TL;DR: O artigo apresenta um framework estratégico para classificar investimentos em IA conforme duas dimensões: objetivo financeiro (economizar custos vs. gerar receita) e categoria de aplicação (automação, otimização ou predição), visualizados através da “Curva de Acuidade de IA e Dados” para maximizar o retorno de negócios.

Takeaways:

Projetos de IA devem ser classificados entre “renovação” (para economizar) e “inovação” (para gerar receita), além de categorizados por seu tipo de aplicação (automação, otimização ou predição).
As empresas mais bem-sucedidas evoluem de simples redução de custos para insights e transformação, adotando uma mentalidade “AI+” que reimagina processos com os superpoderes da IA em mente.
Visualizar investimentos em IA através da Curva de Acuidade facilita a comunicação da estratégia com stakeholders e permite criar um ciclo virtuoso onde economias iniciais financiam inovações futuras.
A aplicação da IA generativa e agentes inteligentes pode potencializar resultados em todas as categorias de investimento, desde automação básica até transformação de negócios.

Estratégia Inteligente: Como Classificar Investimentos em IA para Maximizar o Retorno de Negócios

Você já se perguntou por que tantos projetos de IA falham em entregar resultados concretos? A resposta pode estar na ausência de uma estrutura clara para classificar e alinhar essas iniciativas com os objetivos de negócio. Neste artigo, vamos explorar uma abordagem prática e eficaz para categorizar seus investimentos em IA, garantindo que cada centavo seja direcionado para gerar valor real.

A Visão Sem Execução é Apenas Alucinação

Antes de mergulharmos em qualquer projeto de IA generativa (ou qualquer projeto de TI), é fundamental lembrar o conselho atemporal de Thomas Edison: “Visão sem execução é alucinação”. Não importa quão brilhante seja sua ideia de implementação de IA – sem uma estratégia clara de execução e prioridades bem documentadas, ela permanecerá apenas uma fantasia tecnológica.

O segredo para o sucesso está em classificar seus projetos de IA em duas dimensões fundamentais:

Como o dinheiro está sendo gasto: para economizar ou para gerar receita?
Qual categoria de IA será aplicada: automação, otimização ou predição?

Esta classificação simples, porém poderosa, evita que projetos tecnicamente interessantes se tornem desconectados dos objetivos reais do negócio.

Dimensão 1: Gastar Para Economizar ou Gastar Para Ganhar?

Líderes precisam tomar uma decisão estratégica: estão investindo em IA para reduzir custos (renovação) ou para aumentar receitas (inovação)? Esta escolha fundamental moldará todo o direcionamento do projeto.

Renovação vs. Inovação

Renovação: Foco em eficiência e redução de custos
Inovação: Foco em crescimento e novas oportunidades de receita

Muitos casos de uso podem combinar ambos os objetivos, mas é recomendável dividi-los em fases distintas para maior clareza e foco.

Caso Real: A Empresa de Batatas

Uma empresa que processa 30 milhões de libras de batatas anualmente enfrentou um desafio quando uma infestação de sarna comprometeu a exportação de parte de sua produção. A solução? Investir em tecnologia de IA para:

Identificar automaticamente batatas com sarna
Implementar um processo de lavagem automatizado
Verificar a eficácia da limpeza

Este investimento inicialmente focado em economizar custos de mão de obra (renovação) gerou um excedente orçamentário que permitiu:

Reestabelecer relações de exportação para algumas batatas (com a verificação do processo de inspeção assistido por IA)
Encontrar mercados secundários para outras batatas

Este é um exemplo perfeito de como usar a renovação para financiar a inovação, criando um ciclo virtuoso de investimento em IA.

Dimensão 2: Como a IA Ajudará Seu Negócio?

Além de entender o objetivo financeiro, é crucial categorizar como a IA efetivamente ajudará sua operação. Existem três categorias principais:

1. Automação: Gastar para Economizar

Exemplo: “Quero usar IA para resumir tickets internos de helpdesk e roteá-los automaticamente para o departamento apropriado, com base no que a IA entende sobre o assunto e a gravidade do ticket.”

Aprimoramento com IA Agentic: Um agente de IA poderia analisar dados de suporte, gerar sugestões de melhorias e organizar os dados em tabelas e gráficos. O relatório completo incluiria informações sobre o número de tickets, tempo médio de resolução e áreas problemáticas recorrentes.

2. Otimização: Gastar para Maximizar Eficiência

Exemplo: “Quero usar IA para entregar mensagens de alcance altamente personalizadas (não apenas em texto e tom, mas na modalidade de entrega, tempo de entrega, etc.) para apoiar nossas campanhas de vendas.”

