ROI de IA - Retorno sobre o Investimento em Otimização de IA

Definição de ROI de IA - Retorno sobre o Investimento em Otimização de IA

ROI de IA (Retorno sobre o Investimento em Otimização de IA) é o valor líquido ou benefício que uma organização obtém a partir do seu investimento em inteligência artificial, calculado pela comparação dos retornos gerados—como economia de custos, crescimento de receita, melhorias de produtividade e eficiências operacionais—em relação ao custo total de implementação de IA, infraestrutura, pessoal e recursos. Diferente dos cálculos tradicionais de ROI, que se concentram exclusivamente em métricas financeiras, o ROI de IA abrange tanto retornos tangíveis (ganhos financeiros concretos) quanto retornos intangíveis (benefícios como melhor tomada de decisão, satisfação dos colaboradores e experiência do cliente). O conceito tornou-se cada vez mais crítico à medida que organizações em todo o mundo investem bilhões em tecnologias de IA, mas enfrentam dificuldades para demonstrar retornos mensuráveis. De acordo com o IBM Institute for Business Value, iniciativas de IA em toda a empresa alcançaram apenas 5,9% de ROI em 2023, apesar de representarem 10% dos investimentos de capital, destacando o desafio generalizado de transformar gastos com IA em valor de negócio demonstrável. Compreender e medir o ROI de IA é essencial para justificar investimentos contínuos, priorizar casos de uso de alto valor e garantir que as iniciativas de IA estejam alinhadas com os objetivos organizacionais mais amplos.

Contexto e Evolução Histórica da Medição de ROI de IA

O conceito de ROI de IA evoluiu significativamente desde os primeiros dias da adoção da inteligência artificial. Inicialmente, as organizações abordavam o ROI de IA de modo semelhante a investimentos tradicionais em tecnologia, focando principalmente em redução de custos e economia de mão de obra. No entanto, à medida que as aplicações de IA se tornaram mais sofisticadas e disseminadas—especialmente com o surgimento da IA generativa e dos sistemas de machine learning—as limitações dos modelos tradicionais de ROI ficaram evidentes. O desafio se intensificou porque os benefícios da IA muitas vezes vão além de métricas financeiras imediatas, abrangendo vantagens estratégicas, diferenciação competitiva e construção de capacidades de longo prazo. Segundo pesquisa da Deloitte sobre IA generativa no ambiente corporativo, o paradoxo entre aumento de investimento e retornos difíceis de obter tornou-se uma característica marcante do cenário de IA. As empresas estão investindo valores recordes em IA—US$ 37 bilhões em IA generativa em 2025, contra US$ 11,5 bilhões em 2024 (um aumento de 3,2 vezes ano a ano)—mas apenas uma pequena porcentagem relata retornos positivos significativos. Esse descompasso levou as organizações a repensarem como mensuram e comunicam o valor da IA. A evolução da medição do ROI de IA reflete uma maturidade maior na abordagem dos investimentos em tecnologia, migrando de cálculos simples de payback para estruturas abrangentes que consideram incertezas, benefícios intangíveis e criação de valor estratégico no longo prazo.

ROI Tangível vs. Intangível: Compreendendo Retornos Quantificáveis e Intangíveis

O ROI tangível representa a medida mais direta do retorno dos investimentos em IA, focando em ganhos financeiros quantificáveis que impactam diretamente a lucratividade e a eficiência operacional. Incluem-se aqui redução de custos trabalhistas via automação de tarefas repetitivas, ganhos de eficiência operacional com fluxos de trabalho otimizados e menor consumo de recursos, aumento de receita por experiências do cliente aprimoradas e personalização, e economia de tempo que resulta em melhorias mensuráveis de produtividade. Por exemplo, um sistema de IA que automatiza o processamento de faturas pode economizar centenas de horas de trabalho ao ano, reduzindo diretamente custos de mão de obra. Segundo pesquisas, muitas empresas relatam que ferramentas de IA liberam cinco horas de trabalho dos colaboradores a cada semana, o que pode ser convertido em reduções significativas de custos ou redirecionado para atividades de maior valor. Métricas de ROI tangível são mais fáceis de quantificar e comunicar aos stakeholders, sendo particularmente valiosas para garantir apoio executivo e financiamento contínuo.

