Apresentado pela Apptio, uma empresa IBM
Os gastos com IA estão aumentando, mas o impacto complete permanece muitas vezes uma questão em aberto. Colmatar esta lacuna requer respostas claras sobre a forma como a IA é governada, medida e vinculada aos resultados empresariais.
A incerteza do ROI não é exclusiva da IA: no Relatório de gestão de investimentos em tecnologia Apptio 2026t, 90% dos líderes de tecnologia entrevistados disseram que a incerteza do ROI tem um impacto moderado ou grande nas decisões gerais de investimento em tecnologia, um aumento de 5 pontos percentuais ano após ano. Por outras palavras, os líderes tecnológicos estão a aumentar a sua confiança no ROI – mesmo que não saibam totalmente como medi-lo. E a economia da IA envolve custos novos e imprevisíveis, complicando ainda mais os cálculos do ROI. Confrontados com a incerteza crescente e os orçamentos crescentes, os líderes tecnológicos precisam de uma estrutura clara e fiável para avaliar o ROI da IA.
As organizações esperam cada vez mais que a IA em escala pague as suas próprias despesas, pelo menos parcialmente. De acordo com o relatório de gestão de investimentos em tecnologia da Apptio, 45% das organizações entrevistadas pretendem financiar a inovação reinvestindo as poupanças provenientes das eficiências impulsionadas pela IA. Esse modelo pressupõe que tais poupanças são alcançáveis e quantificáveis. Entretanto, os dois terços das organizações que planeiam realocar o capital orçamental existente para a IA precisarão de clareza sobre as compensações envolvidas.
Assim como nos primeiros dias da nuvem pública, os custos e retornos da IA são difíceis de prever. Os preços variam amplamente entre os fornecedores e continuam a evoluir, enquanto o consumo é imprevisível. A pressão para adotar rapidamente também é formidável à medida que as organizações enfrentam a ameaça de disrupção por parte de concorrentes mais ágeis.
A nova matemática do ROI da IA
Considerando as muitas variáveis, os líderes tecnológicos devem ver o ROI da IA como uma questão de otimização. A alto nível, a implementação de iniciativas de IA é inevitável. A questão é como obter os maiores retornos possíveis – tanto financeiros como organizacionais.
Comece com o problema de negócios. Há muitas maneiras pelas quais a IA pode gerar um impacto positivo, mas os recursos e o foco organizacional podem ser limitados. Certifique-se de priorizar as iniciativas certas, baseando sua estratégia de investimento em IA em metas quantificáveis vinculadas a resultados reais de negócios. Você está tentando melhorar a velocidade de tomada de decisão? Aumentar o rendimento ou a capacidade? Ou perseguir casos interessantes com alto potencial de retorno, mas mínima relevância estratégica?
Decide como é o sucesso. A IA pode introduzir uma nova capacidade ou aumentar uma já existente. Para novos recursos, articule as possibilidades que você gostaria de desbloquear, como novas oportunidades de receita, fluxos de trabalho ou processos de tomada de decisão. Para melhorias, estabeleça o desempenho básico e o aumento esperado que você pretende alcançar com IA.
Considere como as finanças influenciarão sua avaliação. Alguns casos de uso podem mostrar resultados mínimos no curto prazo, mas gerar valor significativo no longo prazo. Qual o seu prazo para retorno? Por outro lado, implementações mais bem-sucedidas com adoção rápida podem gerar contas de inferência inesperadamente altas. Isso significaria desligar a tomada – ou inclinar-se ainda mais? Como deve ser sua curva de custo e retorno ao longo dos anos? Ao mapear seu cronograma, estabeleça limites claros para determinar se você prosseguirá, pausará, interromperá ou acelerará seu investimento.
Identifique os KPIs certos. Os retornos de um investimento em IA podem ser ainda mais difíceis de avaliar do que os custos. Uso, eficiência e impacto financeiro são importantes. Mas as métricas de sucesso da IA nem sempre serão simples. Pode haver novos padrões de uso que você ainda não tem como medir. Seu ambiente tecnológico pode passar por mudanças subsequentes que exigem uma avaliação mais aprofundada. Você conseguirá diminuir sua dependência de outras ferramentas, como a redução de vagas em sua plataforma de análise de dados? Como você considerará as comparações de preços entre ferramentas para vários provedores de IA com taxas variáveis?
