ROI da IA: Principais motivadores, KPIs e desafios

Qual é o ROI da IA?

O ROI é uma métrica fundamental para determinar o sucesso de qualquer investimento, incluindo a IA.

Para calcular o ROI, você divide o ganho de um investimento pelo seu custo. O número resultante pode ser expresso como uma porcentagem ou uma proporção. Para calcular o ROI, você pode usar a fórmula abaixo: 

Um ROI positivo significa que o investimento gerou mais receita do que seu custo total. Por outro lado, um ROI negativo indica que o retorno foi menor do que o investimento inicial.

Aqui estão algumas métricas comuns usadas no cálculo do ROI:

• ROI
• ROI anualizado
• Valor presente líquido (VPL)

Para levar em conta os horizontes de tempo e a variação do valor do dinheiro, integre oValor Presente Líquido (VPL) e a Taxa Interna de Retorno (TIR) em sua análise. Para o NPV, calcule o valor presente dos benefícios líquidos futuros (entradas de caixa menos saídas) em um período definido:

Onde t é o período de tempo e r é a taxa de desconto. A TIR ajuda a determinar a taxa de desconto na qual o VPL é igual a zero, fornecendo informações sobre a eficiência do investimento em IA ao longo do tempo. 

Essas métricas complementam o ROI, mostrando a lucratividade ajustada ao tempo dos projetos de IA, ajudando as empresas a equilibrar os impactos financeiros de curto e longo prazo.

Então, o que é um ROI ideal? Bem, cada organização é diferente, mas vamos ver o que outras fontes têm a dizer a seguir.

De acordo com um estudo global da IDC apoiado pela Microsoftuma média de US$ 3,5 em retorno é produzida para cada US$ 1. Além disso, uma média de US$ 8 em retorno é produzida por 5% das organizações em todo o mundo.

Em 12 meses, 92% dos sistemas de IA são implantados, e 40% das organizações fazem a implementação em 6 meses

Em média, as organizações obtêm esse retorno em 14 meses após o investimento inicial.

Principais fatores que impulsionam o ROI da IA em B2B

Por que medir o ROI da IA? Aqui estão os principais motivos que você deve ter em mente:

1. Economia de custos por meio da automação

A automação orientada por IA oferece um imenso potencial de economia de custos, simplificando os processos que exigem muita mão de obra e, em última análise, aumentando a eficiência operacional. 

De acordo com uma pesquisa da resultados da pesquisa da McKinsey mostrados acimaos entrevistados mostraram um grande aumento na receita e uma redução significativa nos custos como resultado da adoção da IA analítica.

Por exemplo, ao integrar a IA ao atendimento ao cliente, às compras e ao gerenciamento de dados, as empresas podem reduzir os custos indiretos, mitigar os erros manuais e realocar recursos para tarefas de alto valor.

De acordo com pesquisadores da McKinsey e da Harvardas implementações de IA podem economizar até US$ 360 bilhões por ano nos EUA se forem adotadas mais amplamente no setor de saúde.

Desde a manutenção preditiva na manufatura, a IA tem se mostrado eficaz na redução das despesas operacionais, mantendo os padrões de qualidade e desempenho.

Por exemplo, os modelos de aprendizado de máquina com tecnologia de IA podem otimizar estratégias de custo em empresas de logística.

2. Aumento da receita com personalização baseada em IA

Para se destacar em um ambiente altamente competitivo, as empresas podem considerar uma solução: a personalização.

A personalização de IA é o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para analisar os dados do cliente e fornecer conteúdo personalizado, recomendações de produtos e ofertas.

Esse nível de personalização pode levar a um aumento da satisfação e da fidelidade do cliente, o que, por fim, impulsiona o crescimento da receita. Ele está se tornando cada vez mais popular para todas as empresas (sejam elas B2C ou B2B), pois permite o envio de mensagens direcionadas e relevantes para clientes em potencial.

Com a ajuda da IA, as empresas podem obter insights sobre o comportamento, as preferências e as necessidades de cada cliente em tempo real. Isso permite o envio de mensagens e ofertas direcionadas que têm maior probabilidade de repercutir em cada cliente.