O ROI intangível, por sua vez, captura os benefícios que são mais difíceis de monetizar, mas igualmente importantes para o sucesso organizacional de longo prazo. Incluem-se aqui melhora na qualidade da tomada de decisão via análises baseadas em IA que revelam padrões imperceptíveis a humanos, experiência do cliente aprimorada por personalização e interações responsivas, satisfação e retenção dos colaboradores quando a IA potencializa, em vez de substituir, o trabalho humano, e diferenciação competitiva que cria vantagens estratégicas. Um estudo de maio de 2025 revelou que equipes de vendas esperam que o NPS (Net Promoter Score) aumente de 16% em 2024 para 51% em 2026, principalmente devido a iniciativas de IA—um indicador relevante de ROI intangível. Embora métricas de ROI intangível sejam mais difíceis de converter em valores financeiros, são essenciais para o desempenho sustentado do negócio. Organizações que reconhecem e mensuram tanto o ROI tangível quanto o intangível criam uma visão mais completa do verdadeiro valor da IA, evitando subvalorizar iniciativas que entregam benefícios estratégicos sem retorno financeiro imediato.

Principais Métricas e KPIs para Medir o ROI de IA

A medição efetiva do ROI de IA requer o estabelecimento de um conjunto abrangente de indicadores-chave de desempenho (KPIs) alinhados aos objetivos organizacionais e que capturem dimensões financeiras e não financeiras do valor. Segundo pesquisas, 72% das empresas estão formalmente mensurando o ROI de IA generativa, com foco principalmente em ganhos de produtividade e lucro incremental. As organizações mais bem-sucedidas utilizam um painel de indicadores equilibrado, em vez de depender de uma única métrica.

KPIs de ROI tangível incluem:

• Custo por transação ou processo: mede a redução de custos operacionais por unidade de trabalho
• Horas de trabalho economizadas: quantifica o tempo liberado pela automação, tipicamente medido semanal ou anualmente
• Receita por cliente: monitora aumentos no valor do ciclo de vida do cliente e no ticket médio
• Taxa de redução de erros: avalia a melhoria em precisão e qualidade, reduzindo erros custosos
• Melhora na velocidade de processamento: capta ganhos de eficiência na execução de fluxos de trabalho
• Otimização de custos de infraestrutura: monitora economias obtidas por melhor uso de recursos e otimização em nuvem

KPIs de ROI intangível incluem:

• Índices de satisfação dos colaboradores: mede moral e engajamento relativos à adoção de ferramentas de IA
• Satisfação do cliente (NPS): acompanha melhorias na experiência e lealdade do cliente
• Velocidade de tomada de decisão: mede o tempo para obter insights e implementar decisões
• Precisão e confiabilidade do modelo: indica a qualidade e confiabilidade das saídas da IA
• Taxa de adoção: monitora o percentual de usuários pretendidos que utilizam ativamente os sistemas de IA
• Posicionamento competitivo: mede ganhos de participação de mercado e melhoria da percepção da marca

Segundo pesquisa da McKinsey, 39% dos respondentes atribuem algum nível de melhoria no EBIT (lucro antes de juros e impostos) ao uso de IA, embora a maioria tenha relatado menos de 5% do EBIT organizacional atribuível à IA. Contudo, também foram relatadas melhorias qualitativas: a maioria afirmou que a IA melhorou a inovação e quase metade observou aumento na satisfação do cliente e diferenciação competitiva.

Tabela Comparativa: Abordagens de Medição de ROI de IA

Implementação Técnica: Como as Organizações Calculam e Monitoram o ROI de IA

Calcular o ROI de IA requer uma abordagem estruturada que começa na fase de ideação e segue até a implantação e otimização contínua. Segundo o framework da Slalom Consulting, as organizações devem seguir um processo sistemático: Compreender todos os custos e benefícios do projeto, Definir a abordagem de medição do ROI com unidades claras, Alinhar a abordagem de ROI ao portfólio e aos KPIs de negócio, e Visualizar cálculos de ROI em painéis para facilitar a tomada de decisão.

O cálculo em si segue uma fórmula fundamental: ROI = (Benefício Líquido / Investimento Total) × 100. Porém, a complexidade está em estimar corretamente ambos os componentes. O investimento total inclui não apenas custos diretos (licenças de software, hardware, salários), mas também custos intangíveis frequentemente subestimados: investimentos em dados (aquisição, limpeza, rotulagem), investimentos em computação e armazenamento (que podem escalar dramaticamente com modelos de deep learning), tempo de especialistas envolvidos em todas as fases do projeto, e investimentos em treinamento para equipes de ciência de dados e usuários finais. Organizações frequentemente subestimam esses custos intangíveis, levando a projeções de ROI imprecisas.

