Sento-me em uma reunião, olho para o business case de um projeto de Inteligência Artificial e escuto sempre a mesma frase do CFO: “Essa conta não fecha”. Aconteceu de novo esta semana, em um projeto que eu ajudei a desenhar. O investimento total parecia alto demais para o retorno que o piloto prometia. Só que a conta não fechava por um motivo simples: estava tudo dentro da mesma caixa.
Do investimento, 56% não eram o piloto. Era fundação: arquitetura de dados, dicionarização, integração, tudo o que a empresa devia ter feito há três anos e não fez. Os outros 44% eram o caso de uso de verdade, o que ia gerar retorno naquele trimestre.
Quando separei as duas coisas e mostrei cada uma ao CFO, o projeto que “não fazia sentido” virou dois projetos que faziam sentido, cada um do seu jeito. Uma era de manutenção atrasada. O outro era o produto.
Todo mundo repete que 95% dos projetos de IA falham. Eu prefiro reler o que o número realmente diz: 95% não mostraram impacto no resultado dentro do ano fiscal.
É diferente.
Um projeto de inovação de fronteira, ainda em aprendizado, jamais deveria ser medido com a régua de um projeto convencional: começo, meio, fim e retorno já planejados. Essa é a minha maior crítica ao estudo. Ele usou a régua errada.
Mas cuidado com essa frase. Ela virou uma desculpa fácil demais para qualquer coisa com o rótulo de IA colado.
Se você está usando uma tecnologia nova para automatizar um processo que já existe e só quer cortar o custo dele, isso é inovação de horizonte 1. Clássica. E a inovação de horizonte 1 se mede com a régua de sempre: ROI direto, payback e break-even.
Quem já tirou a palavra inovação da pauta porque cansou do discurso precisa lembrar disso também. Nem todo projeto de IA merece o desconto de “ainda estamos aprendendo”.
O que separa um projeto que fecha de um que não fecha é entender que existem três custos diferentes disfarçados de um só.
O primeiro é o débito técnico. É a dívida histórica. Você está pagando o que devia ter feito há três anos e não fez. Estrutura de dados, governança e base. Isso não entra na conta do piloto. Isso é manutenção atrasada e ia aparecer de qualquer jeito, com ou sem IA.
O segundo é a plataforma. O que, no Egito Antigo, medíamos como TCO, Custo Total de Propriedade (Total Cost of Ownership): o custo de habilitar uma fundação que vai sustentar não um caso de uso, mas os próximos 50.
Vendi isso antes de existir a IA generativa, numa época em que a gente usava custo total de propriedade para explicar por que uma empresa precisava de um servidor de e-mail. Hoje, e-mail é conta de infraestrutura, ponto. Plataforma de IA vai virar a mesma coisa. Só que agora ainda estamos no meio da conta.
O terceiro é o caso de uso. É o piloto em si, com início, meio, fim e ROI mensurável. Esse, sim, aceita a régua financeira tradicional.
Quando você mistura os três numa linha só do orçamento, todo projeto de IA parece caro demais para caber. Separados, cada um responde pela própria conta.
Testei isso em mim mesmo.
A gente montou uma plataforma interna de IA aqui na MATH Group, com conectores homologados, governança, guardrails, tudo desenhado. Usei ela para automatizar um processo de pesquisa que eu fazia manualmente. Um dia de trabalho, funcionando.
Achei bom demais e resolvi tentar fazer sozinho, sem passar pela plataforma. Subi um servidor, escrevi na mão, sem governança nenhuma, só para ver do que todo mundo reclamava tanto.
Levei uma semana para chegar a um resultado instável, mais lento e pior do que o que eu tinha feito em um dia.
E aí percebi uma coisa que não tinha percebido antes. A governança que eu via como fricção já tinha pago, antes de eu chegar, boa parte da dívida técnica que eu teria que pagar sozinho. Eu só não via essa conta porque ela já estava fechada.
Tem uma última variável que quase ninguém consegue colocar na conta.
Um processo jurídico que levava quatro meses e caiu para dez dias libera cento e dez dias. O que a empresa fez com esses 110 dias de mão de obra disponível?
Se a resposta for nada, você só deixou o processo mais barato e perdeu a chance de escalar alguma coisa nova com o tempo que sobrou.
Isso também é ROI. Só que é muito mais difícil de medir.
Da próxima vez que alguém te mostrar um business case de IA que não fecha, antes de cortar o projeto, separe a conta.
Descubra quanto ali é dívida do seu passado, quanto é fundação para o seu futuro e quanto é, de fato, o piloto.
Se, depois de separado, ainda não fechar, você tem um problema de projeto.
Mas, se não fechava quando estava tudo junto e passa a fechar quando você separa, o problema nunca foi o projeto.
Foi a forma como você fechou os livros.
Antes de concluir que a IA custa caro demais, vale separar o que é investimento no caso de uso, o que é infraestrutura para o futuro e o que é uma dívida tecnológica que a empresa já carregava.
Sem dono e sem orçamento, a IA fica presa no piloto. E a engrenagem que trava a escala é invisível para quem está dentro dela.
O Brasil se acostumou a se enxergar como atrasado. Em serviços financeiros, porém, já virou referência para quem tenta avançar.
Você sabe qual é o que está rodando na sua operação agora? Ou está torcendo para que nada aconteça?
A Inteligência Artificial mudou o problema de quem lidera dados e TI. Antes era preciso convencer a empresa a experimentar e agora é preciso saber quando dizer não.
Em IA, percepção não é prova. E quanto mais rápido a tecnologia muda, menos vale dizer que algo funciona sem mostrar número, período e limite.
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