Tecnologia e Inovação

Como orçamentar a adoção da IA: Conselhos para diretores financeiros

Descubra como orçamentar a adoção de IA com conselhos práticos para diretores financeiros maximizarem o ROI e reduzirem riscos.

Um rapaz de cor com um grupo de colegas numa empresa, a assistir a uma apresentação.

Orçamentar a adoção da IA pode ser um desafio devido à rápida evolução tecnológica e à incerteza nas análises de custo-benefício. Este artigo apresenta conselhos práticos de diretores financeiros para apoiar as empresas nesse processo.

  • É crucial que os projetos de IA estejam claramente alinhados com os objetivos da empresa para evitar despesas desnecessárias e maximizar o retorno do investimento.
  • Adotar uma abordagem consistente e ágil permite às empresas adaptarem-se rapidamente às mudanças tecnológicas e minimizarem os riscos.

Orçamentar a adoção da IA pode ser uma tarefa complicada. A rápida evolução tecnológica e o grande número de aplicações emergentes criam significativas incertezas nas análises de custo-benefício e nas projeções de retorno do investimento (ROI).

Os diretores financeiros afirmam que é como tentar acertar num alvo em movimento de olhos vendados. Para simplificar o processo, neste artigo exploramos os desafios de orçamentar a adoção da IA, apresentando conselhos práticos de diretores financeiros e especialistas para os superar.

Segundo estudos recentes, a investigação sobre o ROI da IA nem sempre tem sido útil, apresentando resultados que variam amplamente, entre 5% e 350%.

COMPARTILHA! Saiba como os diretores financeiros recomendam adotar a inteligência artificial para impulsionar o sucesso da sua empresa. Descubra agora! 

CONTEÚDO DO POST

Alinhamento com os objetivos empresariais

Para garantir a adoção bem sucedida da inteligência artificial (IA), é fundamental que os projetos estejam claramente alinhados com os objetivos empresariais. Esta conjugação não só ajuda a maximizar o retorno do investimento (ROI), como também evita gastos desnecessários em tecnologias que não acrescentam diretamente valor ao negócio.

Nesta secção, ficará a saber como os CFO podem integrar a IA nas suas estratégias empresariais, centrando-se na eficiência, no crescimento e na competitividade.

1. A importância do alinhamento

Será essencial iniciar o processo orçamental alinhando o projeto de IA tão claramente quanto possível com os objetivos empresariais, como a eficiência, o crescimento e o aumento da competitividade. Isto ajuda a evitar custos desnecessários

Exemplo prático: Leo Smigel, fundador da Analyzing Alpha

Leo Smigel, fundador da empresa de negociação algorítmica Analyzing Alpha, enfrentou as complexidades da adoção da IA e afirma: “Já presenciei como a falta de clareza nos objetivos pode levar ao desperdício de recursos. Nem toda a IA oferece o mesmo valor ou impacta os objetivos específicos. Por isso, será essencial priorizar as ferramentas com base no ROI esperado”. 

2. Abordagem ágil e flexível

A adoção de uma abordagem exploratória e iterativa é fundamental num domínio em rápida evolução. Começar com um pequeno projeto-piloto ou uma prova de conceito centrada num único caso de utilização constitui uma forma pouco arriscada de recolher dados e criar um caso de sucesso para investimentos maiores.

Exemplo prático: Christoph Cemper, diretor-geral da AIPRM 

Christoph Cemper, fundador e diretor-geral da plataforma de gestão pontual AIPRM, afirma: “Este campo evolui a um ritmo incrivelmente rápido, tornando difícil prever onde estaremos até mesmo dentro de um ano”.

“Mas, pela minha experiência, a chave está numa abordagem exploratória e iterativa. É necessário avançar passo a passo, em vez de tentar prever e orçamentar todas as aplicações possíveis desde o primeiro dia”.

“Começar com um pequeno projeto piloto ou prova de conceito focado num único uso oferece uma forma de baixo risco para recolher dados e construir o caso de negócio para investimentos maiores”.

3. Planeamento a longo prazo

Embora o orçamento possa inicialmente centrar-se em objetivos a curto prazo, será importante não ignorar o potencial transformador da IA a longo prazo. Pense na forma como os projetos de IA podem expandir as capacidades humanas, abrir novas oportunidades de receitas e aumentar a competitividade no futuro.

Exemplo prático: Alistair Brisbourne, responsável de tecnologia da ACCA

Alistair Brisbourne, responsável de tecnologia da Association of Chartered and Certified Accountants (ACCA), afirma: “Para evitar os custos de oportunidade, especialmente relacionados com os ganhos de eficiência, os diretores financeiros podem adotar uma perspetiva a longo prazo”.

“Isto poderia incluir uma série de considerações adicionais, como a escalabilidade da solução, a moral dos colaboradores, a gestão de desempenho e as oportunidades de crescimento em oposição à redução de custos”.

“Com o ritmo de desenvolvimento, é importante que qualquer ferramenta implementada seja capaz de se adaptar a avanços e desafios futuros”.

