Método em cinco etapas ajuda gestores a comparar horas, qualidade e adoção antes e depois de implementar inteligência artificial em uma área
Muitas empresas já pagam por licenças de inteligência artificial, mas ainda não conseguem responder quantas horas foram economizadas nem quais áreas adotaram de fato a tecnologia. Para preencher essa lacuna, a Quintus, empresa especializada em IA corporativa, recomenda começar a medição por um único caso de uso, com cenário anterior registrado e resultado apresentado em termos de negócio.
Cinco etapas para medir
O primeiro passo é escolher uma área com alto volume de trabalho repetitivo. Em seguida, registra-se o cenário anterior: tempo médio das tarefas, pessoas envolvidas e volume processado. Só então a IA é implementada, com dados e ferramenta definidos previamente.
A quarta etapa consiste em comparar horas economizadas, qualidade das entregas e taxa de adoção. A quinta é reportar à liderança em linguagem de negócio, deixando de lado métricas como número de prompts. Um exemplo citado pela Quintus é o de uma equipe de atendimento que passa a analisar 100% das conversas com apoio de IA, em vez de avaliar apenas uma amostra.
Onde estão as horas manuais
Para orientar a escolha da área, a Quintus usa em seus diagnósticos uma estimativa ilustrativa das tarefas recorrentes que ainda consomem horas manuais, mesmo em empresas com assinaturas de IA. Registrar reuniões e atualizar o CRM somam aproximadamente 22 horas por mês; montar relatórios recorrentes, cerca de 16 horas; responder e-mails repetitivos, 15 horas; resumir documentos e propostas, 13 horas; preparar apresentações e conferir planilhas manualmente, cerca de 11 horas cada.
O total ilustrativo chega a aproximadamente 88 horas mensais por equipe, com base nas automações mais comuns entre clientes da Quintus e em custo médio de R$ 50 por hora. A própria empresa ressalta que o número real depende de cada operação e deve ser confirmado em diagnóstico.
Resultados divulgados
Entre os casos divulgados pela Quintus está o do Grupo Rohden, que passou de 30 para 80 usuários ao migrar de contas individuais para uma plataforma corporativa com governança, em quatro meses. Na Effecti, a IA passou a apoiar a análise de qualidade do atendimento em tempo real, saindo de uma amostra mínima para a totalidade das conversas avaliadas.
A empresa também informa indicadores agregados de sua base: mais de 1.000 profissionais usando IA com governança, mais de R$ 8 milhões poupados e mais de 200.000 horas economizadas. Os números são divulgados pela própria Quintus e não representam garantia de resultado equivalente para outras organizações. Outros exemplos estão reunidos nos cases de sucesso.
Medir depende de visibilidade
O cálculo de retorno esbarra no uso que acontece fora do radar. O estudo The Value of AI: Brazil 2026, da SAP com a Oxford Economics, noticiado pela Forbes Brasil, aponta que 82% das empresas brasileiras convivem com uso não autorizado de IA. Dados do mesmo ciclo de divulgação indicam que 26% das tarefas corporativas no país já são apoiadas pela tecnologia, embora os indicadores possam ter metodologias diferentes.
Sem saber quem usa o quê, a comparação entre antes e depois perde consistência. A Quintus apresenta sua abordagem de produtividade mensurável, explica como funciona a estrutura de IA corporativa e oferece um diagnóstico de maturidade em IA para empresas que querem identificar o ponto de partida.
Para medir o retorno da inteligência artificial, o caminho é começar pequeno: uma área, um cenário anterior documentado, um resultado comparável e um relatório que traduza horas e qualidade em impacto para o negócio.
