A IA já está gerando produtividade. Mas as empresas estão capturando esse valor?

Boas práticas para transformar produtividade em resultado

Antes de qualquer novo investimento em inteligência artificial, algumas práticas ajudam a garantir que o ganho de produtividade se converta em valor real para o negócio.

A primeira é medir o que muda antes e depois da adoção da tecnologia, definindo indicadores claros de tempo, qualidade e resultado, em vez de depender apenas da percepção geral de que "as coisas ficaram mais rápidas".

A segunda é decidir, de forma intencional, para onde o tempo economizado deve ser direcionado. Ganho de produtividade sem destino definido tende a se dissolver em tarefas operacionais de baixo impacto.

A terceira é olhar para o processo antes de olhar para a ferramenta, entendendo se o problema que está sendo resolvido é realmente de tecnologia, ou se é de organização, informação ou integração entre áreas.

A quarta é tratar a adoção de IA como parte da estratégia da empresa, e não como iniciativa isolada de uma equipe específica, o que exige alinhamento entre liderança, times operacionais e áreas de tecnologia.

A quinta é acompanhar os resultados de forma contínua, ajustando processos e uso da tecnologia conforme a operação evolui, em vez de tratar a implementação como um projeto com início, meio e fim.

Erros comuns

O primeiro erro comum é comemorar o ganho de produtividade sem entender sua origem, o que impede a empresa de replicar esse resultado em outras áreas da operação.

O segundo é deixar o tempo economizado sem direcionamento claro, permitindo que ele seja absorvido por tarefas de menor relevância, em vez de ser direcionado a atividades de maior impacto.

O terceiro é tratar a inteligência artificial como iniciativa pontual de algumas equipes, sem conexão com a estratégia geral da empresa, o que limita o alcance dos resultados.

O quarto é adicionar tecnologia sobre processos mal estruturados, na expectativa de que a IA vai corrigir problemas que, na origem, são de organização e não de ferramenta.

O quinto é não medir resultado de forma estruturada, dependendo apenas da percepção subjetiva de equipes e lideranças sobre o impacto da tecnologia.

Como aplicar isso na prática dentro da sua empresa

O primeiro passo é mapear onde a inteligência artificial já está sendo utilizada, ainda que de forma informal, e entender que tipo de ganho de tempo ou eficiência ela está gerando em cada área.

O segundo passo é definir indicadores claros para medir esse impacto, relacionando o uso da tecnologia a resultados concretos, como tempo de atendimento, volume de entregas ou qualidade de análises.

O terceiro passo é decidir, de forma intencional, o que fazer com o tempo economizado, direcionando essa capacidade adicional para atividades que realmente movem o resultado da empresa.

O quarto passo é revisar os processos ao redor da tecnologia, garantindo que a IA esteja sendo aplicada sobre uma operação bem estruturada, e não sobre um processo que já apresentava falhas antes da automação.

O quinto passo é alinhar a adoção de inteligência artificial com a estratégia da empresa, definindo com clareza quais problemas de negócio devem ser priorizados antes de qualquer nova ferramenta.

Conclusão

A principal mensagem que fica da Wave 4 do EY US AI Pulse Survey é que a discussão sobre inteligência artificial nas empresas está amadurecendo. A tecnologia já demonstrou que consegue gerar produtividade. O desafio agora é transformar essa produtividade em resultado mensurável, algo que depende de processos bem definidos, dados confiáveis, indicadores claros e uma visão estratégica de onde a empresa quer chegar.

A vantagem competitiva não estará simplesmente em usar inteligência artificial, já que o acesso a essas ferramentas tende a ficar cada vez mais amplo. Ela estará em saber onde usar, como integrar aos processos existentes e como medir o resultado gerado.

Antes de perguntar qual ferramenta contratar, talvez seja mais útil perguntar qual processo está limitando o crescimento da empresa hoje, quanto esse problema custa para o negócio, e só então avaliar se a IA ou a automação conseguem resolvê-lo de uma forma economicamente interessante. Essa ordem evita que a tecnologia vire um fim em si mesma.

Pesquisas recentes mostram que a maioria das empresas que investe em inteligência artificial já percebe ganhos de produtividade. Mas produtividade não é sinônimo de valor gerado, e boa parte das organizações ainda tem dificuldade para explicar de onde vêm esses ganhos e o que fazer com eles. Este artigo explica por que a discussão sobre IA nas empresas está mudando de fase, saindo da pergunta "a IA funciona?" para uma pergunta mais estratégica: "estamos capturando o valor que ela gera?".

Por muito tempo, a principal dúvida das empresas em relação à inteligência artificial foi se ela realmente funcionava na prática. Essa pergunta já parece superada. Dados recentes da Wave 4 do EY US AI Pulse Survey mostram que 96% das organizações que investem em IA perceberam algum ganho de produtividade no último ano, e 57% relataram ganhos significativos.

