Como aumentar o ROI, identificar casos de uso relevantes e evitar erros custosos

A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) vem ganhando espaço nas organizações, mas ainda levanta dúvidas importantes entre líderes de tecnologia e negócios. Questões como retorno sobre investimento, impacto na produtividade, melhores casos de uso e limites da tecnologia estão no centro das decisões estratégicas.

A seguir, confira os principais pontos abordados por especialistas da Gartner sobre o uso de GenAI no ambiente corporativo.

Qual é o retorno sobre investimento (ROI) da Generative AI?

As tecnologias de GenAI têm potencial para gerar um ROI significativo. No entanto, para capturar esse valor de forma completa, as organizações precisam adotar uma abordagem abrangente de mensuração, que vá além das métricas tradicionais.

Um dos principais desafios está no custo total de propriedade (TCO). Em muitos casos, o TCO de iniciativas de GenAI supera as expectativas iniciais devido a custos ocultos, como revisões de compliance, re-treinamento de modelos, governança, segurança e sobrecarga operacional interna. Por isso, manter um controle rigoroso desses custos é essencial para obter uma visão financeira realista dos investimentos.

Além disso, métricas tradicionais — como produtividade e redução de custos — nem sempre refletem todo o valor gerado. A Gartner recomenda considerar métricas alternativas, como:

• Return on Employee (ROE): focada na experiência, eficiência e capacitação dos colaboradores
• Return on Future (ROF): voltada aos benefícios estratégicos e à criação de valor no longo prazo

Outro fator determinante para o sucesso é a gestão da mudança. Organizações que investem em treinamento e capacitação tendem a obter resultados mais positivos. Isso inclui programas de formação alinhados ao nível de maturidade em IA dos colaboradores e às necessidades específicas de cada função.

Por fim, o ROI da GenAI varia significativamente de acordo com o caso de uso. Na área da saúde, por exemplo, a tecnologia pode otimizar processos administrativos como autorizações prévias e análise de sinistros, gerando ganhos expressivos de eficiência — desde que haja dados de qualidade e estruturas sólidas de governança.

Como usar GenAI para aumentar a produtividade?

Para impulsionar a produtividade, a Gartner recomenda que as empresas adotem uma visão clara: usar GenAI para aumentar capacidades humanas, e não apenas para substituir pessoas.

Entre as principais estratégias estão:

• Foco em aumento de capacidade, não substituição: usar GenAI para apoiar decisões, melhorar a experiência dos colaboradores e acelerar o desenvolvimento de habilidades
• Identificação de casos de ganho rápido: automação de tarefas repetitivas, geração de documentação e melhoria no atendimento ao cliente
• Integração da GenAI aos processos de negócio: reestruturar fluxos tradicionais para criar experiências de negócio inteligentes
• Apoio à tomada de decisão: análise de dados, simulação de cenários e automação de decisões rotineiras
• Treinamento e capacitação: desenvolver habilidades básicas, como engenharia de prompts, e incentivar uma cultura de experimentação
• Mensuração contínua: acompanhar ganhos de eficiência, satisfação dos colaboradores e resultados de negócio

Quais são os melhores casos de uso para GenAI?

De acordo com a Gartner, empresas utilizam catálogos com mais de mil casos de uso validados para avaliar e priorizar aplicações de IA. Entre os principais exemplos estão:

Criação de conteúdo e marketing
Geração automatizada de conteúdos para campanhas, redes sociais e comunicações personalizadas, aumentando o engajamento e a eficiência das ações.

Sugestão e testes de código
Criação e validação de scripts e correções a partir de linguagem natural, aumentando a produtividade e apoiando profissionais menos experientes.

Atendimento ao cliente
Uso de assistentes virtuais e chatbots inteligentes para suporte em tempo real, reduzindo tempo de resposta e melhorando a experiência do cliente.

Sales enablement
Geração de propostas personalizadas e automação de atividades de prospecção, elevando a produtividade comercial.

Simulação e planejamento de cenários
Aplicações em planejamento urbano, modelagem climática e previsões financeiras para apoiar decisões estratégicas.

Saúde
Aceleração da descoberta de medicamentos e desenvolvimento de tratamentos personalizados por meio da análise de grandes volumes de dados.

Quando não usar Generative AI?

Concentrar investimentos exclusivamente em GenAI pode levar ao fracasso. A Gartner reforça que o valor real da IA surge a partir de uma abordagem integrada, combinando GenAI com outras técnicas de inteligência artificial mais adequadas a determinados contextos.

O uso de GenAI deve ser evitado em situações como:

• Previsão e forecasting numérico, onde modelos tradicionais de machine learning são mais confiáveis
• Decisões críticas, que exigem alto nível de precisão, explicabilidade e controle
• Tratamento de dados sensíveis ou confidenciais, especialmente em ambientes públicos
• Domínios complexos com pouco histórico de dados, onde regras ou modelos mais simples podem ser mais eficazes

Em que ponto do Hype Cycle a GenAI está?

No Hype Cycle de Inteligência Artificial de 2025, a GenAI entra no Vale da Desilusão. Esse estágio ocorre após o pico de expectativas infladas, quando as organizações passam a compreender melhor tanto o potencial quanto as limitações da tecnologia.

Entre os principais desafios enfrentados estão a dificuldade de demonstrar ROI, a escolha adequada de casos de uso, a escassez de profissionais qualificados, a necessidade de governança e a adaptação a regulações governamentais.

Apesar disso, a Gartner aponta que o foco agora está na implementação sustentável e na geração de valor de longo prazo, com maior integração da GenAI aos processos de negócio.

Como a Generative AI impacta a força de trabalho?

Segundo líderes de RH, a GenAI deve impactar cerca de 37% da força de trabalho nos próximos anos. Esse impacto não se limita à substituição de funções, mas à transformação de tarefas e papéis.

A GenAI atua como um multiplicador de produtividade, automatizando atividades rotineiras e permitindo que os profissionais se concentrem em tarefas mais estratégicas e criativas. Ao mesmo tempo, surgem novas funções, como engenheiros de IA, especialistas em prompts e profissionais de ética de dados.

Diante desse cenário, cresce a importância da alfabetização em IA, com treinamentos que preparem os colaboradores para trabalhar em conjunto com essas tecnologias e promovam uma cultura de aprendizado contínuo.

Fonte

À medida que as organizações avançam para uma adoção mais madura da Generative AI, fica claro que o sucesso depende de decisões bem fundamentadas, escolha adequada de casos de uso, governança sólida e integração com outras abordagens de inteligência artificial. Mais do que acompanhar tendências, o desafio está em transformar a GenAI em valor concreto e sustentável para o negócio.

Nesse cenário, empresas como a Brasiline Tecnologia, que atuam com foco em segurança, governança e sustentação de ambientes digitais complexos, tornam-se parceiras naturais das organizações que buscam explorar a GenAI com responsabilidade, previsibilidade e alinhamento estratégico.

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