Chega de “prova de conceito”: por que os modelos de IA baseados em resultados estão revolucionando o cenário de TI

O fim da ingenuidade: por que precisamos recalcular completamente a viabilidade econômica da inteligência artificial

Enquanto o Vale do Silício vive uma verdadeira corrida do ouro e bilhões em capital de risco são investidos em IA generativa, a desilusão se espalha pelas salas de reuniões das empresas europeias. A discrepância é alarmante: por um lado, existe a promessa revolucionária da tecnologia; por outro, um balanço patrimonial que dificilmente se justifica por métodos convencionais. Muitas empresas estão descobrindo que suas dispendiosas iniciativas de IA, embora tecnicamente impressionantes, são economicamente decepcionantes.

O problema, no entanto, não reside na tecnologia em si, mas em como medimos e gerenciamos seu valor. Por décadas, executivos aprenderam a calcular investimentos em TI, como implementações de SAP ou sistemas de CRM — projetos determinísticos com início, fim e benefícios definidos. Mas a IA segue regras diferentes: é volátil, probabilística e está em constante evolução. Qualquer pessoa que tente navegar neste novo mundo com os antigos mapas da aquisição tradicional de TI corre o risco de afundar orçamentos enormes na "armadilha do custo irrecuperável" sem jamais obter retornos mensuráveis.

Essa situação é particularmente crítica para as PMEs alemãs e as grandes empresas europeias. Encurralada entre o poder capitalista dos EUA, impulsionado pela inovação, e a expansão controlada pelo Estado chinês, a Europa corre o risco de ficar para trás. A solução, porém, não pode ser investir mais dinheiro indiscriminadamente. Em vez disso, é necessária uma mudança radical de paradigma: deixar de pagar por infraestrutura e licenças e passar a recompensar resultados concretos.

O artigo a seguir analisa as deficiências estruturais dos modelos de investimento tradicionais, revela os fatores ocultos que elevam os custos dos projetos de IA e apresenta uma solução que minimiza os riscos e garante a criação de valor desde o primeiro dia. É um guia para tomadores de decisão que desejam compreender a IA não como um brinquedo tecnológico, mas como uma vantagem competitiva lucrativa.

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Por que os modelos de investimento tradicionais na Europa estão fadados ao fracasso e como um realinhamento radical pode garantir o acesso aos mercados globais

A discrepância atual entre os investimentos maciços em inteligência artificial e os retornos reais que ela gera representa um dos problemas mais urgentes para líderes empresariais em todo o mundo. Enquanto empresas de private equity e venture capital dos EUA injetaram mais de US$ 100 bilhões no setor somente em 2024, as empresas europeias — particularmente as PMEs alemãs — enfrentam uma realidade preocupante. Uma grande parte dos cálculos de ROI para IA empresarial está se mostrando falha. Isso não se deve à falta de rigor matemático, mas sim a premissas fundamentalmente incorretas. A infraestrutura tecnológica e os modelos financeiros construídos sobre ela, desenvolvidos ao longo de décadas para sistemas de TI determinísticos como ERP ou CRM, estão entrando em colapso diante da volatilidade e da natureza probabilística dos sistemas de IA modernos. Qualquer pessoa que ainda tente gerenciar IA generativa com os mesmos KPIs de uma implementação SAP está, essencialmente, navegando em um oceano com um mapa.

A incompatibilidade estrutural das métricas clássicas de TI

O principal problema com os cálculos de investimento tradicionais reside na incompreensão da natureza dos projetos de IA. Quatro dinâmicas distinguem fundamentalmente esses investimentos da implementação de software convencional, levando os modelos de ROI padrão a produzirem previsões sistematicamente imprecisas.

Em primeiro lugar, existe um sério problema de cronograma. O ROI clássico pressupõe uma fase de implementação definida, seguida por uma fase de retornos mensuráveis. No entanto, projetos de IA raramente se comportam de forma linear. Um projeto planejado como um piloto de seis meses frequentemente evolui para uma fase experimental de quatorze meses. A prontidão para produção, que supostamente estava a apenas algumas semanas de distância, permanece uma meta teórica mesmo um ano depois. Enquanto o denominador na equação do ROI aumenta constantemente devido aos custos contínuos, o numerador – o retorno – permanece em zero.

