A inteligência artificial está ajudando muitas pessoas a trabalhar com mais produtividade, mas isso não necessariamente se traduz em melhores resultados para seus empregadores. No estudo The State of AI 2026, da McKinsey, 80% dos 1.719 entrevistados de 97 países disseram que a IA havia melhorado sua produtividade individual. Apenas 37% relataram um impacto positivo nos resultados operacionais de suas empresas.

Bruno Machado, ao escrever sobre a adoção da IA na Ânima Educação, afirma que essa diferença destaca o desafio de transformar ganhos individuais em valor para os negócios. Ele descreve um sistema pessoal que coleta dados de saúde de seus dispositivos e envia um resumo diário pelo WhatsApp. O projeto custou US$ 19 em junho, boa parte durante o desenvolvimento e os testes; seus custos operacionais rotineiros eram de apenas alguns centavos. Uma pequena tarefa, porém, havia sido executada por semanas no modelo mais caro porque ele não percebeu a configuração.

Os custos da IA variam conforme a complexidade da tarefa e o modelo utilizado, escreve Machado, por isso o modelo mais capaz não é necessário para todas as aplicações. Em escala empresarial, o uso indiscriminado de configurações caras pode elevar os gastos em muitos fluxos de trabalho. Acompanhar o consumo é importante, mas as empresas também precisam determinar o que cada aplicação entrega em troca.

Na Ânima, o consumo de tokens ultrapassou 10 bilhões em 2025 — dez vezes o volume de 2024. A empresa espera que o uso em 2026 supere o total do ano passado em mais de 20 vezes. Machado alerta que o aumento do consumo demonstra adoção, não retorno financeiro: uso, produtividade e impacto nos negócios são medidas distintas.

Ele argumenta que os orçamentos de IA precisam levar em conta custos que variam conforme o uso, ao contrário de muitas licenças de software e contratos. As empresas devem definir limites de gastos, alertas e visibilidade sobre o consumo, além de avaliar alternativas, como ferramentas internas, considerando o custo total, a qualidade e os resultados. Como diz Machado, tokens sem resultados são um custo.

Na Ânima, os projetos são avaliados em relação a uma linha de base e a indicadores vinculados a seu propósito. No suporte aos estudantes, a empresa acompanha os tempos de resposta e as taxas de resolução. Para ferramentas que auxiliam os professores, avalia quanto trabalho operacional pode ser liberado para tarefas que exigem discernimento; as aplicações educacionais são avaliadas quanto às evidências de aprendizagem.

Machado cita vários resultados operacionais. Modelos preditivos de inadimplência, combinados com comunicação direta com os estudantes, permitiram à Ânima recuperar internamente o mesmo volume que antes era tratado por empresas terceirizadas de cobrança, que recebiam 2% do valor recuperado. Os contratos foram encerrados, eliminando uma despesa anual de vários milhões de reais.

Em uma das marcas do grupo, a substituição de menus telefônicos por uma interface conversacional aumentou de 30% para 45% a parcela de consultas atendidas sem um agente humano. A empresa pretende chegar perto de 90% à medida que a solução se expande. Mais de 80% dos professores usam a IA.RA, um conjunto de recursos apoiados por bases de conhecimento institucionais, e mais de 25.000 objetos de aprendizagem foram criados com sua ajuda. Machado observa que esses números indicam adoção e produção, enquanto os efeitos sobre a aprendizagem exigem uma avaliação separada.

A empresa organizou seu programa de IA em torno de iniciativas que abrangem a jornada do estudante, da matrícula à educação. Cada iniciativa tem um patrocinador no comitê executivo e metas de impacto financeiro para os próximos três anos. Machado afirma que o envolvimento da liderança é importante para integrar a IA às decisões sobre processos, investimentos e prioridades.

Ele recomenda que os executivos selecionem um processo significativo, meçam seu desempenho atual e testem como a IA poderia melhorá-lo. Também devem atribuir um responsável e indicadores claros a qualquer nova iniciativa empresarial proposta. Na visão dele, medir resultados, redesenhar processos e realocar recursos com base no impacto são medidas essenciais para transformar o investimento em IA em valor para os negócios.

Fontes: Canaltech.