Além do Headcount: Repensando o ROI da Inteligência Artificial?

Imagem gerada com uso de IA no ChatGPT

Se Michael Jackson estivesse vivo (alguns acreditam que está), talvez sentisse que seu título de “Rei do POP” estaria ameaçado. Hoje, em praticamente todas as rodas de conversa, eventos corporativos, conferências profissionais, publicações e debates, Inteligência Artificial é “o assunto”.

O hype da inteligência artificial criou uma ansiedade coletiva que tem pressionado executivos a exigirem resultados rápidos de suas equipes de tecnologia. Nos últimos três anos, consolidou-se a sensação de que organizações que não investissem em IA seriam ultrapassadas e relegadas à margem da história. Orçamentos foram redirecionados, prioridades estratégicas mudaram e agora chegou a hora de mostrar resultados e justificar as decisões tomadas.

Neste contexto, mandar um monte de gente embora e apontar a redução de custos com mão de obra aparece como uma métrica óbvia de ROI. Mas será mesmo?

Este artigo não questiona o potencial da IA. Pelo contrário. Parte justamente do reconhecimento de que estamos diante de uma das tecnologias mais transformadoras da história recente. O ponto de reflexão é outro: IA não é um problema. O que precisamos discutir é se temos clareza sobre o valor que pretendemos obter dela e se aquilo que estamos efetivamente alcançando corresponde ao que pretendíamos.

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O problema do ROI em transformação organizacional

“Comprei uma maquininha de cortar cabelo por R$ 200 e agora não preciso mais gastar dinheiro indo ao barbeiro. Em quatro meses ela se paga.”

A lógica do payback, considerando R$ 50 por corte, parece simples. Mas não é preciso muita reflexão para perceber que há algo errado nessa conta. O trabalho do barbeiro não é apenas passar a máquina. Existe habilidade, experiência, senso estético, improvisação, relacionamento humano e profissionalismo que não vêm embutidos no equipamento. Não é uma troca equivalente.

Com IA, muitas organizações parecem correr o risco de cair em uma armadilha parecida.

A forma tradicional de calcular ROI privilegia métricas tangíveis e imediatas. Redução de custo mensal é mais fácil de medir do que valor estratégico, capacidade de inovação, retenção de conhecimento, satisfação do cliente ou fortalecimento de marca. Indicadores que raramente são listados em planilhas de curto prazo.

Segundo pesquisas recentes da PwC, muitos CEOs ainda não conseguem perceber ganhos financeiros concretos com iniciativas de IA generativa, apesar do enorme volume de investimento realizado [1]. Ao mesmo tempo, estudos associados ao MIT indicam que boa parte das iniciativas de IA ainda não apresenta impacto mensurável em P&L (Profit & Loss), muitas vezes por falta de integração adequada aos processos e objetivos de negócio [2].

A superficialidade com que algumas organizações estão tentando obter valor com uso de IA pode ser a principal barreira para o alcance de resultados reais.

O custo invisível da Inteligência Artificial

Mesmo pensando apenas em custo, o exemplo da maquininha de cortar cabelo continua simplista demais quando comparado à adoção de IA em um negócio real.

IA não é um produto de prateleira que se compra e coloca para funcionar no dia seguinte. Uma solução corporativa de IA exige investimento em análise, desenvolvimento, integração, testes, implantação, governança e segurança. E depois de pronta, os custos continuam.

A IA demanda supervisão humana contínua para lidar com situações não automatizáveis. Equipes precisam monitorar erros, corrigir alucinações, tratar riscos de segurança, revisar vieses e realizar ajustes constantes no modelo. Além disso, existe o custo computacional da inferência e do consumo de tokens, que não é desprezível e, pior, pode ser pouco previsível.

Pesquisas recentes sobre governança e economia operacional de IA já começam a discutir a necessidade de práticas de “AI FinOps”, com equipes de TI, finanças e negócios trabalhando juntas para tomar decisões entre velocidade, custo e desempenho, justamente porque o comportamento de consumo dos modelos pode variar significativamente dependendo do contexto, do volume e até da forma como usuários interagem com os sistemas.