Em segundo lugar, os projetos de IA estão sujeitos a uma extrema variabilidade de escopo. Enquanto os projetos de TI tradicionais geralmente seguem especificações rígidas, os casos de uso de IA evoluem dinamicamente. Um sistema de processamento de documentos pode se transformar em uma plataforma de recuperação de conhecimento durante o desenvolvimento, apenas para ser substituído por uma solução de fluxo de trabalho baseada em agentes pouco antes da implementação. Como os fundamentos tecnológicos — modelos, estruturas e ferramentas — mudam com uma meia-vida de apenas alguns meses, as soluções devem ser continuamente adaptadas para evitar se tornarem obsoletas após a implantação.

Em terceiro lugar, o problema da atribuição apresenta desafios aparentemente insuperáveis ​​para os departamentos financeiros. Mesmo que um sistema de IA gere valor, isolar esse valor é complexo. O aumento da receita é atribuível ao novo mecanismo de recomendação de IA, à equipe de vendas reformulada ou simplesmente a condições econômicas favoráveis? Ao contrário do software determinístico, onde a causalidade costuma ser clara, com a IA, frequentemente se mede apenas a contribuição para um resultado, e não sua causa exclusiva.

Em quarto lugar, a armadilha do custo irrecuperável muitas vezes leva a decisões irracionais. A maioria dos projetos de IA empresarial exige investimentos iniciais significativos: provisionamento de infraestrutura, limpeza de dados, treinamento de modelos e integração. A isso se somam os custos de gerenciamento da observabilidade da IA, uma vez que os modelos, diferentemente do software estático, estão sujeitos à degradação de desempenho, conhecida como deriva, e devem ser monitorados continuamente. O momento em que se pode validar se o investimento vale a pena geralmente é tão tardio no projeto que a maior parte do orçamento já foi irremediavelmente gasta.

O contexto global e a desvantagem locacional específica da Europa

Esses riscos inerentes encontram um ecossistema particularmente frágil na Europa. Enquanto as empresas americanas são frequentemente apoiadas por capital de risco tolerante ao risco e cultivam uma cultura de "falhar rápido", o mercado europeu opera em um ambiente de alta aversão ao risco e regulamentação rigorosa. Embora a Lei de IA da União Europeia proporcione segurança jurídica, ela impõe custos significativos de conformidade às pequenas e médias empresas (PMEs). Estimativas sugerem que os testes de conformidade para um único sistema de IA de alto risco podem custar até € 400.000 se não houver sistemas de gestão da qualidade estabelecidos.

Isso está criando uma lacuna de investimento perigosa. Os investimentos dos EUA em IA superam em muito os europeus. A China, por sua vez, está usando a integração dirigida pelo Estado para forçar economias de escala na indústria. A Alemanha e a Europa correm o risco de ficarem presas em uma posição delicada: tecnologicamente dependentes dos modelos americanos e sob pressão de preços devido à eficiência chinesa. Para os executivos de alto escalão europeus, isso significa que os projetos de IA devem ser não apenas lucrativos, mas também estrategicamente vitais. No entanto, é justamente o Mittelstand alemão, a espinha dorsal da economia europeia, que está hesitante. Apenas cerca de um terço das grandes empresas e uma fração ainda menor das PMEs têm IA em uso produtivo. O medo de custos incalculáveis ​​e benefícios incertos está sufocando a inovação.

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Da promessa abstrata à realidade mensurável

Para romper esse impasse, o argumento comercial para a IA precisa ser radicalmente repensado. Organizações bem-sucedidas não começam perguntando sobre a tecnologia, mas sim sobre o resultado. A primeira pergunta deve ser: Que resultado comercial específico essa IA possibilitará? Objetivos vagos como "aumento da eficiência" ou "promoção da inovação" são inúteis nesse contexto. Um argumento comercial robusto exige métricas precisas que possam ser acompanhadas semanalmente em um painel de controle.

Bons exemplos disso são concretos e verificáveis: reduzir o tempo de revisão de contratos de quatro horas para vinte minutos, aumentar a taxa de resolução no primeiro contato no atendimento ao cliente de 62% para 78% ou reduzir a entrada manual de dados para solicitações de empréstimo em 80%. Se uma meta não puder ser formulada na linguagem de um chefe de departamento, não há justificativa comercial.

A segunda questão crucial diz respeito à validação: como saber se funciona? Os modelos tradicionais respondem a essa pergunta no final do projeto — geralmente após dezoito meses. No entanto, os projetos de IA exigem validação contínua. O que precisamos observar na segunda semana para confirmar o rumo? Qual é o ponto de decisão no terceiro mês em que o projeto pode ser interrompido se os indicadores forem insuficientes? Os melhores investimentos são estruturados para comprovar rapidamente seu valor ou fracassar antes que um capital significativo seja perdido.