Além disso, a personalização com IA também pode melhorar as vendas, sugerindo oportunidades personalizadas de upsell ou cross-sell com base no comportamento de compras anteriores.

Essa personalização exclusiva pode ser usada no marketing para:

• Criar campanhas de marketing personalizadas
• Otimizar a geração de leads
• Aumente as taxas de conversão

Por exemplo, A Dell registrou um aumento de 79% nas conversões ao implementar a personalização orientada por IA em suas campanhas de e-mail.

A IA também ajuda a reter clientes de alto valor, oferecendo soluções personalizadas e assistência em tempo real por meio de chatbots e assistentes virtuais. 

Essa abordagem proativa e personalizada ajuda as empresas a responder rapidamente às necessidades dos clientes, criando confiança e lealdade de longo prazo que se traduzem em fluxos de receita sustentados.

3. Eficiência e tempo de colocação no mercado

A IA pode reduzir significativamente os ciclos de desenvolvimento de produtos, facilitando a análise mais rápida de dados e capacitando as equipes de pesquisa e desenvolvimento a tomar decisões mais rápidas e inovar com mais eficiência.

Com essa nova capacidade de usar a IA, as empresas podem agilizar processos que normalmente exigiriam semanas ou meses, permitindo uma abordagem mais ágil para o lançamento de novos produtos e serviços.

Várias empresas já estão se beneficiando do conteúdo orientado por IA e da inovação de produtos.

As ferramentas de IA generativa, por exemplo, podem criar conteúdo de marketing ou protótipos de projetos em uma fração do tempo que os métodos tradicionais exigem. Essa agilidade não apenas ajuda as empresas a se manterem competitivas, mas também permite que elas atendam prontamente às demandas do mercado.

Medindo o ROI dos investimentos em IA

Para garantir que seus investimentos em IA tenham um bom desempenho, você precisará da implementação adequada de KPIs. Aqui estão alguns com os quais você pode começar:

Indicadores-chave de desempenho (KPIs) a serem monitorados

O acompanhamento do ROI da IA requer uma abordagem estratégica, com KPIs específicos para monitorar:

• Economia de custos: Calcule a economia obtida com a redução de mão de obra, automação e processos otimizados.
• Impacto na receita: Avalie a geração de leads, as taxas de conversão e o crescimento geral da receita vinculados a campanhas com tecnologia de IA.
• Engajamento e satisfação do cliente: Monitore as métricas de engajamento, como taxas de cliques e índices de satisfação do cliente, que podem fornecer insights sobre a eficácia da IA na melhoria dos resultados comerciais.

Esses KPIs permitem que as empresas B2B avaliem os benefícios tangíveis e intangíveis de seus investimentos em IA, fornecendo uma imagem clara de onde a IA está gerando valor.

ROI de longo prazo vs. de curto prazo

Um dos desafios na avaliação do ROI da IA é equilibrar os custos de curto prazo com os benefícios de longo prazo. A implementação da IA geralmente requer um um investimento inicial significativo em tecnologia e pessoal qualificado.

Em um artigo do artigo do Conselho de Tecnologia da Forbesa implementação de um projeto de IA bem-sucedido do zero pode custar 15 vezes mais do que o previsto devido à infraestrutura de IA.

Por exemplo, uma função comum nas equipes de IA é o engenheiro de IAque tem um salário de US$ 145.080 por ano nos Estados Unidos. Para uma equipe inteira de engenheiros, isso pode representar uma quantia bastante alta.

Embora essas despesas possam inicialmente afetar o ROI, o potencial de retornos financeiros substanciais e de longo prazo faz com que o investimento valha a pena.

Portanto, você deve abordar a IA como um ativo estratégico de longo prazo que gerará retornos crescentes à medida que a tecnologia amadurecer e suas equipes ganharem experiência no aproveitamento dos recursos da IA.

Além de apenas medir o ROI financeiro da IA, a implementação de soluções de IA pode trazer vários benefícios colaterais.

Quando você implementa a IA, é mais do que apenas colocar algumas ferramentas de IA juntas - isso não é muito importante. 

Para obter um ROI maior, os sistemas de IA precisam ser criados do zero. Isso exige que você desenvolva melhor as soluções exclusivas para sua organização. 

