O caminho para o valor: um guia para medir o ROI da IA

Pilotar a IA foi uma etapa essencial na história de adoção de todas as empresas. Agora, entramos no próximo capítulo: demonstrar o impacto nos negócios. São necessários pilotos e experimentação, mas sem uma forma eficaz de avaliar o retorno do investimento (ROI), eles não informam as prioridades nem orientam o investimento. À medida que as empresas se preparam para 2025, é altura de se concentrarem no desenvolvimento de uma imagem clara do sucesso da IA ​​e na quantificação desse sucesso em termos de ROI.

A importância de compreender como medir e dimensionar o valor das iniciativas de IA não pode ser exagerada. As empresas que dominarem isso serão capazes de:

• Capture os ganhos imediatos de produtividade prometidos pela IA em toda a empresa
• Operacionalize a avaliação do ROI para dimensionar rapidamente o que está funcionando e interromper o que não está
• Use os insights das vitórias iniciais para informar oportunidades mais transformadoras
• Obtenha maior investimento para acelerar o impacto dessas oportunidades

Liberte o seu negócio do purgatório piloto

A IA veio para ficar, mas muitas empresas estão presas na fase de experimentação. A Deloitte relata que a maioria das organizações transferiu menos de um terço de seus experimentos generativos de IA para produção. A Bain descobriu que, mesmo que as empresas aumentem os seus projetos-piloto para quase todos os casos de utilização, cada vez menos projetos ultrapassam a fase piloto.

Minha opinião: não é uma questão de valor desses pilotos, mas uma questão de confiança – confiança nos sistemas de IA para quantificar com precisão o impacto desses projetos em relação aos KPIs de negócios tradicionais. Esta evidência mensurável é a chave para avançar com a IA, com total confiança do conselho, da liderança executiva e da organização como um todo.

Desconstrua o ROI do seu negócio

A quantificação do ROI da IA ​​dá às empresas a confiança necessária para continuarem a investir nas iniciativas com o impacto mais imediato e com maior potencial de transformação sísmica dos negócios. Para fazer isso, exorto os líderes empresariais a definirem o valor para a sua organização além de termos subjetivos ou qualitativos como “produtividade”. Isso inclui identificar exatamente como o impacto da IA ​​se traduz em medidas de sucesso estabelecidas que são importantes parao seunegócio, como CSAT, NPS, reputação da marca, receita e assim por diante.

A Grammarly desenvolve tecnologia de IAeadotamos muitas ferramentas de IA, semelhantes ao que qualquer outra empresa faz. Para definir o ROI, identificamos quatro categorias de medição – três das quais são indicadores antecedentes e uma avalia o impacto nos resultados financeiros. Juntas, essas categorias concentram a avaliação da IA ​​no impacto nos negócios, ao mesmo tempo que validam que o impacto é sustentável e escalável. Acredito que este quadro abrangente, mas prático, pode ajudar qualquer empresa a passar do impacto qualitativo para o quantitativo.

Indicadores antecedentes:

• Conformidade: Esta é uma decisão simples de ir/não ir. Se a IA não cumprir os padrões de segurança, as ferramentas ou iniciativas deverão ser rejeitadas.
• Qualidade:O resultado da IA, seja conteúdo, imagens, vídeo ou análise, atende às expectativas de confiança dos funcionários e das empresas? Se a qualidade dos resultados for insuficiente, podem ser treinadas ferramentas para melhorá-la? Caso contrário, as ferramentas ou iniciativas deverão ser rejeitadas.
• Experiência dos funcionários : a solução de IA se adapta aos fluxos de trabalho dos funcionários ou oferece uma maneira melhor de trabalhar? Se as soluções de IA forem forçadas, o entusiasmo inicial normalmente se transforma em desilusão e abandono.

Impacto final:

• Impacto:As três primeiras medidas determinam se vale a pena dedicar seu tempo para avaliar o impacto nas metas de negócios. Se uma iniciativa superou cada um desses obstáculos, você pode começar a avaliar se a atividade aprimorada está levando a melhorias nos principais KPIs do seu negócio. As métricas que você escolhe avaliar aqui devem estar alinhadas com o caso de uso de IA e uma de suas principais métricas de negócios, como CSAT, NPS, tamanho/volume do negócio ou reputação da marca.

Por exemplo, na Grammarly, a satisfação do cliente é fundamental para o valor vitalício do cliente e as taxas de rotatividade. Executamos testes A/B em equipes que atendem o cliente com diferentes acessos a ferramentas de IA para manter o foco em como a qualidade da IA ​​e a experiência dos funcionários impactam o CSAT.

Minha lista de verificação de ROI

O tempo de experimentação com talão de cheques aberto acabou. Para gerar um impacto real, devemos avançar rapidamente para desenvolver um manual claro para medir e dimensionar os resultados da IA. Aqui está o que focar:

1. Crie uma estrutura de avaliação de ROI de IA:seja com base nas quatro categorias acima ou em outras adaptadas ao seu negócio, uma estrutura clara é essencial para tomar decisões objetivas e baseadas em dados sobre iniciativas de IA na velocidade da inovação tecnológica e da evolução da concorrência.
2. Aproveite os recursos integrados de ROI do fornecedor:para acelerar seu processo de avaliação, complemente sua própria estrutura local selecionando ferramentas com recursos integrados de medição de ROI. Por exemplo, Grammarly gera relatórios de pontuação de comunicação eficaz e ROI com base em pontos de dados que medem uso, desempenho de comunicação, lacunas e conformidade da marca.
3. Visar ganhos imediatos de produtividadeetransformação empresarial a longo prazo:O ROI antecipado é necessário para criar impulso, mas a chave para o sucesso é utilizar os insights desses ganhos para descobrir mais mudanças transformacionais – e garantir o investimento e o caminho necessários para executá-las.
4. Adotar a avaliação contínua:uma ferramenta pode não estar suficientemente madura para gerar o impacto prometido hoje, mas isso pode mudar rapidamente. Uma implantação que oferece valor mediano agora pode mostrar uma explosão exponencial à medida que novos casos de uso são descobertos. Ao iterar e avaliar continuamente suas ferramentas de IA e casos de uso, você pode eliminar a confusão de promessas de IA e duplicar o que está funcionando.
5. Identifique usuários avançados e casos de uso de IA: compreender o uso e os casos de uso de IA pode ajudar a determinar se o valor de uma implementação de IA será escalonado. Usuários avançados de IA – funcionários que geram valor exponencial em seu uso de IA – sinalizam como é o uso eficaz de IA em sua organização. Eles podem ajudar a descobrir novos casos de uso de IA e acelerar a adoção de IA pela força de trabalho.

Para as empresas que implementam ativamente a IA, é hora de quantificar o valor. Com medidas claras de sucesso e uma estrutura sólida, podemos sair com confiança da fase piloto de IA e entrar em iniciativas escaláveis ​​que proporcionem um impacto real nos negócios.

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