Atenção! Não se esqueça de medir o valor: avalie o impacto empresarial dos investimentos em IA

Conforme as organizações alcançam a maturidade na execução de iniciativas de dados e inteligência artificial (IA), uma pergunta ainda permanece: como é possível medir a eficácia das equipes e o impacto nos negócios? Isso é diferente do eterno dilema: "quanto valem meus dados?", que com frequência recebe uma resposta teórica. O desafio atual é concreto: definir e controlar as métricas usadas para justificar a continuidade dos investimentos em inovação de dados e IA. Depois de anos de experimentação, esta é a hora de finalmente produzir resultados reais.

Um recente estudo patrocinado pela Snowflake com 3.324 organizações revelou que 57% dos entrevistados implementaram IA generativa. Entre as primeiras empresas que começaram a adotar o modelo, 92% relataram um retorno sobre investimento (ROI) positivo. No entanto, apenas 64% dos entrevistados se preocuparam em avaliar os resultados. Atenção! Cuidado com essa defasagem. Felizmente, muitos clientes Snowflake têm feito um bom trabalho nesse sentido. 

Em dezembro de 2024, reconhecemos os líderes de IA e de dados que estavam criando práticas para monitorar e medir o valor que os dados e as iniciativas de IA trouxeram para suas organizações. Depois, conversamos com muitos deles para ouvir suas experiências. Com isso, descobrimos a necessidade de conhecer o valor de uma iniciativa de IA, os riscos de uma percepção equivocada de não gerar valor e o conhecimento de que, embora desafiadora, a medição de valor pode ser realizada. 

Lições aprendidas e práticas recomendadas

Como observou o CDO de uma grande empresa distribuidora de alimentos sediada nos EUA: "Quando você executa uma iniciativa de IA, sua carreira está sendo investida nela. Carreiras se constroem assim". A maioria dos executivos não quer assumir esse risco sem ter a certeza de que o projeto será bem-sucedido, e isso significa garantir que as iniciativas de IA de suas empresas vão ter um retorno sobre o investimento. Por isso, eles precisam medi-lo. Para alguns líderes, o processo nem sempre é simples. O valor pode não estar muito claro ao medir melhorias nas decisões ou ganhos de produtividade. Outros dizem: "É totalmente viável." Os líderes de tecnologia sabem como fazer isso. Isso não é diferente de qualquer outra iniciativa de tecnologia.

O que os executivos também relatam é que o valor não surge da noite para o dia. As etapas iniciais da experimentação normalmente não requerem um caso de negócio completo e dar retorno pode não ser uma exigência. Construir uma plataforma requer investimento. No entanto, começar pelo que é mais fácil, mesmo se for uma consolidação ou modernização de infraestrutura, pode justificar esses investimentos iniciais. Comece pelo que você está fazendo no momento com os dados, e melhore ainda mais esse processo. Então, o desenvolvimento da plataforma pode ocorrer com iniciativas incrementais, adicionando recursos conforme necessário. Para a maioria das equipes, a necessidade de medição de valor vem quando uma iniciativa de IA entra em produção em escala.  

Outra lição valiosa é saber quando parar, reduzir perdas e realocar recursos. Embora muito tenha sido falado a respeito de prever e avaliar o valor de uma iniciativa de IA, alguns executivos de dados têm dificuldades de tomar a decisão de parar.

Por fim, não se desanime. Pense na medição de valor como um processo contínuo, que se fortalece à medida que for usado. À primeira vista, medir valores de ROI parece desafiador e bastante complexo. No entanto, com a prática, fica mais fácil com o tempo.

Seis etapas para medição de valor

No documento da Snowflake Guia do CDO: como medir o valor comercial da IA, os líderes de IA e de dados compartilham essas lições aprendidas e práticas recomendadas. Veja, a seguir, seis medidas para ajudar você a dar os primeiros passos:

1. Identificar os responsáveis pelo impacto. Pense nos custos envolvidos e no valor gerado. Eles são a sua equipe de medição de valor.

2. Estabelecer as métricas de negócios. Não se trata de criar um dashboard, e sim de concentrar-se no desafio ou na oportunidade real. Pense em conversões de marketing, pedidos de vendas, defeitos de produtos ou faltas de caminhões para entrega. Esses são suas medidas de sucesso.

3. Fazer um benchmark dos valores atuais para prever o impacto. Qual é o estado atual da métrica adotada? Esse será o seu padrão de referência. Como você espera que isso mudar? Isso será o seu objetivo. 

4. Monitorar, medir e divulgar os resultados. Manter uma comunicação frequente com os altos executivos da empresa traz a oportunidade de justificar o investimento contínuo. Ao mesmo tempo, a comunicação com toda a empresa gera iniciativas futuras, promove o apoio geral e evita FOMO (fear of missing out, em inglês).

5. Contar com a ajuda do provedor de dados e da plataforma de IA. Uma plataforma pronta para IA deve viabilizar ativamente sua estratégia de IA. A equipe de engenharia de valor da Snowflake oferece uma avaliação do valor de negócios e a concretização desse valor para ajudar sua empresa a garantir um alinhamento estratégico entre seus principais objetivos de negócios e os recursos do Snowflake AI Data Cloud. A avaliação é um exercício colaborativo realizado antes do investimento. Ela estabelece um padrão de referência do estado atual e dos objetivos finais. As medições são realizadas periodicamente durante o ciclo de vida de uma iniciativa para garantir a criação de valor para a empresa. O processo inclui análises qualitativas e quantitativas, por meio de pesquisas com funcionários, avaliações de benchmarks do setor e apuração do valor de negócios obtido; itens esses que são usados para medir custos e benefícios. O exercício também inclui uma revisão de FinOps para avaliar a visibilidade, o controle e a otimização dos custos.

6. Não esquecer do resultado final positivo. Trabalhe de forma colaborativa para garantir o alinhamento entre o investimento e os resultados estratégicos. Em outras palavras, os custos incorridos devem gerar valor comercial líquido mensurável.

Medir o valor comercial da IA é fundamental para justificar o investimento contínuo, priorizar as suas aplicações e equilibrar os seus benefícios futuros em relação aos possíveis riscos. Medir valor é um desafio: os benefícios podem ser indiretos (por exemplo, melhorar o processo decisório ou aumentar a produtividade); os efeitos podem ser dispersos e variados; e o valor pode vir apenas com o tempo. No entanto, é possível.

Para mais práticas recomendadas sobre como medir e monitorar os resultados da IA, consulte nosso recente ebook Guia do CDO: como medir o valor comercial da IA.