O retorno sobre o investimento em inteligência artificial (ROI da IA) não pode ser medido apenas pelo tempo que uma ferramenta economiza. Na palestra “AI ROI Through Real Work: Creating Value in the Age of AI — From ROI to Human Potential”, Ivan Knezevic, da Alstom, defendeu que a IA só cria valor quando muda o trabalho real — e quando as pessoas conseguem usar a capacidade liberada para aprender, colaborar, inovar e atender melhor seus clientes.
A distinção é decisiva para quem lidera a transformação digital. Instalar uma ferramenta nos computadores dos colaboradores não resolve, por si só, os gargalos de uma equipe. É preciso entender onde o trabalho trava, testar soluções no fluxo das atividades e acompanhar não apenas o que ficou mais rápido, mas também o que melhorou depois disso.
ROI da IA começa no trabalho real
Para Knezevic, a pergunta inicial não deve ser “onde podemos usar IA?”. A pergunta mais útil é: onde o trabalho fica preso?
Em uma equipe de planejamento, o obstáculo pode estar nos registros de passagem de tarefas, nos relatórios ou nas cobranças recorrentes de atualização. Em engenharia, pode surgir na gestão de requisitos, na revisão de projetos ou na documentação técnica. Em outras áreas, a dificuldade pode ser encontrar informações, refazer entregas ou cumprir rotinas administrativas.
A abordagem relatada por Knezevic na Alstom começa por conversas com as equipes para identificar esses pontos de atrito. Só depois vem a escolha de casos de uso para a inteligência artificial.
“Devemos começar pelos gargalos, não pela tecnologia”, resumiu. Uma mudança de processo ou uma automação simples pode, em alguns casos, resolver melhor o problema do que uma solução de IA.
Bons comandos podem ser reutilizados
Um dos exemplos práticos da palestra foi a qualidade dos prompts, os comandos dados a uma ferramenta de IA. Pedidos vagos tendem a produzir respostas inconsistentes porque não deixam claro o que precisa ser feito, para quem, em qual formato e segundo quais critérios.
Knezevic recomendou estruturar cada comando com papel, tarefa, contexto, formato esperado e critérios de sucesso. Quando necessário, também é preciso indicar os arquivos ou as fontes de conhecimento que a ferramenta deve usar.
Há uma forma simples de começar: escrever o pedido como vier à cabeça e solicitar à própria IA que o melhore. Por exemplo: “Melhore este prompt para criar um resumo de reunião destinado à equipe de planejamento, com decisões, responsáveis, prazos e dúvidas pendentes”.
O ganho não está em produzir um comando longo por obrigação. Está em tornar a tarefa clara o suficiente para que o resultado possa ser avaliado e repetido com qualidade.
Prompt Studio transforma prática em aprendizado
Na Alstom, essa lógica deu origem ao Prompt Studio, uma biblioteca interna compartilhada, construída com Microsoft Power Apps. A iniciativa busca evitar que comandos eficazes fiquem escondidos nas conversas particulares de cada colaborador.
No espaço, as pessoas podem encontrar prompts por função ou tarefa, reutilizar exemplos, enviar comentários e contribuir para melhorias. O processo descrito por Knezevic segue um ciclo: capturar o que funciona, organizar, reutilizar, aprimorar com feedback, monitorar o uso e levar padrões validados a outras equipes.
“Isso transforma a criação de prompts de um hábito pessoal em um ciclo de aprendizagem organizacional”, explicou.
A biblioteca, porém, não é um arquivo estático. Na sessão de perguntas e respostas, Knezevic contou que a equipe de inovação conversa continuamente com as áreas para verificar se os comandos ainda funcionam. Quando o fluxo de trabalho, os arquivos de entrada ou os modelos de IA mudam, os prompts precisam ser testados e atualizados. Cada área também mantém uma pessoa de contato para apoiar essa manutenção.
Para equipes de intranet e ambiente digital de trabalho, há uma lição importante: o conhecimento compartilhado só escala quando pode ser encontrado, usado, avaliado e mantido.
Tempo liberado não é valor criado
Knezevic apresentou um cálculo inicial para estimar a capacidade liberada pela IA:
Tempo economizado por tarefa × Frequência da tarefa × Número de usuários = Capacidade liberada
A conta ajuda a dimensionar uma oportunidade. Se uma tarefa fica mais rápida, acontece muitas vezes e envolve várias pessoas, a capacidade potencialmente liberada pode ser relevante. Mas o cálculo ainda não demonstra retorno para o negócio.
“Tempo economizado não é igual a valor criado”, alertou o palestrante.
A equipe precisa observar o processo antes e depois da mudança: a entrega ficou melhor? Houve menos retrabalho? O cliente recebeu uma resposta mais útil? As pessoas ganharam espaço para resolver problemas mais importantes?
Uma pergunta da plateia expôs um risco desse tipo de medição: a IA pode poupar dez minutos de uma pessoa e criar vinte minutos de correção para outra. Knezevic reconheceu que otimizar uma tarefa isolada não basta. A análise precisa acompanhar o fluxo completo, inclusive a qualidade do resultado e o trabalho transferido entre áreas.
O que fazer com a capacidade liberada?
Mesmo quando a economia de tempo é real, seu destino não é automático. Se a organização simplesmente preencher cada minuto liberado com mais tarefas, os colaboradores podem sentir a IA como uma nova fonte de pressão, e não como uma melhoria no trabalho.
Knezevic propôs uma escolha deliberada: reinvestir essa capacidade em atividades nas quais as pessoas geram mais valor. Isso pode significar entender melhor as necessidades dos clientes, experimentar soluções, desenvolver competências, colaborar com outras equipes, orientar colegas ou dedicar mais atenção a decisões complexas.
Essa escolha não cabe apenas à equipe responsável pela tecnologia. Lideranças, áreas de negócio e colaboradores precisam decidir juntos quais resultados desejam criar com o tempo recuperado.
“O verdadeiro retorno da IA não está apenas no que ela economiza, mas no que permite às pessoas criar”, afirmou Knezevic. Durante as perguntas, ele reconheceu que medir exatamente como cada pessoa usa o tempo liberado é uma das partes mais difíceis dessa transformação.
IA deve ampliar o potencial humano
A mensagem central da palestra foi um convite para ir além da eficiência. A inteligência artificial pode reduzir tarefas administrativas, buscas demoradas e documentação repetitiva. Mas seu melhor resultado não é fazer com que todos fiquem permanentemente mais ocupados.
“A IA deve tornar as pessoas mais valiosas, não mais substituíveis”, disse Knezevic.
Para chegar a esse resultado, a organização precisa combinar três movimentos: retirar atritos do trabalho, ampliar a capacidade das equipes e decidir onde aplicar a atenção que foi recuperada. Caso contrário, a adoção pode produzir muitos indicadores de uso sem transformar a experiência das pessoas ou o valor entregue ao negócio.
A pergunta deixada por Knezevic ajuda a orientar essa decisão: “Se a IA desse a você ou à sua equipe 10% mais capacidade, o que escolheriam criar?”