Isso não significa que IA “não vale a pena”. Significa apenas que o custo total de operação frequentemente é subestimado ou ignorado em business cases otimistas demais.

Quando eficiência destrói capacidade organizacional

Mais uma vez: a maquininha de cortar cabelo não é o barbeiro.

Ao realizar layoffs para substituir pessoas por automação, empresas correm o risco de jogar fora o bebê junto com a água do banho. O que vai embora não é apenas custo operacional. Vai embora conhecimento tácito, memória organizacional, relacionamento com o mercado, confiança construída ao longo do tempo e cultura corporativa desenvolvida durante anos.

A relação entre clientes, fornecedores e empresas muitas vezes depende mais das pessoas do que dos processos. Uma organização não é apenas um conjunto de fluxos automatizáveis. Ela também é formada por redes de colaboração, contexto histórico, comunicação informal e inteligência coletiva.

Pesquisadores como Ikujiro Nonaka e Thomas Davenport exploram há décadas o valor do conhecimento tácito e da memória organizacional como ativos estratégicos difíceis de substituir. [3][4]

E alguns casos recentes parecem reforçar essa preocupação.

A Klarna ganhou destaque global ao anunciar substituições relevantes de atendimento humano por IA. Posteriormente, a empresa reviu parcialmente sua estratégia e voltou a contratar pessoas para determinadas funções de suporte e relacionamento, reconhecendo limitações importantes relacionadas à experiência do cliente e à necessidade de interação humana em situações mais complexas. [5]

Algo semelhante aconteceu com a Duolingo. Ao anunciar uma estratégia “AI-first” e a substituição gradual de contratados por automação, a empresa enfrentou forte reação pública, perda de percepção positiva da marca e críticas relacionadas à qualidade e ao impacto humano das decisões. Posteriormente, executivos precisaram esclarecer publicamente que a intenção da IA deveria ser amplificar capacidades humanas, e não simplesmente eliminar pessoas. [6][7]

Esses casos não significam que IA fracassou. Mostram apenas que automação excessivamente simplista pode gerar efeitos colaterais relevantes quando métricas de redução de custo passam a ser confundidas com geração sustentável de valor.

O problema macroeconômico: produtividade para quem?

Não há nada de errado em priorizar investimentos em IA. Muito menos em buscar produtividade ou retorno financeiro. Pesquisa e desenvolvimento sempre tiveram papel fundamental na transformação da sociedade e da economia.

O problema começa quando a única bússola estratégica passa a ser redução de headcount para justificar metas trimestrais e bônus executivos, e quando a inovação passa a ser entendida apenas em função da redução dos custos e do aumento dos lucros empresariais sem considerar seu impacto para a sociedade.

Essa visão de curto prazo pode gerar uma distorção perigosa: tratar seres humanos apenas como custo operacional substituível.

Recentemente, a própria Santa Sé entrou nesse debate através da Carta Encíclica Magnifica Humanitas do Papa Leão XIV. [8]

O documento alerta para o risco de que os avanços da inteligência artificial sejam conduzidos prioritariamente em benefício de poucos grupos econômicos, ampliando desigualdades e reduzindo a dignidade humana a métricas de eficiência e vantagem competitiva.

“É desejável que a tecnologia alivie o homem de trabalhos particularmente pesados, repetitivos ou perigosos e ofereça um apoio inteligente à atividade humana; porém, o princípio geral deve continuar a ser a proteção dos postos de trabalho e do papel insubstituível da pessoa. O objetivo de maiores lucros não pode justificar escolhas que sacrifiquem sistematicamente o emprego, pois a pessoa humana é um fim e não um meio, e a ordem económica deve manter-se subordinada à sua dignidade e ao bem comum.” (Papa Leão XIV)

