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Para além das métricas tradicionais: repensar o ROI da IA em 2025

"As empresas que se baseiam apenas no ROI tradicional já nem sequer conseguem ver a ponta do icebergue do valor da IA." McKinsey documenta a abordagem vencedora: 70% de investimento com ROI previsível, 20% de inovação estratégica, 10% de exploração revolucionária. Os benefícios manifestam-se em ciclos - otimização (0-12 meses), reinvenção (1-2 anos), disrupção (2+ anos). 83% das empresas da Fortune 500 utilizam gémeos digitais para simular o impacto. O debate já não é métricas vs. estratégia: é quem tem quadros integrados vs. quem perde relevância.

Embora o nosso artigo anterior se tenha centrado na medição do ROI para tecnologias SaaS baseadas em inteligência artificial, esta contribuição actualizada apresenta uma perspetiva evoluída: as empresas precisam de complementar a precisão dos cálculos tradicionais do ROI com uma visão estratégica a vários níveis. Esta abordagem já não é uma opção, mas sim um imperativo competitivo no ecossistema digital de 2025.

O desafio da avaliação: equilibrar resultados imediatos e transformação a longo prazo

A realidade está bem estabelecida: avaliar os investimentos em IA apenas através das métricas tradicionais de ROI é inadequado e míope. As organizações que se limitam a esta abordagem já estão a perder terreno para os concorrentes com uma visão mais estratégica.

"As empresas que não conseguem olhar para além do ROI imediato não estão simplesmente a perder oportunidades transformadoras, estão a prejudicar ativamente a sua relevância futura", afirma Sarah Chen, Chief AI Officer da Accenture, recentemente entrevistada no Fórum Económico Mundial 2025 [1]. "Não se trata de abandonar o ROI, mas sim de o integrar num quadro de avaliação mais sofisticado."

Os estudos mais recentes sobre economia comportamental realizados pela Harvard Business Review (março de 2025) confirmaram que as organizações ainda tendem a favorecer os benefícios imediatos em detrimento de investimentos com retornos potencialmente exponenciais, mas mais distribuídos ao longo do tempo [2]. Esta armadilha cognitiva tornou-se particularmente perigosa na era da IA generativa, em que as vantagens competitivas mais significativas só surgem, muitas vezes, após fases iniciais de aparente retorno limitado.

Integrar o ROI nas perspectivas estratégicas: a nova norma para 2025

1. Equilíbrio entre otimização e inovação disruptiva

A adoção da IA orientada exclusivamente pelo ROI conduz inevitavelmente apenas a melhorias incrementais. O relatório do McKinsey Global Institute "AI Investment Strategies 2025" mostra que as empresas líderes adoptaram uma abordagem "70-20-10": 70% dos investimentos em IA para optimizações com ROI previsível, 20% para inovações estratégicas a médio prazo e 10% para explorações potencialmente revolucionárias [3]. Este equilíbrio tornou-se essencial para manter a competitividade em mercados cada vez mais voláteis.

2. Reforçar a inteligência colaborativa aumentada

Os sistemas tradicionais continuam a perpetuar os silos de informação que sufocam a inovação. De acordo com um estudo do MIT Technology Review de fevereiro de 2025, as actuais plataformas de IA não só derrubam estas barreiras, como criam ativamente novos modelos de colaboração homem-máquina que geram um valor exponencial [4]. As avaliações de investimento mais avançadas incluem atualmente indicadores específicos de "inteligência colaborativa" que medem este potencial transformador.

3. Criar adaptabilidade sistémica e não apenas eficiência

Num ambiente de crescente imprevisibilidade, o Deloitte AI Resilience Report 2025 destaca o modo como as principais organizações avaliam a IA não só pela sua eficiência em condições normais, mas também pela sua capacidade de se adaptar rapidamente a cenários de perturbação [5]. As análises de stress baseadas na IA tornaram-se uma norma para avaliar a resiliência organizacional. As empresas que ignoram esta dimensão nas suas avaliações estão a subestimar drasticamente o valor estratégico da IA.

4. Orquestrar o ecossistema digital alargado

As economias de 2025 funcionam como ecossistemas hiperconectados. O estudo da Forrester "AI-Driven Business Ecosystems" (abril de 2025) mostra que as soluções de IA não só geram valor dentro da organização, como redefinem toda a rede de relações com clientes, fornecedores e parceiros [6]. Os novos quadros de avaliação incluem métricas de "efeito de rede" que quantificam estes benefícios sistémicos frequentemente ignorados nas análises tradicionais.

