A Medição do Uso de IA Torna-se um Requisito Empresarial
As equipes empresariais já utilizam dezenas de ferramentas de IA em seu trabalho diário. O uso varia desde a geração de código e análises até a redação de suporte ao cliente e pesquisa interna. No entanto, a supervisão permanece desigual entre funções, papéis e indústrias. Uma nova pesquisa coloca a medição e a governança no centro deste ambiente operacional.
Executivos frequentemente expressam confiança em sua compreensão das atividades de IA na organização. No entanto, diretores e gerentes envolvidos nas operações diárias descrevem uma condição diferente, com uma queda de confiança conforme se aproxima da execução. Isso resulta em uma lacuna de 16 pontos entre as perspectivas dos executivos e dos diretores sobre a visibilidade da IA. Essa lacuna persiste em diferentes indústrias e tamanhos de empresas.
O uso de IA não autorizada contribui para essa desconexão. Mais de um quinto dos líderes identificam o uso de ferramentas de IA pessoais ou não autorizadas como uma barreira ao sucesso, mesmo que a maioria desse grupo relate alta confiança na visibilidade. A aquisição de ferramentas fornece uma visão sobre as licenças compradas, mas oferece insights limitados sobre os padrões de uso diário.
Um CEO afirmou que os executivos acreditam que a IA é visível, valiosa e controlada, enquanto a adoção avança mais rápido do que a medição e a governança são inconsistentes. Até que as empresas possam organizar seus esforços em torno de dados em tempo real, a IA pode ser tanto um ativo estratégico quanto uma responsabilidade estratégica.
Desconfiança na Base
A maioria das empresas depende de mais de um produto de IA. Organizações que relatam retornos mais fortes usam em média 2,7 ferramentas, em comparação com 1,1 para os pares de baixo desempenho. Ferramentas especializadas apoiam fluxos de trabalho distintos, enquanto plataformas centralizadas representam apenas uma parte da atividade diária.
Essa diversificação introduz redundância. Alguns líderes acreditam que ferramentas sobrepostas são uma fonte de desperdício orçamentário. Recursos de IA incorporados em plataformas SaaS aumentam essa contagem. A média de grandes empresas opera 23 ferramentas de IA, com 45% da adoção ocorrendo fora dos canais formais de aquisição de TI.
Somente 38% das organizações mantêm um inventário abrangente das aplicações de IA em uso. Lacunas no inventário complicam a governança, o orçamento e a gestão de riscos, especialmente à medida que estruturas regulatórias exigem conscientização contínua dos sistemas implantados.
Mais Ferramentas, Menos Visibilidade
O retorno sobre o investimento varia amplamente por setor. Organizações de varejo, software, manufatura e telecomunicações relatam alta probabilidade de realização de ROI em seis meses. Já setores como hospitalidade, restaurantes e saúde apresentam expectativas mais baixas.
A estrutura do fluxo de trabalho explica grande parte da diferença. Setores que decompõem o trabalho do conhecimento em tarefas discretas e automatizáveis conseguem resultados mais rápidos. Indústrias ancoradas em operações físicas ou processos altamente regulamentados relatam progresso mais lento. O setor de saúde se destaca com alta confiança executiva na visibilidade, mas com as menores expectativas de ROI, refletindo fricções de governança e restrições de conformidade.
Diferenças por Função
Os resultados também diferem por função de trabalho. As equipes de TI relatam os melhores resultados e a maior confiança em visibilidade e ROI. Essas equipes usam IA para gerar código, automatizar infraestrutura e acelerar entregas, produzindo resultados mensuráveis, como frequência de implantação e tempo de atividade do sistema.
Suporte ao cliente e logística relatam confiança mais baixa. O uso de IA nessas funções se concentra em tarefas de redação, sumarização e coordenação que oferecem ganhos incrementais. A medição permanece limitada, e a atribuição de valor se torna difícil. Funções de suporte ao cliente apresentam a menor confiança em ROI entre todas as funções, apesar do pesado investimento em chatbots e ferramentas de assistência ao agente.
Desafios de Medição e Governança
A maioria dos trabalhadores relata economias modestas de tempo com IA. Mais de 85% economizam menos de 10 horas por mês. Um pequeno grupo de usuários avançados, cerca de 6% da força de trabalho, relata economias superiores a 20 horas por mês. Esses usuários se envolvem em várias ferramentas e capacidades avançadas.
A formação está fortemente correlacionada com a proficiência. Organizações com programas de treinamento formal em IA relatam níveis de habilidade mais altos, satisfação e ganhos de produtividade. Métricas de utilização sozinhas não capturam essa diferença. Contagens de login e adoção de licenças fornecem insights limitados sobre eficácia ou criação de valor.
Problemas Estruturais
Questões estruturais limitam a medição empresarial. Trinta por cento dos entrevistados citam lacunas de responsabilidade na medição de IA. A propriedade fragmentada entre equipes segue de perto. As limitações técnicas ocupam uma posição inferior.
As políticas de governança existem na maioria das organizações, embora a execução varie. Sessenta e nove por cento relatam ter políticas de risco e conformidade em IA, e mais de 80% expressam satisfação com as diretrizes. Ao mesmo tempo, muitos carecem de visibilidade sobre taxas de adoção da força de trabalho, exposição a riscos e métricas de valor. Organizações com governança formalizada demonstram maior probabilidade de ROI, refletindo o alinhamento entre liderança, segurança e equipes operacionais.
As métricas acompanhadas enfatizam a facilidade de coleta. Dinheiro economizado, porcentagem de usuários e tempo economizado por semana lideram a lista. Menos organizações acompanham o investimento por ferramenta, a maturidade por função ou as melhorias na velocidade de entrega. Essas lacunas limitam a capacidade de conectar o uso de IA com os resultados empresariais.
