Pesquisa sugere tratar a IA como carteira de investimentos; para a Grand Thera, o indicador é o prejuízo que a tecnologia evitou
Contar quantas horas a inteligência artificial economizou ou quantos pilotos a empresa colocou em operação não basta para medir o valor da tecnologia. A recomendação é da Gartner, que orienta os CFOs a avaliar os programas de IA pelo impacto na empresa e a tratá-los como uma carteira, com peso maior em cenários, decisão e ativos reutilizáveis.
A orientação converge com a leitura da Grand Thera, deeptech de Florianópolis que atua com segurança para decisões de alto risco e tem conselhos, conselheiros e CFOs como interlocutores. Para Fernando Negrini, CEO da Grand Thera, a mudança de critério cabe em uma pergunta. “A pergunta que o conselho deveria fazer ao CFO não é quantas horas a IA economizou. É qual prejuízo ela evitou”, afirma.
O que os números mostram
A recomendação se apoia em pesquisa feita em março com 204 líderes financeiros. Do total investido em IA pela função, 45% têm foco em produtividade, 20% em qualidade da decisão e 35% tentam equilibrar os dois objetivos. O retorno percebido segue outra proporção: apenas 17% dos CFOs relatam valor significativo ou transformacional nas iniciativas de produtividade, contra 31% nas voltadas à decisão.
Outro resultado indica onde está o maior potencial. As áreas que investiram em iniciativas capazes de criar novas propostas de valor, produtos ou mercados tiveram mais que o dobro de chance de relatar alto valor realizado com IA.
Por que horas poupadas não bastam
Segundo a Gartner, os projetos de eficiência têm um limite: quando uma tarefa fica mais rápida, o ganho para de crescer, a menos que essa velocidade altere uma decisão mais ampla da empresa. A consultoria também aponta uma lacuna de percepção, já que a área financeira reporta avanço na adoção de IA enquanto o conselho enxerga impacto estratégico limitado. De acordo com a Gartner, os conselhos valorizam investimentos que gerem crescimento, melhorem a decisão e criem vantagem competitiva, e a carteira típica de projetos ainda não reflete essas prioridades.
O descompasso aparece também entre os conselheiros. Levantamento da Corporate Board Member com membros de conselhos de companhias abertas americanas, publicado em abril, mostra que cerca de metade deles ampliou o tempo de pauta dedicado a risco, mas só 3% dos conselhos dizem ter IA extensivamente integrada à supervisão de risco e à tomada de decisão.
Sinal, decisão e evidência
A empresa entende que a automação virou commodity e que o valor migrou para a camada de inferência, que separa sinal de ruído, quantifica o efeito financeiro e deixa registrada a trilha de evidências que sustentou cada decisão. Para Negrini, medir pelo impacto exige que a IA entregue mais do que velocidade. “Produtividade em escala não vira resultado sozinha. Quem responde pelo número precisa de uma sequência que a maioria dos projetos de IA não entrega: o sinal antecedente, a decisão e as evidências auditáveis que justificam essa decisão”, diz.
A empresa aplica essa lógica no TheraOS, plataforma proprietária e com marca registrada que combina organização de dados, consulta em linguagem natural e algoritmos autônomos, os AITs, voltados a monitorar risco e sinalizar impacto financeiro antes que ele apareça no resultado. A versão mais recente substituiu os painéis tradicionais por um centro de comando orientado a decisão. Em um dos projetos entregues, um escopo dimensionado para dois anos foi concluído em seis meses.
Para medir o resultado da IA, a orientação da Gartner é acompanhar o efeito nas decisões e no desempenho da empresa, e não apenas o tempo economizado nas tarefas.