A carta do Papa não condena a IA. Pelo contrário. Reconhece seu enorme potencial transformador. Mas convoca governos, empresas, profissionais e sociedade a participarem conscientemente dessa transformação, colocando a pessoa humana no centro das decisões tecnológicas. Economistas como Daron Acemoglu vêm alertando que automação nem sempre gera benefícios distribuídos de maneira equilibrada. A questão não é apenas produzir mais, mas entender quem se beneficia desse aumento de produtividade e quais capacidades sociais e econômicas estão sendo destruídas no processo. [9]

Relatórios da OECD também apontam riscos de aumento de desigualdade e polarização do mercado de trabalho caso governos e organizações não invistam em adaptação, requalificação profissional e mecanismos mais sustentáveis de transformação econômica. [10]

É importante lembrar que não estamos diante de um desastre natural inevitável. Os avanços da IA são conduzidos por decisões humanas. Isso significa que executivos, investidores, líderes de tecnologia e profissionais de análise de negócios possuem influência e responsabilidade direta sobre a forma como essa transformação será conduzida.

Rumo a um modelo mais justo e inteligente de avaliação do ROI da Inteligência Artificial

Precisamos de uma visão mais madura para avaliar o sucesso das iniciativas de IA.

Redução de custos de mão de obra pode, sim, ser um benefício legítimo da automação. Em muitos contextos, substituir trabalho repetitivo por tecnologia faz sentido e gera ganhos reais. O problema surge quando esse passa a ser o único (ou principal) indicador utilizado para justificar investimentos complexos de transformação.

IA não deveria ser encarada apenas como substituta de capacidade humana. Seu maior potencial talvez esteja justamente em ampliar essa capacidade. É preciso definir, a priori, quais são os outcomes esperados de cada iniciativa para orientá-las de maneira estratégica.

Possíveis indicadores para medir o ROI incluem:

satisfação do cliente;
qualidade;
redução de risco;
velocidade de inovação;
retenção de conhecimento;
melhoria da qualidade de vida (de clientes, colaboradores ou da sociedade);
inteligência organizacional;
adaptabilidade;
capacidade analítica;
sustentabilidade do negócio no longo prazo.

Esse tipo de discussão exige profissionais capazes de conectar tecnologia, estratégia, pessoas e valor de negócio de forma integrada. Exige uma visão menos mecanicista e mais sistêmica da transformação organizacional. [11]

Algumas iniciativas já começam a explorar caminhos diferentes.

Um relatório recente da Brookings Institution e da AIPI sobre soberania digital em nações indígenas norte-americanas mostra um posicionamento bastante diferente daquele normalmente encontrado no setor corporativo tradicional. [12]

Nessas comunidades, a IA vem sendo discutida como ferramenta de fortalecimento institucional e ampliação da capacidade humana local, e não como mecanismo prioritário de substituição de trabalhadores. O objetivo explícito é preservar empregos comunitários, fortalecer autonomia e garantir que os ganhos tecnológicos permaneçam alinhados aos valores e à dignidade das pessoas afetadas pela transformação.

Me parece que essa visão tem algo importante a ensinar ao restante do mercado. A manutenção de empregos como diretriz prioritária acima da maximização imediata do lucro pode parecer estranha à lógica tradicional do capital, mas se torna bastante compreensível quando a preservação da dignidade humana e da vida em sociedade passam a fazer parte da equação numa visão em que fazemos parte de uma aldeia global.

Conclusão

O modelo tradicional de cálculo de ROI pensado para automação de processos pode não ser o mais adequado para tomar decisões no momento em que estamos vivendo com a expansão da inteligência artificial.

Encarar IA apenas como mecanismo de substituição de mão de obra é uma visão limitada sobre uma tecnologia que possui potencial muito maior. Precisamos desenvolver formas de direcionar a implementação de maneira mais inteligente, humana e sustentável.

Se quisermos que a IA nos leve a um estágio melhor de desenvolvimento econômico e social, precisaremos de líderes responsáveis, métricas mais maduras e organizações capazes de enxergar além do curto prazo.

Afinal, produtividade não deveria ser apenas produzir mais com menos pessoas. Deveria significar criar mais valor para clientes, empresas, profissionais, sociedade e meio ambiente.

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