Comunicar o valor: da análise à narrativa estratégica

Os líderes de mercado abandonaram definitivamente a abordagem puramente quantitativa em favor de metodologias mais abrangentes que integram:

  • Gémeos digitais para simulações de impacto: De acordo com o Gartner Future of AI Investment Report 2025, os modelos avançados que simulam o valor da IA através de gémeos digitais na organização são adoptados por 83% das empresas da Fortune 500 [7].
  • Avaliação comparativa preditiva: O Boston Consulting Group documentou a forma como as avaliações em tempo real estão a redefinir o panorama competitivo nas indústrias de tecnologia intensiva [8].
  • Mapeamento das oportunidades emergentes: Os dados da PwC Strategy& revelam uma correlação direta entre a identificação precoce de oportunidades baseadas na IA e o crescimento sustentado [9]

"As empresas que se baseiam apenas na análise tradicional do ROI já não vêem sequer a ponta do icebergue do valor da IA", afirma o Dr. Marcus Lee, CTO da Novartis Digital, com autoridade. "Estamos a assistir a uma redefinição completa de indústrias inteiras, impulsionada por organizações que adoptaram quadros de avaliação mais sofisticados." [10]

Ultrapassar o paradoxo da implementação de uma vez por todas

O paradoxo persiste, mas foi redefinido: para obter apoio para iniciativas ambiciosas de IA, continua a ser necessária uma justificação comercial convincente, mas os benefícios mais transformadores só se continuam a manifestar plenamente após a implementação. O estudo da Bain & Company "AI Value Realisation 2025" documenta o modo como as organizações pioneiras desenvolveram a abordagem da carteira estruturada [11]:

  • Projectos com um ROI quantificável: iniciativas de IA com benefícios imediatos que criam dinamismo e confiança (40% da carteira)
  • Investimentos estratégicos transformadores: Projectos com potencial disruptivo avaliados através de métricas mais amplas (40% da carteira)
  • Explorações baseadas na própria IA: a IA é utilizada para identificar e avaliar novas oportunidades de implementação, criando um ciclo virtuoso de inovação (20% da carteira)

A dimensão temporal: pensar em ciclos de transformação

Os benefícios da IA manifestam-se agora em ciclos de transformação interligados, e não em fases lineares, tal como salientado no relatório do IBM Institute for Business Value "AI Transformation Cycles" (março de 2025) [12]:

  • Ciclo de otimização (0-12 meses): Melhorias operacionais que criam as bases para transformações mais profundas
  • Ciclo de reinvenção (1-2 anos): Redefinição dos processos de decisão e dos modelos operacionais
  • Ciclo de disrupção (2+ anos): transformação do modelo de negócio e criação de novos paradigmas de mercado

A maturidade na adoção da IA em 2025 será medida pela capacidade de gerir estes três ciclos simultaneamente, em vez de progredir linearmente de um para o outro.

Conclusão: O futuro pertence aos visionários pragmáticos

As organizações que estão a dominar a adoção da IA em 2025 não são apenas as que possuem as tecnologias mais avançadas, mas também as que desenvolveram capacidades superiores para a orquestração estratégica dos investimentos.

O debate já não é entre métricas financeiras e considerações estratégicas, mas entre as organizações que desenvolveram quadros de avaliação integrados e as que estão a perder rapidamente relevância competitiva.

Esta abordagem exige um novo tipo de liderança: a capacidade de equilibrar o rigor analítico e a visão transformadora, o pensamento sistemático e a agilidade na tomada de decisões, a concentração nos resultados imediatos e o planeamento a longo prazo.

Erik Brynjolfsson observou recentemente na MIT AI Summit 2025: "A IA já não é apenas uma ferramenta a avaliar, mas um parceiro estratégico na redefinição do próprio futuro da organização. As nossas metodologias de avaliação têm de evoluir em conformidade." [13]

O perfil dos vencedores na era da IA 2.0 é agora claro: são as organizações que desenvolveram a capacidade de avaliar os investimentos em tecnologia não apenas como custos e benefícios, mas como catalisadores da transformação num ecossistema digital em constante evolução.

Fontes:

[1] Fórum Económico Mundial, "AI Investment Strategies Panel," Davos 2025, janeiro de 2025.
[2] Kahneman, D., et al., "Temporal Discounting in Corporate AI Investments," Harvard Business Review, março de 2025.
[3] McKinsey Global Institute, "AI Investment Strategies 2025," abril de 2025.
[4] MIT Technology Review, "The New Era of Human-AI Collaboration," fevereiro de 2025.
[5] Deloitte, "AI Resilience Report 2025," março de 2025.
[6] Forrester Research, "AI-Driven Business Ecosystems," abril de 2025.
[7] Gartner, "Future of AI Investment Report 2025," março de 2025.
[8] Boston Consulting Group, "Competitive Advantage in the Age of AI 2.0," fevereiro de 2025.
[9] PwC Strategy&, "Early AI Opportunity Identification and Market Growth," janeiro de 2025.
[10] Lee, M., "Beyond Optimization: AI as Strategic Partner," Digital Pharma Summit, março de 2025.
[11] Bain & Company, "AI Value Realization 2025," abril de 2025.
[12] IBM Institute for Business Value, "AI Transformation Cycles," março de 2025.
[13] Brynjolfsson, E., "AI as Strategic Partner," MIT AI Summit, abril de 2025.