O cálculo do benefício líquido também é complexo pois deve considerar incertezas e riscos. Por exemplo, se um sistema de IA prevê a gravidade de reclamações de clientes com 85% de precisão (contra 100% de um humano), o cálculo deve incluir o custo dos erros e seu impacto no negócio. Isso exige métricas de referência de desempenho humano e entendimento das consequências reais de falhas da IA. Além disso, as organizações devem considerar o valor do dinheiro no tempo—benefícios futuros valem menos do que retornos imediatos—e o decaimento de desempenho dos modelos de IA ao longo do tempo, à medida que os dados mudam e os modelos se desatualizam.

Organizações líderes implementam sistemas de acompanhamento de ROI em tempo real que monitoram continuamente o desempenho dos sistemas de IA em relação aos retornos projetados. Esses sistemas se integram a plataformas de monitoramento de IA que acompanham precisão dos modelos, taxas de adoção, métricas de custo e impacto em receita. Segundo pesquisas sobre acompanhamento de ROI em tempo real, organizações que monitoram continuamente podem identificar sistemas com baixo desempenho mais cedo e ajustar antes que valor significativo seja perdido. Isso é especialmente importante pois modelos de machine learning frequentemente deterioram em desempenho com o tempo, exigindo manutenção e re-treinamento para preservar o ROI.

Impacto de Negócios e Importância Estratégica da Medição do ROI de IA

A importância estratégica da medição do ROI de IA vai muito além da contabilidade financeira. O apoio da liderança depende fundamentalmente da demonstração de dados concretos que mostrem como a IA contribui para os objetivos do negócio. Quando apresentados casos sólidos com projeções de ROI e resultados reais, líderes e stakeholders são muito mais propensos a aprovar investimentos contínuos e a expansão das iniciativas de IA. Segundo pesquisas, organizações com um roteiro detalhado de adoção de IA foram quase quatro vezes mais propensas a experimentar crescimento de receita com IA do que aquelas sem um plano.

A priorização de investimentos é outro benefício crítico da medição rigorosa de ROI. Os casos de uso de IA generativa são numerosos, mas nem todos entregam valor igual para toda organização. Uma análise de ROI, especialmente com base em estudos de caso reais, revela quais implementações de IA têm potencial de entregar mais valor em relação aos custos. Assim, as organizações podem alocar recursos escassos em projetos de alto impacto em vez de perseguir todas as oportunidades de IA. Segundo pesquisa da IBM, equipes de desenvolvimento de produto que seguiram as quatro melhores práticas de IA em grau “extremamente significativo” relataram ROI mediano de 55% com IA generativa—bem acima da média empresarial de 5,9%.

A gestão de mudanças se beneficia da medição de ROI porque colaboradores frequentemente resistem a iniciativas de IA por medo de perda de emprego ou da qualidade das saídas da IA. Entretanto, uma análise de ROI que inclua métricas intangíveis como produtividade, satisfação e retenção dos colaboradores pode aliviar preocupações. Quando colaboradores veem evidências concretas de que a IA potencializa seu trabalho, e que o sucesso é mensurado por melhores índices de satisfação, a adoção cresce dramaticamente. Essa mudança cultural é essencial, pois mesmo o sistema de IA mais sofisticado não gera valor se não for adotado pelos usuários.

O sucesso de longo prazo depende do alinhamento dos investimentos em IA com objetivos estratégicos, e não apenas da busca por ganhos rápidos. Organizações que realizam análises abrangentes de ROI formam a base de um roteiro para o sucesso contínuo com IA emergente. Isso garante que os gastos com IA contribuam para objetivos como expansão de mercado, inovação de produtos ou excelência operacional, e não se transformem em experimentos isolados.