Gestão e refinamento de dados

A gestão de dados é uma componente crucial para o sucesso de qualquer projeto de inteligência artificial (IA). A qualidade e a preparação dos dados determinam em grande medida a eficácia dos modelos de IA. Nesta seção, discutiremos a importância da limpeza, normalização e catalogação de dados, bem como da manutenção contínua dos mesmos. 

Além disso, exploraremos a forma de orçamentar a adoção da IA adequadamente para o aperfeiçoamento dos modelos de inteligência artificial, garantindo que estes se adaptam e melhoram ao longo do tempo.

1. Qualidade dos dados

A qualidade dos dados é essencial para a eficácia da IA. É fundamental orçamentar a adoção da IA em áreas como a limpeza, normalização e catalogação dos dados, bem como a sua manutenção e armazenamento contínuos.

Exemplo prático: Steven Kibbel, planeador financeiro da Day Tradingz

Steven Kibbel, planeador financeiro e editor do site de investimentos Day Tradingz, afirma: “Enfrentei os desafios únicos de orçamentar projetos de IA. No início da minha carreira, subestimei necessidades como a rotulagem de dados, os testes e o aperfeiçoamento. Isso levou-me a ultrapassar o orçamento. Felizmente, aprendi muito desde então”.

“Agora recomendo aos diretores financeiros que tenham em consideração a gestão de dados, os testes, o aperfeiçoamento, o feedback e a reinterpretação. A recolha, limpeza e anotação de conjuntos de dados para o treino de modelos de IA exige recursos enormes que prolongam os prazos”.

Custos “suaves” e adoção

Os custos não pecuniários são frequentemente subestimados nos projetos de inteligência artificial, mas podem ser determinantes para o sucesso ou fracasso da implementação. Estes custos incluem aspetos como a formação do pessoal, a gestão da mudança e a adoção pelos utilizadores. Nesta seção, vamos explorar a forma como estes fatores influenciam a integração da IA na empresa e porque é crucial incluí-los no orçamento.

1. Formação e gestão da mudança

Não se esqueça dos custos “suaves”, como a formação, a gestão da mudança e a adoção pelos utilizadores. Estes podem determinar o sucesso ou o fracasso de uma implementação de IA.

Exemplo prático: Christoph Cemper, diretor-geral da AIPRM

Christoph afirma que defende sempre a inclusão explícita destes custos nos orçamentos, mesmo que não apareçam nas folhas de cálculo tradicionais do ROI.

“Não planear a formação das pessoas e os processos pode fazer descarrilar até mesmo a tecnologia de IA mais promissora”, afirma.

“Os custos “suaves” são o segredo para o sucesso a longo prazo da IA, e com o processo adequado, a recompensa pode ser enorme”.

Governação e flexibilidade

A governação e a flexibilidade são elementos essenciais para o êxito da implementação da inteligência artificial (IA) em qualquer organização. A governação garante que os projetos de IA cumprem os regulamentos, as normas éticas e o alinhamento com os valores da empresa, enquanto a flexibilidade permite a adaptação às rápidas mudanças tecnológicas e de mercado.

Nesta seção, discutimos como os CFO podem estabelecer uma estrutura de governação robusta, mantendo a flexibilidade para ajustar os orçamentos e as estratégias conforme necessário.

1. Gestão do risco

É essencial que os diretores financeiros compreendam os potenciais riscos da IA e atribuam recursos para os enfrentar. É importante dedicar parte do orçamento para adoção da IA ao acompanhamento, garantia e governação contínuos destes sistemas.

Exemplo prático: Christoph Cemper, diretor-geral da AIPRM
Para Christoph: “Muitas empresas ainda não possuem medidas adequadas para gerir os riscos potenciais da IA, como os relacionados com a precisão, a privacidade e os direitos de autor”.
“É essencial que os diretores financeiros compreendam esses riscos e aloquem recursos para os abordar”.

2. Abordagem flexível

Num ambiente tecnológico em constante mudança, a implementação de uma abordagem flexível é crucial para o sucesso dos projetos de inteligência artificial (IA). A flexibilidade permite que as empresas se adaptem rapidamente a novas oportunidades e desafios, ajustando as suas estratégias e orçamentos conforme necessário.

Exemplo prático: Michael Dinich, fundador de Wealth of Geeks

Michael Dinich, fundador do site de finanças pessoais Wealth of Geeks, afirma que, pela sua experiência na elaboração de orçamentos para projetos de IA, o mais importante é manter-se flexível.

“Aprendi a não me apegar demasiado às previsões, porque os requisitos e as capacidades tendem a mudar mais rápido do que o esperado”, afirma.

“Tento fazer estimativas iniciais conservadoras de custos e benefícios. Depois, revejo essas estimativas frequentemente à medida que avançamos nos projetos piloto e aperfeiçoamos a nossa abordagem”.

Em suma, definir orçamentos precisos para projetos de IA pode ser como navegar através de um denso nevoeiro. No entanto, uma abordagem cuidadosa aos dados, competências, testes, governação e gestão da mudança pode ajudar a tornar as previsões mais fiáveis. Desta forma, a sua empresa pode ter mais sucesso com os benefícios transformadores das tecnologias de IA com o mínimo de desperdício.

Nota do editor: Este artigo foi originalmente publicado em inglês e posteriormente traduzido e adaptado para português.