Assinaturas espalhadas e uso sem registro dificultam medir o retorno da inteligência artificial. White Cube propõe indicadores de uso, reutilização e ROI
A inteligência artificial generativa entrou nas empresas pela porta de várias áreas ao mesmo tempo, em propostas comerciais, atendimento, análise de documentos, programação e produção de conteúdo. Agora surge uma pergunta que muitos gestores não conseguem responder: quanto esse uso está devolvendo para o negócio?
A dificuldade tem origem na forma como a IA chegou. Cada setor escolheu suas ferramentas e contratou assinaturas próprias. Sem um ponto central de gestão, os custos ficam fragmentados, o uso não é registrado de maneira uniforme e o conhecimento gerado se perde nas conversas individuais. Sem esses dados, não há base para calcular retorno.
Medir começa por centralizar
Para Alexandre Azevedo, CEO da White Cube (www.whiteconductor.com.br), empresa do Grupo Think especializada em tecnologias de inteligência para organizações, o retorno só aparece quando a empresa passa a administrar a IA como um recurso corporativo.
“A IA já está presente na rotina das empresas. O valor aparece quando esse uso deixa de depender de iniciativas isoladas e passa a ser gerido como capacidade corporativa, com impacto na operação, nas decisões e nos resultados do negócio.”
Foi com essa lógica que a White Cube desenvolveu o White Conductor. A plataforma concentra o acesso a diferentes modelos de IA generativa, entre eles ChatGPT, Gemini e Claude, e reduz a dependência de contratos individuais. Com tudo no mesmo ambiente, a empresa passa a enxergar o uso de forma consistente.
Os indicadores que importam
O monitoramento do White Conductor acompanha o nível de atividade por meio de três tipos de indicador: utilização, reutilização e retorno sobre investimento. A reutilização tem peso especial porque a plataforma inclui bibliotecas de prompts, com curadoria e apoio à otimização, que permitem salvar os comandos que funcionam e replicá-los em outras equipes. Um bom prompt reaproveitado vira ganho de produtividade em escala, e não fica restrito a uma única pessoa.
A medição também depende de usar o modelo certo para cada tarefa. Como os modelos têm desempenhos diferentes em atividades como síntese de documentos, análises, código e conteúdo, a orquestração permite combinar mais de um deles dentro de um mesmo trabalho.
“O desafio não é escolher uma única IA para toda a empresa. É garantir que cada equipe use o recurso mais adequado para sua atividade dentro de um ambiente seguro, rastreável e alinhado às prioridades da organização”.
Controle de permissões, registros de atividade, auditoria e repositórios seguros, sem compartilhamento externo dos dados, completam a estrutura.
Previsibilidade como resultado
Segundo Azevedo, o avanço da IA corporativa depende de integrar tecnologia, dados, pessoas e processos, e a governança é parte da infraestrutura para crescer com previsibilidade. Medir o retorno da IA, portanto, exige três passos: centralizar o acesso às ferramentas, registrar o uso e acompanhar indicadores de utilização, reutilização e ROI. Sem isso, a tendência é de custos crescentes e resultados difíceis de comprovar. Com isso, o conhecimento disperso pode virar produtividade, qualidade e vantagem competitiva.
