Introdução

A mensuração eficaz do sucesso em iniciativas de IA representa um desafio significativo para líderes empresariais. Como já falamos no artigo Como extrair valor no uso de IA: Insights do Relatório State Of AI da McKinsey, relatório "The State of AI" de março de 2025 da McKinsey oferece insights valiosos sobre as métricas e indicadores que as organizações estão utilizando para avaliar o impacto de seus investimentos em IA generativa. Este artigo examina os principais indicadores de desempenho identificados no relatório, fornecendo um panorama das métricas que estão ajudando empresas a quantificar o valor gerado por suas estratégias de IA.

Indicadores de Impacto Financeiro

O relatório revela padrões claros entre as organizações que estão conseguindo gerar valor mensurável com IA generativa. Os dados mostram que empresas bem-sucedidas estão monitorando indicadores financeiros específicos:

Impacto na Receita por Unidade de Negócio

O estudo identificou que 70% das organizações que implementaram IA generativa em áreas de estratégia e finanças corporativas reportaram aumento de receita, com 11% registrando crescimento superior a 10%. As áreas com maior impacto na receita incluem:

• Marketing e vendas: 66% das organizações reportaram aumento de receita

• Cadeia de suprimentos: 67% relataram aumento na receita

• Desenvolvimento de produtos: 51% viram crescimento na receita

Redução de Custos por Função

A maioria das organizações relata reduções significativas de custos nas unidades de negócios utilizando IA generativa:

• Cadeia de suprimentos e gestão de inventário: 61% reportaram redução de custos

• Operações de serviço: 58% obtiveram economias

• Estratégia e finanças corporativas: 56% registraram reduções

Notavelmente, 7% das empresas em cadeia de suprimentos e operações de serviço conseguiram reduções de custos superiores a 20%.

Contribuição para o EBIT

Embora 17% dos respondentes indiquem que 5% ou mais do EBIT de suas organizações nos últimos 12 meses seja atribuível ao uso de IA generativa, mais de 80% ainda não veem impacto tangível no EBIT em nível corporativo. Isto sugere que, enquanto o impacto nas unidades de negócio é positivo, a tradução para resultados corporativos amplos permanece um desafio.

Indicadores de Adoção e Governança

O relatório identifica correlações significativas entre certas práticas organizacionais e a geração de valor.

Indicadores de Liderança e Supervisão

A pesquisa revela que:

• Organizações onde o CEO supervisiona a governança de IA têm maior probabilidade de reportar impacto significativo no resultado financeiro

• Em média, dois líderes compartilham a responsabilidade pela governança de IA nas organizações mais bem-sucedidas

• Conselhos diretores supervisionam a governança de IA em 17% das organizações pesquisadas

Métricas de Implementação Organizacional

Entre as 25 práticas analisadas no estudo, as seguintes demonstraram maior correlação com impacto positivo no EBIT:

• Rastreamento de KPIs bem definidos para soluções de IA generativa

• Redesenho fundamental de fluxos de trabalho

• Estabelecimento de roteiros claramente definidos para impulsionar a adoção

Apenas 18% das organizações reportam atualmente rastrear KPIs para suas soluções de IA generativa, destacando uma oportunidade significativa de melhoria.

Indicadores de Revisão e Mitigação de Risco

As organizações estão implementando diversos níveis de supervisão para as saídas de IA generativa:

• 27% das organizações revisam todo o conteúdo criado por IA generativa antes do uso

• 30% revisam 20% ou menos do conteúdo gerado

• Respondentes do setor de serviços profissionais, jurídicos e de negócios são significativamente mais propensos a revisar todas as saídas

Métricas de Mitigação de Risco

Os indicadores de risco mais monitorados incluem:

• Imprecisão: monitorado por aproximadamente 45% das organizações, um aumento significativo desde 2023

• Segurança cibernética: monitorado por cerca de 40% das organizações

• Violação de propriedade intelectual: monitorado por 32% das organizações, um aumento expressivo desde 2023

Organizações maiores tendem a monitorar mais tipos de risco, com ênfase particular em segurança cibernética e privacidade.

Indicadores de Força de Trabalho e Talento

O relatório oferece insights valiosos sobre como as organizações estão monitorando o impacto da IA em seu capital humano.

Métricas de Requalificação

• 44% das organizações requalificaram até 5% de sua força de trabalho no último ano devido à adoção de IA

• 19% das organizações esperam requalificar mais de 50% de sua força de trabalho nos próximos três anos

• A dificuldade de contratação para funções relacionadas à IA está diminuindo, com exceção de cientistas de dados de IA

Indicadores de Produtividade da Força de Trabalho

As organizações estão medindo como o tempo economizado através da IA generativa está sendo utilizado:

• Realocação para atividades inteiramente novas

• Maior dedicação a responsabilidades existentes não automatizadas

• Redução de quadro de funcionários (mais comum em organizações maiores)

Indicadores de Utilização de IA

O relatório também apresenta métricas de utilização que as organizações estão acompanhando:

• 78% das organizações usam IA em pelo menos uma função de negócio

• 71% usam IA generativa regularmente em pelo menos uma função

• Número médio de funções de negócio utilizando IA: 3 (um aumento desde 2024)

• Tipos de conteúdo gerado: texto (63%), imagens (36%), código de computador (27%)

Utilização por Indústria e Função

As cinco principais funções de negócio utilizando IA generativa são:

1. Marketing e vendas (42%)

2. Desenvolvimento de produtos/serviços (28%)

3. TI (23%)

4. Operações de serviço (22%)

5. Gestão de conhecimento (21%)

Conclusão: Estabelecendo um Painel de Controle para IA

O relatório da McKinsey sugere que as organizações devem desenvolver um conjunto abrangente de indicadores para monitorar o valor de suas iniciativas de IA. Um painel de controle eficaz deve incluir:

1. Métricas financeiras: Redução de custos e aumento de receita por unidade de negócio, com eventual conversão para impacto em EBIT corporativo

2. Indicadores de governança: Supervisão em nível C-suite, estruturas centralizadas para áreas críticas, e modelos híbridos para adoção

3. Métricas de adoção: KPIs bem definidos para soluções específicas, rastreamento de redesenho de fluxos de trabalho, e medidas de comunicação interna

4. Indicadores de risco: Monitoramento de imprecisão, segurança cibernética, e propriedade intelectual

5. Métricas de força de trabalho: Porcentagem de colaboradores requalificados, produtividade aumentada, e redistribuição do tempo economizado

As organizações que implementam este conjunto abrangente de indicadores estão melhor posicionadas para transformar investimentos em IA em valor de negócio mensurável e sustentável.