Desafios e Barreiras para Alcançar ROI Positivo em IA

Apesar do enorme potencial da IA, as organizações enfrentam obstáculos significativos para obter ROI positivo. Benefícios intangíveis são um desafio fundamental pois muitas melhorias proporcionadas pela IA—melhor engajamento de clientes, maior satisfação dos colaboradores, relações mais sólidas com fornecedores—são difíceis de quantificar. Projetos iniciais de IA frequentemente trazem melhorias sem exibir resultados em métricas financeiras tradicionais, dificultando a declaração de sucesso em ROI. Organizações que focam apenas em ganhos tangíveis de curto prazo podem ignorar esses benefícios intangíveis, mesmo que sejam fonte de grande valor no longo prazo.

Questões de qualidade e infraestrutura de dados talvez sejam a maior barreira para o ROI de IA. Segundo pesquisas, uma em cada quatro organizações aponta infraestrutura e dados inadequados como principal obstáculo. Sistemas fragmentados e dados em silos dificultam a medição do ROI, especialmente o impacto antes e depois das implantações de IA. Executivos costumam superestimar sua maturidade em dados, investindo em modelos sofisticados antes de corrigir falhas básicas de dados e infraestrutura. Quando modelos de IA são treinados com dados incompletos ou inconsistentes, as saídas são menos úteis, comprometendo o ROI potencial. Dados em silos também significam que soluções de IA podem não receber todas as informações necessárias, ou que os insights produzidos não chegam ao setor certo.

A evolução tecnológica superando as métricas é outro desafio. O campo da IA avança rapidamente, com novas ferramentas e capacidades surgindo regularmente. Esse ritmo supera a capacidade das organizações de medir o efeito. Líderes relatam que hype e pressão levam a investimentos prematuros na “próxima grande IA” antes de haver uma forma clara de avaliar o sucesso. Métricas tradicionais frequentemente ficam defasadas pois não foram desenhadas para processos movidos por IA. Por exemplo, como quantificar o valor de um assistente de IA melhorando a tomada de decisão dos colaboradores? Algumas empresas se veem com capacidades avançadas, mas sem KPIs acordados para medir sua contribuição.

Fatores humanos e desafios de adoção impactam significativamente a realização do ROI de IA. Novos sistemas de IA enfrentam resistência cultural ou baixa adoção se não forem bem geridos. Colaboradores podem desconfiar das recomendações da IA ou temer que a automação ameace seus empregos. Se a ferramenta de IA não for completamente adotada pelos usuários-alvo, os ganhos esperados de eficiência ou receita não se concretizam. Pesquisa da Deloitte destaca que resultados positivos em IA dependem de como as pessoas integram essas ferramentas ao dia a dia. Treinar equipes e gerenciar mudanças é essencial. Organizações que negligenciam o lado humano, não abordando preocupações ou oferecendo treinamento adequado, frequentemente veem seus projetos de IA estagnarem, entregando pouco ROI.

Entrelacemento com transformações maiores dificulta isolar a contribuição da IA. Iniciativas de IA normalmente são implementadas junto com outras grandes mudanças, como migração para nuvem, reestruturação de equipes ou novos modelos operacionais. Isso dificulta isolar o quanto dos ganhos se deve à IA. Se um banco implanta um sistema de detecção de fraudes baseado em IA ao mesmo tempo que renova sua infraestrutura de TI, a redução das perdas pode se dever a ambos. Executivos relatam dificuldade em separar os ganhos atribuíveis à IA em si. Esse desafio é especialmente verdadeiro para sistemas avançados (“agentic AI”) que automatizam processos de ponta a ponta, pois exigem ampla reengenharia de processos.

Estratégias para Otimizar o ROI de IA

Alinhamento estratégico é a base da otimização do ROI de IA. Organizações de alto ROI tratam a IA como iniciativa estratégica corporativa, e não como experimentos isolados. Projetos de IA devem ser escolhidos e desenhados em sintonia com os objetivos e dores principais da empresa. Ao focar em projetos que alavanquem crescimento de receita, eficiência ou diferenciação competitiva, as empresas usam IA para resultados significativos. Segundo a Deloitte, líderes em ROI de IA definem suas principais vitórias de IA em termos estratégicos: 50% citam “criação de oportunidades de crescimento de receita” e 43% “reinvenção do modelo de negócios”. Ou seja, ao idealizar aplicações de IA, as organizações devem questionar como ela pode abrir novos mercados, criar novos produtos ou aprimorar a proposta de valor. Além disso, tornar a IA parte da estratégia e agenda do alto escalão é essencial. Em muitas empresas líderes, a IA não está restrita ao laboratório de P&D: é patrocinada pelo C-level e, às vezes, pelo CEO ou chief AI officer como programa estratégico.