Aprimoramento com IA Agentic: Um agente poderia analisar o desempenho das campanhas, identificar padrões de resposta e ajustar automaticamente as estratégias de comunicação para maximizar o engajamento.

3. Predição: Gastar para Gerar Receita

Exemplo: “Quero prever (não apenas projetar) quais produtos provavelmente esgotarão e quais provavelmente terão desempenho abaixo do esperado, usando dados de sistemas de ponto de venda. Quero aplicar descontos nos produtos com baixo desempenho mais cedo na temporada de vendas.”

Aprimoramento com IA Agentic: Um agente poderia monitorar continuamente os dados de vendas, ajustar previsões em tempo real e recomendar estratégias de precificação dinâmica para maximizar a receita.

Visualizando Investimentos: A Curva de Acuidade de IA e Dados

Para facilitar a compreensão e comunicação dessas decisões dimensionais, é valioso visualizá-las usando uma “Curva de Acuidade de IA e Dados”. Esta ferramenta estratégica divide o orçamento em quatro quadrantes:

Reduzir Custos: Automação para economizar dinheiro
Modernizar: Otimização para melhorar processos existentes
Insights: Predição para informar decisões
Transformar: Reimaginar o negócio com IA

![Curva de Acuidade de IA e Dados]

Esta visualização não apenas ajuda sua equipe a ter clareza sobre o que fazer, mas também facilita a comunicação dos benefícios do projeto aos stakeholders.

Lições Importantes para Implementação

1. Não Se Limite à Redução de Custos

Começar com automação para economizar dinheiro é o caminho mais seguro, mas o valor de longo prazo é limitado. As empresas realmente bem-sucedidas exploram o lado direito do modelo (insights e transformação) para obter maior valor.

2. Busque Dividendos Regulatórios

Não implemente conformidade regulatória com o mínimo esforço necessário. Em vez disso, busque “dividendos regulatórios” – use a conformidade como catalisador para melhorias que acelerem sua estratégia de IA.

3. Pense em AI+, Não Apenas +AI

+AI: Adicionar IA aos processos existentes
AI+: Reimaginar processos de negócios com superpoderes de IA em mente

As empresas que adotaram rapidamente a abordagem AI+ durante a pandemia (como implementação de coleta na calçada) superaram significativamente aquelas que apenas tentaram otimizar processos existentes.

Aproveitando a IA em Todos os Quadrantes de Valor

A curva de valor aumenta à medida que você se move para a direita no modelo, rendendo mais retorno sobre o investimento. A IA generativa e os agentes de IA podem ser aplicados em todos os quadrantes:

Exemplo Prático: Melhorando o NPS com Agentes de IA

Um agente de IA pode revisar dados de tickets de suporte para:

Identificar tendências e problemas recorrentes
Gerar sugestões de melhorias específicas
Criar relatórios detalhados com:
- Tempo médio de resolução por categoria
- Satisfação do cliente por tipo de problema
- Recomendações de treinamento para a equipe

Estes insights podem impulsionar melhorias significativas no NPS (Net Promoter Score) e na eficiência operacional.

Conclusão: Alinhando Tecnologia e Estratégia de Negócios

A classificação de projetos de IA com base no uso do orçamento (economizar vs. gerar receita) e na categoria de aplicação (automação, otimização, predição) é fundamental para garantir que seus investimentos tecnológicos estejam alinhados com seus objetivos de negócio.

A Curva de Acuidade de IA não é apenas uma ferramenta de visualização, mas um framework estratégico que permite:

Comunicar claramente a estratégia de IA aos stakeholders
Balancear investimentos entre renovação e inovação
Planejar uma jornada de transformação digital sustentável

As empresas que conseguem conectar suas estratégias de renovação (economia de custos) com inovação (geração de receita) criam um ciclo virtuoso de crescimento. No futuro próximo, as organizações que adotam modelos AI+ – repensando fundamentalmente seus processos com IA generativa e agentes – superarão aquelas que apenas aplicam IA sobre modelos existentes.

Que abordagem sua empresa está seguindo? Está apenas economizando dinheiro ou também criando novas oportunidades de receita com IA?

Fonte: Reis, J., Housley, M., & Thompson, J. (2024). “AI and Data Literacy: How to Build Analytics and AI Acumen in Your Organization”. O’Reilly Media. Disponível em: https://www.oreilly.com/library/view/ai-and-data/9781098151391/

Classificação de Orçamento e Uso de IA para Negócios