A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente nas empresas, transformando a maneira como as organizações otimizam processos e tomam decisões estratégicas. No entanto, apesar do enorme potencial que a IA oferece, muitas empresas enfrentam um desafio: como medir o sucesso dessa implementação? É aí que entram os KPIs (Key Performance Indicators – em português, Indicadores-Chave de Desempenho).
Definir e acompanhar os indicadores certos é fundamental para garantir que uma solução de IA entregue o valor esperado, desde o desenvolvimento inicial até sua performance na prática e o impacto no negócio. Mas, por onde começar?
Neste artigo, vamos explorar os principais KPIs que podem guiar essa avaliação e ajudar sua empresa a entender como a IA está realmente agregando valor. Para nos ajudar nessa tarefa, contamos com a expertise do Diretor de Marketing e Inovação da UniSoma, Michel Duran.
Quais são os KPIs para acompanhar o sucesso da IA na sua empresa?
Para Duran, o sucesso de uma solução de IA deve ser avaliado por três grupos fundamentais de KPIs: desenvolvimento, performance e valor. Vamos trazer mais detalhes sobre cada um deles a seguir.
Três grupos de KPIs para avaliar soluções de IA
1) KPIs de Desenvolvimento
Quando um cliente contrata uma solução baseada em IA, como as da UniSoma, há todo um processo de desenvolvimento que precisa ser seguido — e, naturalmente, isso leva tempo. A personalização é uma das grandes vantagens dessas soluções, já que os projetos da UniSoma podem ser customizados para atender às necessidades específicas de cada cliente.
Para garantir que a conclusão do projeto dentro do prazo e orçamento previstos, é essencial contar com indicadores de desempenho. Essa é uma das maneiras de medir o sucesso da implantação da solução de IA na empresa. E, no caso da UniSoma, os clientes podem fazer esse acompanhamento já na pré-venda técnica.
Essa pré-venda é realizada por um profissional com experiência e conhecimento para estimar as horas de trabalho e a quantidade de pessoas necessárias para desenvolver o projeto. Essas estimativas são convertidas em horas de serviço e, então, encaixadas em um cronograma factível.
O cronograma, por sua vez, oferece alguma flexibilidade. “Se o projeto demanda cinco meses, mas o cliente precisa da solução em 90 dias, dividimos as entregas em etapas menores”, explica Duran. Dessa forma, os itens essenciais são disponibilizados nos primeiros três meses, enquanto as fases complementares são finalizadas nos 60 dias subsequentes.
Com essa abordagem, a UniSoma garante que seus clientes tenham uma solução eficiente e customizada no menor tempo possível, sem comprometer a qualidade ou o orçamento.
2) KPIs de Performance
Após a entrega da solução de IA para o cliente, a prioridade é garantir que sua execução esteja em conformidade com o que foi contratado, atendendo a níveis adequados de eficiência. “O foco aqui é na assertividade e na velocidade da solução, bem como em sua flexibilidade e escalabilidade”, complementa o diretor.
As KPIs de performance estão muito ligadas à natureza do projeto e do segmento em que o cliente atua. Entre os indicadores mais relevantes, estão:
- Assertividade nas previsões (em caso como soluções de detecção de fraudes e previsão de demanda);
- Velocidade de processamento (em soluções que demandem respostas rápidas para processos operacionais);
- Escalabilidade (capacidade de suportar vários usuários simultâneos).
Imagine que o cliente é uma empresa de cartões de crédito, cuja expectativa é analisar 10 mil transações por segundo. Nesse cenário, a velocidade de processamento é muito relevante em um projeto como esse. “Se não disponibilizarmos uma ferramenta capaz de processar esse volume de dados, o cliente não vai conseguir atingir sua métrica de performance. Isso afeta diretamente a entrega de valor da empresa para acionistas e o público em geral. Por isso, garantir uma performance de alto nível é tão importante”, reflete Duran.
3) KPIs de Valor
Depois das etapas de desenvolvimento e implementação de uma solução de IA, as empresas buscam avaliar se essa tecnologia está realmente trazendo valor para o seu negócio. Esse valor é medido por indicadores-chave específicos, que variam de acordo com o setor em que a organização atua.
Entre os KPIs mais utilizados para avaliar o impacto de uma solução tecnológica estão:
- Redução de custos operacionais;
- Aumento da eficiência;
- Melhorias no fluxo de trabalho;
- E ganhos de produtividade.
Além disso, em áreas como a de cadeia de suprimentos, por exemplo, a resiliência também é um indicador importante, uma vez que a velocidade de reação e a disponibilidade de alternativas são essenciais para manter a operação robusta.
Neste contexto, é importante contar com o suporte de uma área de Customer Success (CS), responsável pela entrega e geração de valor do sistema ao longo do tempo — algo que a UniSoma oferece aos seus clientes.
“Esse acompanhamento começa na pré-venda e evolui a cada etapa do projeto. Quando falamos de medir o valor que a IA traz ao negócio, o CS se torna ainda mais essencial. É ele quem monitora se o cliente está alcançando seus objetivos, seja a redução de estoque ou outra meta estratégica”, afirma Duran.
Outro diferencial importante da UniSoma é a capacidade de suas ferramentas se adaptarem às novas necessidades dos clientes, ajustando-se a novos KPIs de negócios e metas de performance conforme a operação evolui.
As KPIs de desenvolvimento, performance e valor são fundamentais para que as empresas avaliem o impacto real das soluções de IA em suas operações. Com a UniSoma, você não apenas acompanha esses indicadores, mas também conta com ferramentas personalizadas que atendem aos KPIs nessas três categorias e geram valor ao seu negócio.
Pronto (a) para medir e maximizar o sucesso da IA na sua empresa? Fale com os especialistas da UniSoma!