Investimento em qualidade e infraestrutura de dados é inegociável para o sucesso do ROI de IA. Organizações bem-sucedidas enfrentam a prontidão de dados de frente, eliminando silos, melhorando a qualidade dos dados e investindo em infraestrutura robusta para suportar cargas de IA. Adotam bancos de dados em tempo real ou plataformas de dados escaláveis em nuvem para que os modelos de IA sempre tenham dados frescos e relevantes. Também implementam forte governança de dados: entrada limpa e consistente gera saídas confiáveis. Há um aspecto de performance: IA, especialmente aplicações em tempo real ou de deep learning, é intensiva em computação. Organizações de alto ROI frequentemente utilizam soluções de dados de alta performance para apoiar os sistemas de IA. Cada milissegundo de latência ou gargalo na entrega de dados reduz a eficácia do sistema de IA. Por exemplo, um modelo de detecção de fraudes precisa analisar transações em menos de 100 milissegundos. Se a recuperação de dados é lenta ou o sistema não escala, o projeto não entrega valor, independentemente da qualidade do modelo.

Adoção cultural e aprendizado determinam o sucesso do ROI de IA. Organizações vencedoras tratam gestão de mudanças e educação como parte integrante da estratégia de IA. Começa com a liderança comunicando uma visão onde a IA é ferramenta para potencializar, não substituir, colaboradores. Muitos líderes em ROI de IA investem em treinamento de suas equipes. Segundo pesquisas, 40% dos líderes em ROI de IA tornam obrigatório o treinamento em IA para desenvolver fluência em toda a empresa. Treinar equipes ajuda os colaboradores a usar ferramentas de IA de forma eficaz e criativa. Também é importante abordar preocupações dos funcionários. Discussões transparentes sobre o impacto da IA nos cargos e envolvimento dos usuários na implementação reduzem resistência. Algumas empresas criam “campeões de IA” ou centros de excelência para disseminar boas práticas e apoiar equipes na adoção de soluções de IA.

Ampliação das estruturas de medição de ROI reconhece que diferentes projetos de IA exigem avaliações distintas. Em vez de aplicar uma fórmula única, organizações líderes desenvolvem KPIs e prazos adequados a cada tipo de projeto. Por exemplo, um projeto de IA generativa para acelerar design de produto pode ser medido pelo tempo de lançamento ou índice de inovação, e não por receita imediata. Líderes em ROI de IA usam diferentes estruturas de avaliação para tipos diversos de IA, como métricas de curto prazo para eficiência e de longo prazo para projetos transformadores. Para melhorar o ROI, é importante definir expectativas corretas. Alguns projetos de IA priorizam aprendizado e desenvolvimento de capacidades com retorno esperado em alguns anos. Empresas que se destacam frequentemente estabelecem métricas intermediárias, como acurácia do modelo, taxas de adoção ou NPS, como proxies para o ROI futuro.

Investimento estratégico contínuo é essencial para alcançar ROI relevante em IA. Organizações que têm retornos fortes são aquelas que não hesitaram, mas investiram pesado em recursos e tempo. Segundo pesquisas, 95% dos maiores performers em IA alocam mais de 10% do orçamento de tecnologia para IA. Além disso, aumentaram mais os gastos nos últimos 12 meses e planejam aumentar novamente. Esse nível de investimento fornece talento, tecnologia e P&D necessários para maturidade da IA. Essas empresas também diferenciam a abordagem de investimento: usam ferramentas externas para ganhos rápidos, mas desenvolvem capacidades internas em áreas estratégicas, equilibrando ROI imediato com vantagens proprietárias de longo prazo. Paciência faz parte da estratégia; líderes sabem que o ROI, especialmente em projetos ambiciosos, pode levar anos. Muitos esperam retornos significativos só após três a cinco anos em projetos de IA autônoma. Durante esse tempo, o apoio sustentado é fundamental.

