Em muitas empresas, os projetos de inteligência artificial (IA) ainda são apresentados à diretoria com promessas genéricas, como "ganho de produtividade" ou "economia de tempo". De fato, agilizar tarefas repetitivas é útil, mas está longe de ser o argumento mais convincente para quem toma decisões estratégicas. Para conquistar apoio e recursos contínuos, é preciso mostrar como a IA contribui para o negócio: economias concretas, riscos evitados e vantagens competitivas sustentáveis.

Os dados do mercado ajudam a calibrar a régua. No Brasil, a adoção de IA na indústria saltou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Já a Salesforce projeta que, em dois anos, metade dos casos de atendimento serão resolvidos por IA, ante os 30% atuais. Ou seja, o interesse no uso da tecnologia cresce, mas é preciso amadurecer o discurso e demonstrar valor real para as lideranças.

Para isso, vale lembrar que nem todo indicador, ou Key Performance Indicator (KPI), é igual. KPIs técnicos, como precisão ou tempo de resposta, são fundamentais para garantir que o modelo funcione bem. Mas, sozinhos, não bastam para convencer o board. O que realmente importa para quem decide são os indicadores ligados a resultados do negócio, à redução de riscos e à capacidade de escalar soluções com segurança.

Organizações de ponta estruturam seus indicadores de IA em quatro camadas: técnica, operacional, estratégica e de governança.

Na camada técnica ficam os indicadores tradicionais de funcionamento da IA, como taxa de acerto, estabilidade do modelo e tempo de execução. Esses KPIs ajudam a monitorar a saúde do modelo e detectar sinais de degradação, algo indispensável para evitar surpresas. Também são necessárias métricas de desempenho operacional, como latência de inferência, throughput, utilização de recursos e tempo de resposta, que influenciam o custo e a experiência do usuário.

Ao mesmo tempo, é nas camadas intermediária e superior que a diretoria volta sua atenção. Nelas entram KPIs de impacto operacional, como redução de falhas, aumento de eficiência em fluxos críticos, ganho de qualidade no atendimento ou no produto, diminuição de retrabalho, entre outros. Por exemplo, se uma IA reduz erros em crédito ou até mesmo fraudes, é preciso quantificar as ocorrências evitadas e qual era seu custo médio. Também é possível ir além e traduzir esses impactos em valor financeiro direto, como receita adicional, margem preservada, custo evitado e retorno sobre investimento (ROI).

Além disso, a camada de governança e risco também ganha destaque, pois trata da IA responsável. Aqui devem constar métricas como número de alertas de vieses detectados, casos de não conformidade com normas regulatórias, tempo médio de auditoria e explicabilidade, ou seja, quantas decisões da IA são auditáveis. Em ambientes regulados, o board quer sempre saber se essa tecnologia pode expor o ambiente organizacional a riscos legais, operacionais ou até mesmo reputacionais.

A seguir, alguns exemplos de KPIs em que o board costuma concentrar seus esforços:

• Receita incremental com IA: quanto da venda ocorreu a partir da ajuda da IA.
• Custo economizado com automação: quantas horas de trabalho manual foram evitadas e qual o valor disso.
• Margem preservada: prejuízos evitados, por exemplo, por fraudes que a IA conseguiu impedir.
• Custo por operação com IA: quanto custa atender um cliente com ajuda da IA, comparado ao modelo tradicional.
• Adoção pelos usuários: proporção de pessoas ou processos que passaram a usar a IA.
• Tempo de retorno do investimento: quanto tempo leva para a solução se pagar.
• Alertas de risco: número de casos em que a IA indicou desvios ou problemas regulatórios.

Um cuidado importante é sempre estabelecer uma referência antes de a IA ser implementada. Sem isso, os indicadores perdem força, por não haver base de comparação. Também vale combinar indicadores que antecipam tendências, como aumento de uso da IA, com outros que mostram resultados concretos, como receita ou custo evitado.

Outro ponto de atenção está nos sistemas mais autônomos, chamados de Agentic AI. Estudos mostram que boa parte das avaliações foca apenas em desempenho técnico e ignora aspectos humanos, econômicos ou de segurança. Um levantamento recente mostrou que 83% dos testes priorizam métricas técnicas, enquanto apenas 30% consideram impactos mais amplos. É preciso reequilibrar esse olhar.

Medir IA exige arte e ciência. Arte para selecionar KPIs estratégicos, e ciência para implementá-los com rigor. O objetivo não é impressionar tecnicamente, mas convencer o board. Comece pelo básico técnico, evolua para os impactos de negócio e finalize com governança como diferencial competitivo.