Como medir o impacto da IA nos resultados do negócio

Para medir o impacto da IA, acompanhe um resultado de negócio ligado ao objetivo do projeto e compare-o com uma linha de base, isto é, uma medição feita antes da mudança. Em termos simples, impacto é a alteração observada num resultado relevante para a empresa. O volume de prompts, tokens ou código gerado, por si só, não mostra se esse resultado melhorou.

Colleen Aubrey, vice-presidente sênior de Applied AI Solutions da Amazon Web Services (AWS), defendeu em entrevista o uso de métricas de negócio já conhecidas para avaliar iniciativas de IA. A recomendação é escolher uma medida que faça sentido para o trabalho, como estoque ou desempenho de uma etapa de produção, em vez de tomar a atividade da ferramenta como sinal de valor.

Comece pelo resultado que o negócio precisa alcançar; depois escolha como medir se ele mudou.

Como comparar o trabalho com e sem IA

Uma linha de base ajuda a acompanhar mudanças, mas uma comparação pode tornar a avaliação mais informativa. A IBM descreve uma abordagem em que grupos semelhantes realizam o mesmo projeto: um usa IA e o outro trabalha pelos métodos tradicionais. A empresa compara velocidade, qualidade, custo e precisão.

A comparação precisa considerar o tipo de tarefa e as habilidades de quem a executa. A IBM também recomenda observar como as pessoas se adaptam à ferramenta e como ela se integra ao trabalho da equipe. Assim, a avaliação não fica restrita ao tempo de execução: uma tarefa mais rápida ainda pode exigir esforço adicional em outras etapas.

O que os exemplos relatados pela AWS mostram

Em entrevista com Aubrey, um resultado atribuído à AWS para a Wells Vehicle Electronics foi uma redução de 7% no estoque ao longo de três meses, enquanto a quantidade de SKUs monitoradas ativamente passou de 20 para 2.000. O exemplo relaciona uma métrica operacional a uma mudança concreta na abrangência do monitoramento.

Aubrey também disse que a velocidade dos envios para produção em seu grupo dobrou após melhorias na cobertura de testes e na saúde dos pipelines. O relato associa o resultado a mudanças no fluxo de desenvolvimento, incluindo a preparação para testar e lançar software; não o reduz à quantidade de código produzida com IA.

Em software, acompanhe o ciclo inteiro

Para equipes de desenvolvimento, o GitLab recomenda avaliar o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC), e não apenas a velocidade de programação ou o volume de código. Código gerado pode exigir revisão, testes e manutenção, e problemas de segurança também podem gerar trabalho adicional. Essas etapas afetam o esforço necessário para entregar e manter o software.

O GitLab cita as métricas DORA para acompanhar a entrega de software. Elas ajudam a observar frequência e tempo de entrega junto com falhas e confiabilidade. Já a abordagem descrita pela IBM compara dimensões mais amplas do trabalho, aplicáveis a projetos além do desenvolvimento de software.