Aspectos Essenciais e Boas Práticas para o Sucesso do ROI de IA

• Estabeleça métricas de referência antes da implementação da IA para permitir comparação precisa antes e depois e evitar erros de atribuição
• Defina objetivos de negócio claros alinhados aos projetos de IA para garantir que os investimentos tenham foco em resultados relevantes, e não apenas na tecnologia
• Invista primeiro em qualidade e infraestrutura de dados, pois bases de dados ruins comprometem todo o ROI subsequente
• Implemente sistemas de monitoramento em tempo real para acompanhar continuamente o desempenho da IA e corrigir desvios rapidamente
• Meça tanto o ROI tangível quanto o intangível para capturar o valor total da IA, incluindo benefícios como melhor tomada de decisão e satisfação dos colaboradores
• Garanta patrocínio executivo e envolvimento do C-level para financiamento, apoio interdepartamental e alinhamento estratégico das iniciativas
• Invista em gestão de mudanças e treinamento dos colaboradores para maximizar taxas de adoção e garantir que os usuários aproveitem as capacidades da IA
• Analise o ROI no nível do portfólio, e não apenas de projetos individuais, para otimizar a alocação de recursos em múltiplas iniciativas de IA
• Defina prazos realistas para realização do ROI conforme o tipo de projeto, com ganhos rápidos em 6-12 meses e iniciativas transformadoras em 3-5 anos
• Itere rapidamente com base em feedback e dados de desempenho para refinar implementações e maximizar a captura de valor ao longo do tempo

Evolução Futura e Perspectivas Estratégicas para o ROI de IA

A definição e medição do ROI de IA está evoluindo rapidamente à medida que as organizações ganham experiência e as tecnologias de IA tornam-se mais sofisticadas e integradas às operações. Sistemas de IA agentic—agentes autônomos capazes de executar tarefas complexas com mínima intervenção humana—surgem como nova fronteira para a mensuração de ROI de IA. Esses sistemas exigem ampla reengenharia de processos e mudanças organizacionais, tornando os cálculos tradicionais de ROI ainda mais complexos. No entanto, os primeiros indícios sugerem que a IA agentic pode entregar ROI substancialmente maior do que aplicações atuais de IA generativa, por automatizar fluxos de trabalho inteiros e não apenas tarefas isoladas.

Acompanhamento e otimização de ROI em tempo real tornam-se cada vez mais importantes à medida que as organizações implantam mais sistemas de IA em produção. Em vez de calcular o ROI retrospectivamente, empresas líderes implementam monitoramento contínuo que compara o desempenho da IA aos retornos projetados em tempo real. Isso permite identificar rapidamente sistemas com baixo desempenho e realocar recursos para iniciativas de maior valor. À medida que plataformas de monitoramento evoluem, as organizações terão visibilidade inédita sobre o desempenho dos investimentos em IA e sua contribuição para os objetivos de negócio.

Integração com monitoramento de citação de IA e marca representa nova dimensão na mensuração do ROI de IA. À medida que sistemas como ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews e Claude tornam-se fontes primárias de informação, organizações começam a medir o ROI não apenas por métricas internas, mas por sua visibilidade e citação em respostas geradas por IA. Surge assim uma nova categoria de ROI: ROI de visibilidade de marca e conteúdo, que mede o quanto o conteúdo, produtos e serviços de uma organização são referenciados e recomendados por sistemas de IA. Essa métrica ganha importância à medida que a IA influencia decisões de consumo e molda a percepção de mercado.

A padronização das estruturas de ROI de IA deve se acelerar à medida que entidades setoriais e consultorias desenvolvem boas práticas e benchmarks. As organizações compararão cada vez mais seu ROI de IA com padrões do setor e desempenho de pares, promovendo convergência de métricas e métodos. Isso facilitará benchmarking e identificação de áreas para melhoria.

Considerações regulatórias e de governança influenciarão cada vez mais a forma como as organizações mensuram e reportam o ROI de IA. Com governos implementando estruturas de governança e regulação de IA, será necessário contabilizar custos de conformidade e benefícios de mitigação de riscos nos cálculos de ROI. Isso deve levar a estruturas de ROI mais abrangentes, incorporando governança, ética e sustentabilidade ao lado de métricas financeiras.

O futuro da medição do ROI de IA será caracterizado por maior sofisticação, visibilidade em tempo real e integração aos sistemas de gestão de desempenho organizacional. Organizações que dominarem a mensuração do ROI de IA hoje estarão melhor posicionadas para otimizar investimentos, maximizar extração de valor e manter vantagem competitiva à medida que a IA se torna cada vez mais central nas operações de negócio.