O número em si é relevante, mas não é o mais importante. O que realmente merece atenção é o que acontece depois desse ganho. Se a empresa está mais produtiva, onde exatamente essa produtividade está aparecendo? Quanto ela representa em termos concretos? E o que está sendo feito com essa capacidade adicional de trabalho?

É nesse ponto que a discussão sobre IA deixa de ser sobre tecnologia e passa a ser sobre estratégia e gestão.

Produtividade não é o mesmo que valor

Imagine uma atividade que antes levava duas horas e agora é concluída em vinte minutos com apoio de inteligência artificial. A empresa ganhou uma hora e quarenta minutos de tempo disponível. Isso, por si só, é um ganho de eficiência real. Mas não significa, automaticamente, que esse tempo está sendo convertido em valor para o negócio.

Se o funcionário simplesmente preenche esse tempo com outras tarefas operacionais de baixo impacto, o resultado é apenas eficiência isolada. Se esse tempo é direcionado para atender mais clientes, aprofundar uma análise, melhorar um processo ou desenvolver algo novo, o impacto sobre o resultado da empresa é muito maior.

Essa diferença parece óbvia quando explicada, mas é exatamente onde muitas iniciativas de IA ainda travam. Segundo a mesma pesquisa da EY, 65% das organizações que identificaram ganhos de produtividade têm dificuldade para relacionar esses ganhos diretamente à adoção da inteligência artificial. Em outras palavras, as empresas percebem que estão mais produtivas, mas não conseguem explicar com clareza de onde vem esse ganho, nem para onde ele está sendo direcionado.

Esse tipo de dificuldade não é um problema técnico. É um problema de gestão, medição e estratégia, áreas que precisam evoluir junto com a adoção da tecnologia.

O problema não é mais experimentar IA

Nos últimos anos, grande parte das empresas passou por uma fase natural de experimentação: testar ferramentas de inteligência artificial para escrever textos, apoiar programação, automatizar tarefas repetitivas ou atender clientes. Esse movimento foi importante. Ele reduziu a resistência inicial e mostrou, na prática, o que a tecnologia é capaz de fazer.

Mas experimentar uma ferramenta é diferente de transformar uma operação. O próximo passo, que já é a realidade de muitas empresas hoje, é entender onde a inteligência artificial realmente muda a forma como o trabalho acontece, e isso exige olhar primeiro para o processo, não para a tecnologia.

Um atendimento demorado, por exemplo, pode até ser resolvido parcialmente com IA. Mas também pode ser consequência de um processo mal desenhado, informação espalhada entre sistemas, ausência de integração ou falta de critérios claros para encaminhar solicitações. Colocar um agente de inteligência artificial no meio disso pode acelerar algumas etapas, sem necessariamente resolver a causa raiz do problema.

É possível automatizar uma operação ruim. O que não é possível é transformar uma operação ruim em uma boa apenas adicionando tecnologia por cima dela.

Exemplos práticos

A própria pesquisa da EY traz um dado que ilustra bem essa relação entre investimento, estratégia e resultado. Entre as empresas que investem em IA, aquelas que aplicam pelo menos dez milhões de dólares na tecnologia apresentam uma proporção maior de ganhos significativos de produtividade: 71%, contra 52% entre as que investem menos que esse valor.

Isso não significa que uma empresa precise de um orçamento milionário para obter resultado com inteligência artificial. O ponto central é outro: os ganhos mais expressivos aparecem quando a IA deixa de ser uma coleção de experimentos isolados, conduzidos por iniciativa individual de algumas equipes, e passa a fazer parte da estratégia e da operação como um todo.

Isso se reflete no dia a dia das empresas. Uma equipe comercial que usa IA apenas para gerar mensagens mais rápidas continua limitada pela qualidade do processo de vendas por trás dessas mensagens. Já uma operação que redesenha o processo comercial considerando o que a IA já é capaz de fazer, desde a qualificação de leads até o acompanhamento de oportunidades, tende a capturar um valor muito maior do mesmo investimento em tecnologia.

A diferença não está na ferramenta utilizada, está na profundidade da mudança realizada ao redor dela.

Entender onde a inteligência artificial pode gerar valor real para a sua empresa exige, antes de tudo, compreender a operação, os processos e os gargalos que já existem hoje. O ScaleCheck foi desenvolvido justamente para isso: um diagnóstico estruturado que ajuda empresas a identificar, com objetividade, onde estão as oportunidades reais de ganho relacionadas a processos, dados, CRM, automação e inteligência artificial, antes de qualquer decisão sobre tecnologia.