Indicadores definidos antes da implantação ajudam a separar ganho real de expectativa
Muitas empresas investem em inteligência artificial, mas, meses depois, não conseguem identificar se o projeto foi bem-sucedido. De acordo com o especialista em tecnologia, software e inteligência artificial, Jean Pierre Lessa Ferreira, essa dificuldade costuma se manifestar antes da implantação, quando a iniciativa é aprovada sem indicadores claros de sucesso.
Na ausência de uma referência inicial, a avaliação depende das percepções do avaliador. Os usuários relatam que o trabalho ficou mais célere; os gestores, por sua vez, destacam a inovação. Todavia, não é possível apontar quanto tempo foi economizado, quantos erros foram evitados ou qual o custo do projeto para o operar.
É imprescindível que se utilize de um método para mensurar o retorno da IA, pois os ganhos não são sempre visíveis de forma direta. Confira a seguir quais indicadores ajudam nessa avaliação e quais cuidados tornam a medição mais confiável.
Métricas de negócio para acompanhar o desempenho da inteligência artificial
O primeiro procedimento consiste em documentar a situação antes do empreendimento. Após a implementação da solução, os indicadores-chave de desempenho, tais como o tempo médio para conclusão de uma tarefa, o volume de atendimentos, a taxa de erros, o custo por operação e o nível de satisfação dos clientes, servirão como base para a comparação de resultados obtidos.
É imprescindível que os indicadores estejam alinhados com os objetivos do projeto. O diretor de tecnologia, Jean Pierre Lessa Ferreira, enfatiza a importância da avaliação de ferramentas de triagem de demandas pelo tempo de resposta e pela redução de encaminhamentos incorretos, enquanto um assistente de desenvolvimento de software pode ser acompanhado pelo tempo de entrega e pela taxa de falhas em produção.
Além disso, é imprescindível considerar o custo total da solução. É importante ressaltar que os cálculos contemplam as licenças, o consumo de processamento em nuvem, a integração com sistemas, a revisão humana das respostas e a manutenção de modelos, o que pode resultar em uma redução significativa do retorno nos meses iniciais.
Cuidados para uma avaliação confiável
A realização de comparações entre grupos que fazem e não fazem utilização da ferramenta no mesmo período auxilia na separação do efeito da IA. É imprescindível ter em mente que, na ausência de um controle adequado, melhorias provenientes de mudanças nos processos, sazonalidade ou novas contratações podem ser equivocadamente atribuídas à tecnologia.
É imprescindível o acompanhamento da qualidade dos resultados em conjunto com a produtividade. Conforme o parecer de Jean Pierre Lessa Ferreira, especialista em software e inteligência artificial, uma tarefa concluída com maior celeridade somente representa um ganho real quando o resultado mantém o grau de precisão exigido, sem gerar retrabalho nas fases subsequentes.
É imprescindível que haja um acompanhamento contínuo. É possível que os modelos apresentem um decréscimo em seu desempenho em caso de mudanças nos dados. Além disso, há a possibilidade de que a utilização supere o valor estimado, resultando em custos adicionais. Revisões periódicas garantem que a solução seja ajustada, que o que funciona seja ampliado e que as iniciativas que não entregam o resultado esperado sejam encerradas.
Retorno comprovado como base para novos investimentos
A experiência de Jean Pierre Lessa Ferreira como CTO contribui para a compreensão da importância da mensuração como um elemento essencial do projeto desde a fase conceitual. O uso de indicadores previamente estabelecidos confere à avaliação da IA uma natureza objetiva, fundamentada em dados obtidos durante as operações.
Essa clareza facilita a tomada de decisões estratégicas, como a expansão, os ajustes e as prioridades. Iniciativas com ganhos comprovados recebem o devido suporte para se desenvolverem, enquanto aquelas com resultados insatisfatórios podem ser reavaliadas antes do comprometimento de mais recursos.
Empresas que mensuram o retorno de maneira consistente criam um histórico que direciona os subsequentes investimentos, tornando a adoção de inteligência artificial mais previsível e alinhada aos objetivos do negócio.