O cálculo do ROI ajuda as organizações a quantificar os benefícios financeiros dos investimentos em IA, garantindo que os recursos sejam alocados para projetos que agreguem maior valor. Porém, calcular o ROI para projetos de IA é complicado porque os resultados nem sempre podem ser garantidos. Ao utilizar metodologias estruturadas para avaliar o ROI, as empresas podem tomar decisões informadas sobre futuras iniciativas de IA priorizando projetos que oferecem os maiores retornos.
A IA aumenta a eficiência automatizando tarefas repetitivas, otimizando fluxos de trabalho e permitindo um processamento de dados mais rápido. Isto permite que os funcionários se concentrem em atividades mais complexas e de valor agregado, aumentando, em última análise, a produtividade geral.
Vamos aos exemplos práticos:
Contexto: Uma empresa de varejo implementa um sistema de gerenciamento de estoque baseado em IA que automatiza o monitoramento de estoque e os processos de reordenamento.
Antes: Anteriormente, os funcionários monitoravam manualmente os níveis de estoque e faziam pedidos, um processo que levava um tempo significativo e muitas vezes resultava em rupturas ou excesso de estoque.
Depois: Com o sistema de IA, os níveis de estoque são monitorados em tempo real e os pontos de reabastecimento são acionados automaticamente com base nas previsões de demanda.
Resultado: Isso reduz em 60% o tempo que os funcionários gastam em tarefas de estoque e diminui as rupturas em 40%, levando a melhores vendas e satisfação do cliente.
Custos operacionais reduzidos
As soluções de IA podem reduzir significativamente os custos operacionais, automatizando processos que exigem muita mão de obra, melhorando a utilização de recursos e minimizando erros. Essas economias de custos podem advir da redução dos custos de mão de obra, menores taxas de erro e uso mais eficiente de materiais e recursos.
Veja exemplo:
Contexto: Uma empresa de logística adota IA para otimizar suas rotas de entrega.
Antes: os motoristas planejavam rotas manualmente, o que era demorado e muitas vezes ineficiente.
Depois: O sistema de IA analisa padrões de tráfego, condições climáticas e cronogramas de entrega para fornecer rotas ideais em tempo real.
Resultado: Isto reduz o consumo de combustível em 20% e diminui os prazos de entrega em 25%. A empresa economiza US$ 200 mil anualmente em custos de combustível e melhora a eficiência de entrega, levando a uma maior satisfação do cliente.
Melhora na satisfação dos clientes
A IA aumenta a satisfação do cliente, fornecendo respostas mais rápidas e precisas às dúvidas dos clientes, personalizando as interações e melhorando a experiência geral do cliente. Isso pode levar a taxas mais altas de retenção de clientes e maior fidelidade do cliente.
Exemplo:
Contexto: Uma empresa de telecomunicações usa um chatbot baseado em IA para lidar com consultas de atendimento ao cliente.
Antes: os clientes enfrentavam longos tempos de espera pelas respostas, em média 10 minutos.
Depois: O chatbot de IA responde a perguntas comuns, soluciona problemas e encaminha casos complexos para agentes humanos, fornecendo respostas instantâneas.
Resultado: as pontuações de satisfação do cliente aumentam em 30% e a empresa observa um aumento de 15% nas taxas de retenção de clientes devido à melhoria da experiência de serviço.
Novas oportunidades de negócios
A IA impulsiona o crescimento da receita otimizando processos de vendas, aprimorando estratégias de marketing e identificando novas oportunidades de negócios. A IA pode analisar os dados dos clientes para descobrir tendências e preferências, permitindo uma segmentação mais eficaz e ofertas personalizadas.
Contexto: Uma empresa de comércio eletrônico integra IA para personalizar campanhas de marketing.
Antes: Os esforços de marketing eram generalizados, levando a menores taxas de engajamento e conversão.
Depois: O sistema de IA analisa o histórico de compras do cliente, o comportamento de navegação e os dados demográficos para criar mensagens de marketing direcionadas e recomendações de produtos.
Resultado: a empresa experimenta um aumento de 25% nas taxas de cliques, um aumento de 20% nas conversões de vendas e um aumento de 10% no valor médio do pedido, impulsionando significativamente o crescimento da receita.
Inovação gera crescimento sustentável
A IA promove a inovação ao permitir novas capacidades e melhorar os processos existentes. Isso ajuda as empresas a permanecerem competitivas através da adoção de tecnologias avançadas que simplificam as operações, melhoram produtos e serviços e oferecem novo valor aos clientes.
Exemplo:
Contexto: Um prestador de cuidados de saúde utiliza IA para desenvolver uma ferramenta de análise preditiva para detecção precoce de doenças
Antes: A detecção de doenças crónicas ocorria frequentemente em fases posteriores, limitando as opções e a eficácia do tratamento.
Depois: O sistema de IA analisa os dados dos pacientes para identificar padrões que possam indicar estágios iniciais de doenças crônicas, permitindo tratamentos e intervenções proativas.
Resultado: Isto melhora os resultados dos pacientes, atrai novos pacientes, melhora a reputação do fornecedor e posiciona-o como líder em cuidados de saúde preventivos, conferindo uma vantagem competitiva no mercado.
KPIs mais eficientes
Estabelecer indicadores-chave de desempenho (KPIs) claros é essencial para avaliar o desempenho do projeto de IA em relação aos objetivos de negócios. Os KPIs ajudam as organizações a medir a eficácia, a eficiência e o impacto das iniciativas de IA, fornecendo insights sobre áreas de melhoria e garantindo o alinhamento com os objetivos estratégicos.
Exemplo:
Contexto: Uma empresa de serviços financeiros implementa IA para detecção de fraudes e define KPIs para medir sua eficácia.
Antes: As atividades fraudulentas eram muitas vezes detectadas tardiamente, levando a perdas financeiras significativas e a longos prazos de resolução
Depois: As principais métricas, como o número de transações fraudulentas detectadas, taxas de falsos positivos e tempos de resolução, são rastreadas.
Resultado: Ao longo de 6 meses, o sistema de IA identifica 95% das atividades fraudulentas com uma taxa de falsos positivos de 2%, reduzindo significativamente as perdas financeiras da empresa. O tempo médio de resolução das transações sinalizadas diminui em 50%, aumentando a eficiência operacional e a confiança do cliente.
Cálculo do ROI
Contexto: Uma empresa de telecomunicações implementa um assistente virtual de IA para otimizar o atendimento ao cliente.
Antes: o atendimento ao cliente dependia inteiramente de agentes humanos, o que gerava longos tempos de espera e altos custos operacionais.
Depois: O assistente de IA lida com consultas de rotina, fornecendo respostas instantâneas e permitindo que os agentes humanos se concentrem em casos complexos.
Resultado: O número de representantes de atendimento ao cliente necessários é reduzido em 40%, mantendo ao mesmo tempo a alta satisfação do cliente.
Na prática
Custo anual original dos representantes de atendimento aos clientes: US$ 2 milhões
- Novo custo após redução de representantes em 40%: US$ 1,2 milhão
- Custo de implementação de IA: US$ 300 mil
Ganho líquido:
- Economia com a redução dos custos trabalhistas: US$ 2.000.000 – US$ 1,2 milhão = US$ 800 mil
- Ganho líquido após custo de IA: US$ 800 mil – US$ 300 mil = US$ 500 mil
Cálculo do ROI:
ROI = (ganho líquido /custo de IA – US$ 500 mi/ US$ 300 mil) 167%