Para obter um contexto e uma visão completos, deve também ter em conta o alinhamento da iniciativa com a sua estratégia mais ampla e considerar o custo de oportunidade dos investimentos que de outra forma poderia ter feito. Lembre-se de que você não está avaliando o valor comercial da IA isoladamente; você está decidindo se é o melhor uso do capital finito em todos os seus investimentos.
Estas decisões exigirão um nível de conhecimento que excede em muito o necessário para justificar compras tradicionais, como infraestrutura de rede ou software program empresarial. Os líderes tecnológicos que navegam nas complexidades da economia da IA devem considerar um novo quadro para a tomada de decisões baseada em dados.
Tornando o investimento em IA sustentável com a TBM
A gestão de negócios de tecnologia (TBM) ajuda a tornar o ROI mais concreto e mensurável, para que possa ser relevante para o negócio. Ao reunir o gerenciamento financeiro de TI (ITFM), o AI FinOps (gerenciamento financeiro em nuvem para cargas de trabalho de IA) e o gerenciamento estratégico de portfólio (SPM), uma estrutura TBM conecta dados financeiros, operacionais e de negócios em toda a empresa.
A TBM pode ajudar os líderes a construir uma base de custos confiável que seize os gastos com IA em mão de obra, infraestrutura, inferência, armazenamento e aplicativos. À medida que as cargas de trabalho de IA mudam dinamicamente, o TBM fornece visibilidade sobre como esses gastos são distribuídos entre sistemas locais e ambientes de nuvem — ambos exigindo planejamento de capacidade diferente para conjuntos de habilidades especializadas. O quadro também liga os investimentos aos resultados empresariais, alinhando as iniciativas de IA com prioridades estratégicas e resultados mensuráveis. Com maior visibilidade, você pode identificar problemas e tomar decisões rapidamente, como detectar picos de custos antecipadamente. A detecção precoce pode ajudar a determinar se a mudança de utilização merece uma mudança de financiamento. Essa visão unificada dos dados financeiros e operacionais ajuda os líderes a dimensionar o que está funcionando e a reavaliar o que não está à medida que a adoção aumenta. A TBM fornece visibilidade e contexto essenciais em toda a conversa sobre gerenciamento de gastos com IA. Mesmo à medida que os preços evoluem, as ferramentas mudam e os fluxos de trabalho mudam, você pode aplicar a mesma abordagem analítica e entender o que realmente está funcionando e demonstrar o ROI. Os líderes que operacionalizam a IA dentro de uma estrutura TBM podem:
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Avalie o ROI nos níveis de projeto e portfólio
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Identifique picos de custos inesperados
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Evaluate várias ferramentas de IA
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Entenda os efeitos em cascata nos sistemas de gestão de negócios
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Defenda decisões de investimento com confiança
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Entenda e gerencie os custos totais e o uso em todo o ciclo de vida do investimento em IA
Da teoria à prática
As organizações estão indo além dos experimentos de IA e já ultrapassamos o ponto em que esses investimentos podem ser financiados apenas com base no otimismo. Num contexto de maior incerteza e sensibilidade aos custos, os conselhos de administração estão a colocar questões mais estratégicas e o setor financeiro pretende dados fiáveis.
Os líderes empresariais que tratam a IA como um investimento gerido, em vez de uma aposta na inovação, são aqueles que a escalarão com sucesso. Para financiar a IA de forma responsável, os líderes devem estabelecer clareza sobre o âmbito, os resultados, os fatores de custos e a prontidão. Uma abordagem orientada pela TBM fornece a base de dados, visibilidade e responsabilidade para tomar essas decisões.
Saiba mais aqui sobre como Apptio TBM transforma o gerenciamento de gastos de TI na era da IA.
Ajay Patel é gerente geral da Apptio, uma empresa IBM.
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