Mais de metade dos CEOs reconhece que medir o retorno do investimento (ROI) em inteligência artificial continua a ser um desafio, numa fase em que as organizações procuram justificar os elevados montantes aplicados em tecnologia e infraestrutura. A conclusão é do SAP Concur CFO Insights Survey, que analisou a perceção de líderes executivos, financeiros e de TI sobre o impacto da IA nas empresas.
De acordo com o estudo, 54% dos CEOs e 50% dos responsáveis financeiros consideram que a dificuldade em avaliar o ROI está a travar a adoção da IA. Apesar do investimento significativo nos últimos anos, cerca de 39% dos CEOs e 38% dos CFO admitem que ainda é "muito cedo" para determinar se estas iniciativas estão efetivamente a gerar valor.
Os dados revelam também uma divergência relevante entre áreas. Os responsáveis de TI apresentam uma visão mais otimista, sendo o grupo que mais frequentemente indica que a IA está a superar expectativas, enquanto as equipas de gestão e finanças mostram maior cautela, refletindo a dificuldade em traduzir ganhos operacionais em métricas financeiras claras.
Entre os principais obstáculos identificados, destacam-se a lentidão na materialização dos benefícios, apontada por 53% dos CFO, e expectativas iniciais consideradas excessivamente otimistas por 51% dos inquiridos. A qualidade e integração dos dados surge igualmente como um fator crítico, sendo referida por mais de metade dos líderes como entrave direto ao desempenho das iniciativas de IA.
No que respeita aos critérios de avaliação, produtividade, poupança de tempo, redução de custos e melhoria de qualidade continuam a ser os principais indicadores utilizados. No entanto, o impacto na experiência do cliente surge com menor relevância, sugerindo que muitas implementações permanecem centradas em ganhos internos, com menor visibilidade estratégica para os decisores de topo.
O estudo aponta ainda para a necessidade de maior alinhamento entre áreas. A ausência de métricas comuns e de uma abordagem transversal à medição do ROI contribui para a dificuldade em escalar projetos de IA, limitando a sua evolução de fases piloto para aplicações em larga escala.
Num contexto em que o investimento em IA continua a acelerar, com despesas globais em infraestrutura e desenvolvimento a atingir níveis recorde, a capacidade de demonstrar retorno económico torna-se um fator determinante. Sem modelos claros de medição e governação, os ganhos de eficiência podem não se traduzir em valor financeiro tangível, condicionando decisões futuras de investimento.
Para reforçar áreas consideradas críticas para o futuro da Europa