No relatório relatório DataCamp State of Data & AI Literacy 202452% dos líderes disseram que desenvolver sistemas de IA do zero era importante, apontando para a necessidade de proficiência técnica no desenvolvimento de IA nas equipes. No entanto, quase 1 em cada 4 líderes pesquisados não oferece nenhum treinamento on-line.

É nesse ponto que uma plataforma abrangente para aprender dados e habilidades de IA com um currículo robusto e caminhos de aprendizagem personalizados é essencial. Com o DataCamp para Empresasvocê pode escalar o aprendizado de suas equipes, quer você tenha dois funcionários ou dez mil.

Desafios para obter um alto ROI com IA

A IA tem o potencial de proporcionar níveis de ROI extremamente altos, mas toda nova tecnologia vem com seus desafios.

Aqui estão alguns que você deve observar:

1. Custos iniciais e complexidade de integração

O investimento inicial necessário para a implementação da IA pode ser uma barreira para muitas empresas. Além da aquisição de tecnologia, há também a necessidade de pessoal qualificado para integrar e gerenciar os sistemas de IA, o que pode retardar o ROI no curto prazo.

Em uma pesquisa da pesquisa da Deloittemuitos afirmam que suas implementações de IA ainda estão no estágio piloto ou de prova de conceito, com 68% dos entrevistados dizendo que sua organização levou apenas 30% ou menos dos projetos de IA para a produção.

De acordo com o relatório relatório State of Data & AI Literacy 202435% dos líderes afirmaram que a falta de orçamento para os custos de treinamento dos funcionários era o principal desafio.

No entanto, com um planejamento cuidadoso e uma implementação em fases, as empresas podem gerenciar esses custos iniciais e obter retornos positivos ao longo do tempo. Isso pode ser facilmente alcançado por meio de uma plataforma abrangente que cubra todos os dados mais recentes e habilidades de IA. Nosso DataCamp para Empresas se encaixaria perfeitamente nesse ponto problemático. Você está preocupado com questões de custo? Experimente nossa demonstração para ver se é a opção certa para você.

2. Qualidade e disponibilidade dos dados

Dados de alta qualidade e bem organizados são fundamentais para a implementação bem-sucedida da IA. Sem dados precisos e relevantes, os sistemas de IA não podem fornecer os insights e a automação necessários para impulsionar o ROI.

Muitas organizações coletam grandes quantidades de dados todos os dias, e os executivos experientes querem tirar proveito disso. Mas quantos desses dados são realmente limpos o suficiente para serem usados?

Antes de serem inseridos em um modelo de IA, os dados corporativos devem ser adequadamente limpos para evitar resultados errados e imprecisos.

De acordo com um artigo da artigo da McKinseyos líderes do setor de manufatura que pretendem implementar modelos de IA estão descobrindo que a baixa qualidade dos dados tem sido um obstáculo constante.

Portanto, para resolver esse desafio, as empresas devem investir em práticas de gerenciamento de dados e infraestrutura para garantir que os dados sejam acessíveis, organizados e confiáveis, criando uma base sólida para insights orientados por IA.

3. Treinamento em habilidades de IA

Para maximizar o ROI, as empresas devem garantir que suas equipes estejam equipadas com as habilidades necessárias para implementar e aproveitar as tecnologias de IA.

Esse desafio específico seria o mais fácil de resolver por meio de iniciativas de aprimoramento e requalificação para promover a proficiência em IA nas equipes existentes ou novas.

Em nosso relatório State of Data & AI Literacy 2024conforme mostrado no diagrama acima, os líderes afirmam que houve uma melhoria na tomada de decisões em suas organizações por meio do treinamento em dados e IA, sendo que 26% delas foram completamente transformadas.

Considerações finais

A adoção da IA em ambientes de negócios oferece inúmeras vantagens, desde a economia de custos e o aumento da receita até a inovação mais rápida e o maior envolvimento do cliente. No entanto, para obter um ROI alto, você precisa de uma abordagem cuidadosa da implementação, incluindo a identificação dos KPIs corretos, o gerenciamento dos custos iniciais e a garantia da qualidade dos dados.

Embora existam desafios, os benefícios de longo prazo da IA podem ser transformadores, permitindo que as empresas B2B inovem e concorram com mais eficiência.

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