Recursos para o crescimento das empresas

9 de novembro de 2025

Regulamentação da IA para aplicações de consumo: como se preparar para os novos regulamentos de 2025

2025 marca o fim da era do "Oeste Selvagem" da IA: AI Act EU operacional a partir de agosto de 2024 com obrigações de literacia em IA a partir de 2 de fevereiro de 2025, governação e GPAI a partir de 2 de agosto. A Califórnia é pioneira com o SB 243 (nascido após o suicídio de Sewell Setzer, um jovem de 14 anos que desenvolveu uma relação emocional com um chatbot), que impõe a proibição de sistemas de recompensa compulsivos, a deteção de ideação suicida, a lembrança de 3 em 3 horas de que "não sou humano", auditorias públicas independentes, sanções de 1000 dólares por infração. SB 420 exige avaliações de impacto para "decisões automatizadas de alto risco" com direitos de recurso de revisão humana. Aplicação efectiva: Noom citou 2022 por causa de bots que se faziam passar por treinadores humanos, acordo de 56 milhões de dólares. Tendência nacional: Alabama, Havaí, Illinois, Maine, Massachusetts classificam a falha em notificar chatbots de IA como violação do UDAP. Abordagem de sistemas críticos de risco de três níveis (cuidados de saúde/transporte/energia) certificação de pré-implantação, divulgação transparente virada para o consumidor, registo de uso geral + testes de segurança. Mosaico regulamentar sem preempção federal: as empresas multi-estatais têm de navegar por requisitos variáveis. UE a partir de agosto de 2026: informar os utilizadores sobre a interação com a IA, a menos que seja óbvio, e os conteúdos gerados por IA devem ser rotulados como legíveis por máquinas.
9 de novembro de 2025

Regulamentar o que não é criado: a Europa arrisca-se a ser irrelevante do ponto de vista tecnológico?

A Europa atrai apenas um décimo do investimento mundial em inteligência artificial, mas pretende ditar as regras mundiais. Este é o "Efeito Bruxelas" - impor regras à escala planetária através do poder de mercado sem impulsionar a inovação. A Lei da IA entra em vigor num calendário escalonado até 2027, mas as empresas multinacionais de tecnologia respondem com estratégias criativas de evasão: invocando segredos comerciais para evitar revelar dados de formação, produzindo resumos tecnicamente conformes mas incompreensíveis, utilizando a autoavaliação para rebaixar os sistemas de "alto risco" para "risco mínimo", escolhendo os Estados-Membros com controlos menos rigorosos. O paradoxo dos direitos de autor extraterritoriais: a UE exige que a OpenAI cumpra as leis europeias, mesmo no caso de formação fora da Europa - um princípio nunca antes visto no direito internacional. Surge o "modelo duplo": versões europeias limitadas versus versões mundiais avançadas dos mesmos produtos de IA. Risco real: a Europa torna-se uma "fortaleza digital" isolada da inovação mundial, com os cidadãos europeus a acederem a tecnologias inferiores. O Tribunal de Justiça, no processo relativo à pontuação de crédito, já rejeitou a defesa dos "segredos comerciais", mas a incerteza interpretativa continua a ser enorme - o que significa exatamente "resumo suficientemente pormenorizado"? Ninguém sabe. Última pergunta sem resposta: estará a UE a criar uma terceira via ética entre o capitalismo americano e o controlo estatal chinês, ou simplesmente a exportar burocracia para uma área em que não compete? Para já: líder mundial na regulação da IA, marginal no seu desenvolvimento. Vasto programa.
9 de novembro de 2025

Outliers: onde a ciência dos dados encontra histórias de sucesso

A ciência dos dados inverteu o paradigma: os valores atípicos já não são "erros a eliminar", mas sim informações valiosas a compreender. Um único outlier pode distorcer completamente um modelo de regressão linear - alterar o declive de 2 para 10 - mas eliminá-lo pode significar perder o sinal mais importante do conjunto de dados. A aprendizagem automática introduz ferramentas sofisticadas: O Isolation Forest isola os valores atípicos através da construção de árvores de decisão aleatórias, o Local Outlier Fator analisa a densidade local, os Autoencoders reconstroem dados normais e comunicam o que não conseguem reproduzir. Existem valores anómalos globais (temperatura de -10°C nos trópicos), valores anómalos contextuais (gastar 1000 euros num bairro pobre), valores anómalos colectivos (picos de tráfego de rede sincronizados que indicam um ataque). Paralelismo com Gladwell: a "regra das 10.000 horas" é contestada - Paul McCartney dixit "muitas bandas fizeram 10.000 horas em Hamburgo sem sucesso, a teoria não é infalível". O sucesso matemático asiático não é genético mas cultural: o sistema numérico chinês é mais intuitivo, o cultivo do arroz exige um aperfeiçoamento constante, ao contrário da expansão territorial da agricultura ocidental. Aplicações reais: os bancos britânicos recuperam 18% de perdas potenciais através da deteção de anomalias em tempo real, a indústria transformadora detecta defeitos microscópicos que a inspeção humana não detectaria, os cuidados de saúde validam dados de ensaios clínicos com uma sensibilidade de deteção de anomalias superior a 85%. Lição final: à medida que a ciência dos dados passa da eliminação de anomalias para a sua compreensão, temos de encarar as carreiras não convencionais não como anomalias a corrigir, mas como trajectórias valiosas a estudar.