utilizar uma rede neural na cria\u00e7\u00e3o de sete milh\u00f5es de r\u00f3tulos de potes exclusivos, que se esgotaram em uma semana. Sem o AI, a produ\u00e7\u00e3o de um n\u00famero t\u00e3o grande de r\u00f3tulos exclusivos teria sido proibitivamente cara ou simplesmente imposs\u00edvel, tornando a campanha excepcionalmente lucrativa.<\/p>\n Superioridade na decis\u00e3o estrat\u00e9gica<\/b><\/p>\n \u00c9 sempre um desafio avaliar o impacto de uma decis\u00e3o estrat\u00e9gica nas finan\u00e7as de uma empresa e, mais ainda, avaliar a influ\u00eancia do artificial intelligence nessa decis\u00e3o. No entanto, as opini\u00f5es convergem no sentido de reconhecer que o AI j\u00e1 se tornou um parceiro estrat\u00e9gico na tomada de decis\u00f5es. Um exemplo fornecido pelo Artefact \u00e9 o uso da modelagem do mix de marketing, uma ferramenta criada para otimizar a aloca\u00e7\u00e3o do or\u00e7amento de marketing em v\u00e1rios canais para o ano seguinte. Em alguns casos, o aumento de lucro possibilitado por essa otimiza\u00e7\u00e3o pode chegar a 40%.<\/p>\n Resili\u00eancia organizacional<\/b><\/p>\n A ado\u00e7\u00e3o de uma cultura orientada pelo AI traz agilidade para as organiza\u00e7\u00f5es ao incorporar o aprendizado cont\u00ednuo, a adaptabilidade e a experimenta\u00e7\u00e3o r\u00e1pida nas opera\u00e7\u00f5es di\u00e1rias. O AI permite que as equipes automatizem tarefas rotineiras, detectem anomalias rapidamente e simplifiquem os fluxos de trabalho, liberando os funcion\u00e1rios para se concentrarem na inova\u00e7\u00e3o e na cria\u00e7\u00e3o de valor. Essa cultura incentiva a tomada de decis\u00f5es descentralizada e capacita as equipes a testar novas ideias, analisar resultados e iterar processos em tempo real, promovendo uma mentalidade em que a mudan\u00e7a \u00e9 aceita e o fracasso \u00e9 visto como uma oportunidade de aprendizado. Como resultado, as organiza\u00e7\u00f5es se tornam mais flex\u00edveis, mais bem preparadas para responder \u00e0s mudan\u00e7as do mercado e capazes de evoluir suas estrat\u00e9gias e fun\u00e7\u00f5es para enfrentar os desafios emergentes - tornando a agilidade uma parte essencial de sua identidade e for\u00e7a operacional.<\/p>\n Noventa por cento das empresas pesquisadas em um estudo da Dataiku consideram o AI uma ferramenta de resili\u00eancia diante do risco de recess\u00e3o e de crises econ\u00f4micas. Mais de 80% dos gerentes relatam manter ou aumentar seus investimentos em AI apesar das incertezas econ\u00f4micas, o que reflete uma forte confian\u00e7a na capacidade do AI de proteger as empresas contra interrup\u00e7\u00f5es.<\/p>\n Com base em todos os fatores mencionados acima, propomos a seguinte f\u00f3rmula para calcular o ROI de um caso de uso de AI, que depende de tr\u00eas n\u00edveis: setor, empresa e racionaliza\u00e7\u00e3o dos casos de uso em torno dos custos de TI, data e gerenciamento de mudan\u00e7as. Embora a avalia\u00e7\u00e3o de cada fator seja complexa, essa f\u00f3rmula ajudar\u00e1 o senhor a ter em mente todos os elementos a serem considerados.<\/p>\n Essa estrutura vai al\u00e9m da an\u00e1lise est\u00e1tica de custo-benef\u00edcio para modelar os impactos em cascata do AI:<\/p>\n Em nosso \u00faltimo artigo, exploraremos como operacionalizar essa estrutura por meio de dois exemplos do setor de sa\u00fade, um orientado para o ROI de 0 a 12 meses e outro orientado para mais de 12 meses.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Em nosso primeiro artigo, estabelecemos por que os modelos tradicionais de ROI n\u00e3o conseguem capturar a din\u00e2mica de valor exclusiva da IA - retornos n\u00e3o lineares, benef\u00edcios atrasados e depend\u00eancias contextuais.<\/p>","protected":false},"featured_media":747045,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-746794","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/746794","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/747045"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=746794"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=746794"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=746794"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}3.2 Longo prazo (mais de 12 meses)<\/strong><\/h3>\n
A estrutura de ROI da Concentric<\/b><\/h2>\n
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<\/p>\nConclus\u00e3o: Equilibrando a equa\u00e7\u00e3o do ROI<\/b><\/h2>\n
\n