Os destruidores invisíveis de capital na estrutura de custos

Mesmo que o objetivo seja sólido, muitos cálculos falham devido a custos ocultos que são frequentemente ignorados na fase inicial. A preparação de dados consome cerca de 60% do tempo e do orçamento na maioria dos projetos. Isso envolve não apenas a limpeza técnica, mas também a governança, a normalização e a aprovação legal, particularmente complexa, de conjuntos de dados na Europa.

Outro fator subestimado é a complexidade da integração. Uma IA que funciona em um ambiente de demonstração isolado tem pouco em comum com um sistema incorporado em arquiteturas e fluxos de trabalho de segurança existentes. Essa "última etapa" da integração geralmente custa mais do que o próprio componente de IA e é onde a maioria dos projetos trava. Some-se a isso os custos operacionais contínuos. Os modelos exigem monitoramento constante para detectar desvios e retreinamento regular quando os padrões de dados mudam.

Por fim, o custo de oportunidade do tempo quase nunca é calculado. Cada mês que um projeto de IA leva para entregar valor representa um mês de criação de valor perdida. Um projeto com duração de 18 meses e um ROI de 200% pode ser economicamente pior do que um projeto com duração de seis semanas e um ROI de 80%, porque este último gera fluxo de caixa positivo por 16 meses a mais. As organizações com o melhor ROI não são necessariamente aquelas com os maiores retornos, mas sim aquelas que alcançam valor mensurável mais rapidamente com o menor investimento de capital.

Além do investimento de capital: a mudança de paradigma rumo a modelos de financiamento orientados a resultados

Diante desses riscos e da relutância europeia, novos modelos de precificação e negócios que transferem o risco do comprador para o fornecedor estão ganhando força. Provedores como Unframe e outros players inovadores no mercado estão estabelecendo princípios baseados na validação prévia do compromisso. Essa abordagem de precificação baseada em resultados pode ser a chave para superar o congelamento de investimentos na Europa.

Em vez de investir em infraestrutura antecipadamente (CapEx) ou pagar por licenças por usuário (precificação por assento) que muitas vezes não são utilizadas, as empresas pagam apenas pelos resultados obtidos. Os custos são proporcionais ao valor gerado, e não aos recursos consumidos. Isso resolve diretamente o problema de atribuição e força os fornecedores a venderem somente soluções que realmente funcionam.

Neste modelo, cada projeto começa com um caso de uso definido e um resultado mensurável. O cliente vê a IA funcionando com seus próprios dados e em seu ambiente antes de fazer um investimento significativo. Não há projetos com duração de 18 meses com a expectativa de retorno do investimento ao final. A criação de valor é priorizada. Além disso, os altos custos iniciais de infraestrutura são frequentemente eliminados, já que as plataformas modernas cuidam da preparação de dados e da implantação do modelo. Isso elimina os custos ocultos que podem consumir até 80% do orçamento.

Outra vantagem desse modelo é o abandono dos modelos de licenciamento baseados no usuário, que no passado penalizavam a adoção em larga escala. Se cada usuário adicional acarreta custos, o uso da tecnologia fica artificialmente limitado. Os modelos orientados a resultados, por outro lado, incentivam o uso generalizado, já que mais usuários geralmente levam a mais resultados e, portanto, a um maior valor agregado.

Implicações estratégicas para a liderança europeia

Para os tomadores de decisão na Europa, isso significa que a era das "provas de conceito" experimentais, sem um caminho claro para a criação de valor, acabou. A realidade econômica exige uma mudança de foco, deixando de lado o fascínio pela tecnologia e caminhando para uma precisão quase cirúrgica na definição de resultados de negócios. As empresas não devem usar workshops e fases piloto para aprender o que a IA pode fazer, mas sim para isolar o caso de uso mais valioso e validar seu impacto econômico.

É aconselhável buscar parcerias com fornecedores dispostos a assumir riscos e serem avaliados por resultados. No entanto, isso também exige uma mudança de mentalidade por parte do cliente: deixar de comprar "horas de TI" ou "licenças" e passar a investir em parcerias que gerem valor. Em um mundo dominado pelos EUA e pela China por meio de alocação maciça de capital, a eficiência na aplicação desse capital é a única chance da Europa. A chave não é gastar mais dinheiro, mas investir esse dinheiro em modelos que se paguem antes do vencimento. Quem ainda se baseia em previsões de 18 meses já perdeu o jogo. A verdadeira competitividade surge quando a geração de valor não é prometida, mas comprovada desde o primeiro dia.

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