Key Takeaways
Desafios do Retorno do Investimento em IA: Muitas organizações têm dificuldade em medir o retorno do investimento em IA, atribuindo frequentemente os problemas à gestão em vez da implementação.
Desalinhamento das Métricas: As métricas atuais centram-se no desempenho da tecnologia, mas não abordam os problemas subjacentes relacionados com as pessoas e os processos.
Impacto a Longo Prazo: Implementações deficientes de IA podem causar danos organizacionais que se acumulam ao longo dos anos, comprometendo a eficácia.
Saúde Organizacional: As decisões de investimento em IA devem dar prioridade às métricas das pessoas e dos processos, a par das métricas tecnológicas, para garantir um sucesso sustentável.
Lacunas na Liderança: A liderança da transformação normalmente não envolve os recursos humanos, conduzindo a investimentos de curto prazo sem viabilidade a longo prazo.
O relatório do ROI tem sempre um aspeto impecável. Horas poupadas, pessoal reafeto, tempo de ciclo reduzido, taxas de adoção a aproximarem-se do valor de referência que o fornecedor sugeriu na reunião inicial. Setas verdes. Gráficos a subir e para a direita. O CFO anui com aprovação.
Dezoito meses mais tarde, algo não está bem. A rotatividade aumentou nos departamentos que deveriam beneficiar mais da mudança. A colaboração entre equipas tornou-se menos fluida. Uma equipa que antes funcionava com uma espécie de coerência informal move-se agora como se atravessasse areia movediça. Ninguém consegue apontar uma causa, por isso atribui-se a responsabilidade aos suspeitos do costume: estilo de gestão, pressão do mercado, qualquer coisa relacionada com o pós-pandemia.
O lançamento da IA que o precedeu por seis trimestres nem sequer é mencionado.
É este o custo real de medir mal o ROI da IA. Não é uma rubrica orçamental. É uma degradação lenta que surge atribuída à causa errada e é tratada com os remédios errados.
Métricas tecnológicas vs. métricas de pessoas
As métricas que dominam as conversas sobre investimento em IA — tempo poupado, pessoal reafeto, tempo de ciclo reduzido e, cada vez mais, utilização — são todas indicadores avançados do desempenho tecnológico. Medem a camada da transformação que é mais fácil de quantificar.
O que não medem é a camada organizacional, onde residem os custos reais de uma implementação deficiente e onde se acumulam até se tornarem impossíveis de ignorar.
A utilização merece um escrutínio especial, porque se presume que seja um indicador da saúde organizacional quando, na realidade, é um indicador comportamental. Uma análise da BCG do final de 2025 concluiu que 60% das empresas a nível mundial não estavam a gerar qualquer valor material com a IA, apesar de investimentos substanciais, e identificou, em parte, as próprias métricas como responsáveis.
As organizações obcecadas com os números de início de sessão e o tempo despendido como indicadores indiretos da adoção aprenderam da pior forma que essas medidas não mostram de todo se a IA se tornou central na forma como as pessoas trabalham efetivamente.
Taxas de adoção elevadas indicam que as pessoas estão a utilizar a ferramenta. Não dizem nada sobre se o trabalho está a correr bem, se as equipas estão a funcionar, ou se o conhecimento tácito que antes circulava através das tarefas colaborativas continua sequer a circular. Uma força de trabalho pode atingir todos os valores de referência de utilização enquanto o tecido de ligação da sua forma efetiva de funcionamento se desfaz silenciosamente.
O relatório da BCG de outubro de 2024, "Onde está o valor da IA?" — baseado num inquérito a 1 000 CxOs em 59 países — concluiu que cerca de 70% dos desafios de implementação da IA resultam de questões relacionadas com pessoas e processos.
A afetação orçamental na maioria das implementações é exatamente contrária a isso: a maioria dos recursos é canalizada para a tecnologia, enquanto a gestão da mudança e a preparação organizacional são tratadas como rubricas orçamentais, em vez de serem consideradas componentes estruturais do investimento.
Quando as métricas utilizadas para avaliar uma transformação apenas dizem respeito à camada tecnológica, está-se, por definição, a medir a parte da equação com menor probabilidade de determinar o seu sucesso.
Redefinir o ROI
A perspetiva do CFO não está errada por si só. Aplica uma disciplina rigorosa a uma questão real: este investimento está a gerar retorno?
O problema é que aplica uma lógica de afetação de capital ao que é, fundamentalmente, um problema de mudança organizacional, e os horizontes temporais não coincidem.
Os ciclos de ROI do software duram entre 12 e 18 meses. Os danos organizacionais resultantes de uma implementação mal gerida acumulam-se ao longo de dois a três anos e vêm à superfície com o aspeto de algo completamente diferente.
Vale a pena analisar como é que o CFO acaba por ter esta conversa. Anthony Onesto, que passou a sua carreira no setor da tecnologia de RH e está agora a criar práticas de transformação da IA para empresas de média dimensão, descreve a cascata de pressão.
Os conselhos de administração pressionam os CEO, os CEO procuram dentro da organização alguém que assuma a responsabilidade, e a escolha natural recai inicialmente no CTO ou no CIO. Quando isso se revela insuficiente, a conversa passa para o CFO.
Essa será sempre uma decisão financeira, que por vezes é a decisão certa e por vezes não é.
