A dificuldade de avaliar e comprovar o efeito da implementação de IA é um mito; muitas vezes ele simplesmente não existe. Por quê? A IA gera efeito na economia de tempo do funcionário ou no aumento de sua eficiência. Isso só funciona se a empresa tiver um grande número de pessoas trabalhando nas mesmas tarefas, como um call center. Mas quando vamos a uma empresa de petróleo, por exemplo, isso não acontece. Não há 100 pessoas trabalhando na mesma tarefa, nem no escritório, nem no campo.

Uma solução média de IA propõe resolver 5% das tarefas de um funcionário mais rapidamente, então pegamos um departamento onde o funcionário tem tarefas que serão resolvidas mais rápido. O que o departamento ou a empresa ganha com isso? Nada. O funcionário terá 5% mais tempo para tomar café, fumar, e a empresa gastará dinheiro com IA. Mas podemos sobrecarregá-lo com outras tarefas! Não – o processo de negócios atual já está em andamento e gerando lucro, está tudo bem, ele não precisa de novas tarefas. Portanto, a implementação de IA só será rentável quando a empresa tiver muitos programadores e eles conseguirem lançar serviços em produção mais rapidamente, aumentando conversões e vendas, não em um ano, mas amanhã – aqui o efeito é mensurável, por isso Codex, Claude code são amplamente implementados. Software que permite escrever e-mails mais rápido não é necessário para corporações.

Se você está criando um produto de IA para grandes empresas, calcule qual efeito você está proporcionando além do aumento do tempo de pausa para café dos funcionários?