Com as novidades dos últimos meses sobre lançamentos de plataformas de IA com Linguagem Natural avançada, muitas empresas estão adotando ferramentas de IA para melhorar seus resultados. Mas será que estamos medindo todos os impactos que essas ferramentas causam nos negócios?
Muito Bem! Para começar, vou deixar aqui a minha opinião de quem está começando a estudar mais profundamente a IA aplicada a negócios:
Ninguém está medindo todos os impactos que a IA realmente está causando na sua empresa. O motivo: Porque muitas das métricas necessárias ainda não existem!
Todas as empresas estão olhando para indicadores de performance tradicionais como produtividade, performance comercial e NPS. Deveríamos acompanhar outras métricas, ou melhor, criar outras métricas.
Se a IA está mudando a forma como as empresas trabalham, elas também deveriam criar de novas formas de medir essas mudanças. Lendo materiais da Cappralab, MIT Review e alguns outros artigos publicados, além de assistir alguns podcast de discussão sobre o assunto, notei que algumas coisas estão muito aceleradas, e não dão tempo para as empresas realmente refletirem sobre a quantidade de mudanças que estão acontecendo.
Eu tentei então resumir alguns pontos que também são abordados pelos artigos da Cappralab, sobre Evolução Analíticas das empresas, com exemplos de metrificação que acredito serem necessária no futuro bem próximo:
Velocidade de adaptação tecnológica: Como as equipes estão se adaptando a inserção de ferramentas de IA na empresa? A velocidade das mudanças impacta como seu modelo de negócio?
Essas talvez sejam as primeiras métricas a serem criadas, já que iremos passar por mudanças profundas na requalificação da mão de obra.
Automação com IA e o valor agregado: De que forma a automação está agregando além do desempenho financeiro e operacional? Como ele pode ajudar a escalar seu negócio, aproveitando o capital humano existente? Neste momento passamos pela reflexão de como podemos desbloquear um crescimento da empresa, que até o momento não crescia pela burocracia dos processos, e falta de mão de obra.
Níveis de inovação contínua: De longe, esse é o que mais precisa ser metrificado. Com automações feitas por IA, como medir o potencial de inovação impulsionado por ela? Como incentivar a inovação pelo capital humano mesmo usando a IA?
Impacto de Personalizar a Experiência do cliente: Um dos avanços na qualidade do relacionamento com o cliente, precisa ser medido com atenção. Personalizar demais um produto, pode ser uma enrascada. Pode causar grandes custos para personalizar um produto para um grupo muito nichado e te deixar refém. Quais métricas podem avaliar o impacto da personalização em larga escala proporcionada pela IA?
Os lançamentos de IA Generativa mostram que estamos apenas no começo. As aplicações de seu uso só aumentam. Mas me questiono se estamos medindo essa nossa nova realidade de forma correta, já que as métricas atuais são pré-IA.
Será que vamos conseguir criar teses e métricas para avaliar empresas em um cenário impulsionado pela IA?
O desafio dos indicadores tradicionais em um mundo orientado por IA
Acredito que as métricas financeiras tradicionais, como ROI, EBITDA e ticket médio, entre outros, são fundamentais para medir o sucesso das empresas e aplicação da IA.
Esses indicadores continuam sendo relevantes, mas será que são suficientes para capturar a complexidade e a velocidade das mudanças impulsionadas pela IA?
Hoje, usamos frameworks e teoremas criados antes da ascensão da Inteligência Artificial e da Economia Digital, em um contexto em que essas possibilidades eram impensáveis. Isso gera um descompasso: as empresas evoluem rapidamente, mas as métricas de avaliação permanecem estáticas.
Por que estamos enfrentando um apagão de novas teses?
Existem algumas razões que explicam essa aparente estagnação na criação de novos indicadores:
Adoção acelerada, reflexão lenta: A IA foi incorporada ao mercado de forma tão rápida que não dá tempo necessário para criar, testar e validar novas teses. As vezes fica muito caro e inviável fazer novos estudos, já que a ferramenta pode (e vai) ficar obsoleta em questão de meses.
Zona de conforto intelectual: Esse ponto me pegou muito, pois eu mesmo me encontro nessa Zona de Conforto. Todos vamos confiar em métricas já consolidadas e que dão certo. Elas oferecem a sensação de segurança,
mesmo que não reflitam completamente a nova realidade. Uma métrica nova precisa passar pelo teste de fogo da empresa, antes de ser adotada.
Complexidade na mensuração de valor intangível: A IA agrega valor, é fato. Mas em muitas vezes fica difícil de medir o resultado ao implantar uma IA, por exemplo, numa fábrica para evitar paradas técnicas de manutenção.
Como é algo que não traz benefício imediato, como medir adequadamente esses ganhos que não se refletem diretamente nos resultados financeiros tradicionais?
Meu questionamento é sobre a Metrificação Atual, não sobre nossa capacidade de medir as coisas. Com a IA, surge a oportunidade (e a necessidade) de reavaliar conceitos fundamentais, como produtividade, competitividade e valor empresarial.
Novas teses e indicadores precisam surgir para capturar essa nova realidade e ajudar empresários e analistas a tomarem decisões mais embasadas.
Minha Conclusão
Estamos, de fato, tendo problemas para medir o mercado empresarial na era da IA?
Os indícios sugerem que sim! Mas minha opinião é… Depende!
Muitas empresas estão preocupadas com sua Maturidade Analítica, e estão investindo em consultorias que a ajudem a medir como a IA impacta no seu dia a dia.
Se não avançarmos nesse sentido, corremos o risco de subestimar ou interpretar erroneamente o impacto real da IA nos negócios. É fundamental que todos nós, se unam para desenvolver frameworks que reflitam essa nova dinâmica.
Só assim será possível aproveitar todo o potencial da IA e conduzir empresas rumo à alta performance, utilizando métricas e indicadores que realmente façam sentido para o futuro dos negócios.
Polina Violamarço 7, 2024
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