A sua perspetiva é que os RH deveriam liderar estas transformações, não como uma reflexão tardia de gestão da mudança, mas como a função mais bem posicionada para pensar sobre a forma como as máquinas e as pessoas trabalham em conjunto. O facto de isso raramente acontecer, argumenta, é estrutural. A maioria dos líderes de RH nunca se ofereceu para assumir esse papel, e a cascata de pressão não os envolve naturalmente.
O resultado é uma conversa sobre o ROI moldada por quem herdou a responsabilidade e, na maioria das organizações, os incentivos dessa pessoa estão orientados para uma eficiência de curto prazo demonstrável, não para a saúde organizacional a longo prazo.
Desafiar as Identidades Profissionais
A perturbação da identidade, por si só, ilustra esta lacuna. Quando as tarefas rotineiras são automatizadas, a identidade profissional acompanha frequentemente essa mudança. O analista que desenvolveu a sua capacidade de julgamento através de trabalho repetitivo e de baixo risco tem agora, em teoria, trabalho de maior valor para realizar.
Na prática, o contexto em que se estava a desenvolver foi removido e ninguém criou uma alternativa. A perturbação não se manifesta no momento do anúncio. Surge oito ou dez meses mais tarde sob a forma de desmotivação, que parece um problema cultural e é tratada como tal, enquanto a causa efetiva permanece esquecida num antigo registo de implementação.
Esta não é uma preocupação marginal. É o mecanismo através do qual os investimentos em automação produzem resultados piores do que os projetados, apesar de atingirem os seus objetivos de eficiência. Os objetivos foram definidos para o sistema errado.
O que é automatizado raramente é apenas uma tarefa. O trabalho rotineiro inclui frequentemente funções informais que não são visíveis em nenhum mapa de processos: ritmos de coordenação entre equipas, mentoria integrada em fluxos de trabalho colaborativos e pontos de contacto profissionais que proporcionam aos colaboradores mais jovens uma exposição regular à forma como funciona o julgamento dos profissionais seniores.
Nada disto está documentado, porque não precisa de estar até desaparecer. Nesse momento, aprende-se da forma mais difícil quanto valia.
Um relatório semanal transversal que três membros da equipa elaboravam em conjunto não servia apenas para produzir um relatório. Produzia alinhamento, visibilidade e uma razão permanente para que essas equipas mantivessem um contacto regular. Automatize o relatório e captou a eficiência.
O custo disso não aparece na apresentação do ROI. Acaba por aparecer na forma como essas equipas trabalham em conjunto — ou deixam de trabalhar em conjunto.
O argumento a favor de alargar aquilo que é contabilizado como custo não é um argumento contra o rigor do ROI. É um argumento a favor da aplicação desse rigor ao sistema completo, em vez de a um subconjunto conveniente. Se 70% daquilo que determina os resultados de uma transformação reside na dimensão humana e organizacional, então um quadro de medição que exclui essa dimensão não é conservador; é sistematicamente otimista relativamente às coisas erradas.
A Abordagem Certa
O que inclui um quadro de medição mais completo:
- Tendências de rotatividade nas funções afetadas, com um período de desfasamento adequado incorporado
- Padrões de comunicação transversal antes e depois de alterações significativas na automação
- Taxas de transferência de conhecimento para colaboradores mais jovens
- Níveis de confiança, medidos através de inquéritos concebidos para revelar os sentimentos reais, em vez de indicadores indiretos de satisfação.
Nada disto é tecnicamente difícil. A maioria das organizações não o faz porque nunca relacionou as decisões de automação com os resultados de saúde organizacional enquanto prática deliberada.
Ravin Jesuthasan, cujo trabalho sobre arquitetura da força de trabalho abrange décadas de transformação empresarial, explica-o de forma clara:
Não conheço uma única organização que tenha colocado a tecnologia em primeiro lugar, deixado de lado a dimensão humana da equação e que alguma vez tenha alcançado um resultado bem-sucedido.
As organizações que começam pela tecnologia, argumenta, desenvolvem uma visão binária do problema, substituindo o elemento humano sempre que possível e nunca construindo a sustentabilidade organizacional que faz com que a transformação perdure.
Resolver o problema da medição é, em parte, uma questão técnica e, sobretudo, uma questão de governação. Alguém presente quando são tomadas decisões sobre o investimento em IA precisa de ser responsável pela vertente da saúde organizacional e de ter autoridade para a tratar como equivalente à vertente da eficiência, e não como algo subordinado a esta.
Na maioria das organizações, essa pessoa ou não está presente ou não tem essa autoridade. O CHRO é frequentemente consultado sobre a gestão da mudança como uma tarefa de implementação, e não como uma dimensão de igual importância na definição do que significa o sucesso.
Jesuthasan enquadra o fracasso mais amplo em termos que vão além da medição.
A mudança que está a ser exigida aos líderes é maior do que tudo o que vimos nos últimos 150 anos. E não creio que muitos deles a compreendam.
Isso não é tanto uma condenação como uma observação estrutural. Os líderes que tomam decisões sobre investimentos em IA foram formados num mundo onde a tecnologia e a organização eram problemas separáveis. Já não são.
A apresentação sobre o ROI que mantém as duas coisas separadas é um documento legado aplicado a uma situação fundamentalmente diferente e o erro, que se acumula nos números de rotatividade e nas lacunas de colaboração, está a tornar-se dispendioso.
