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Olá, pessoal, aqui é o Ricardo Vargas e este é o 5 Minutes Podcast.
Deixe-me descrever uma cena que está acontecendo em milhares de organizações neste exato momento.
Uma equipe faz uma prova de conceito com inteligência artificial. O fornecedor dá créditos gratuitos, o piloto custa quase nada, os resultados impressionam e todo mundo no comitê fica encantado. O projeto é aprovado.
E aí ele entra em produção, e uma fatura começa a chegar todo mês, para sempre. Passei a maior parte da minha carreira perto de projetos de capital e de business cases, e essa é a parte da conversa sobre IA que nós não estamos tendo. Falamos de capacidade, de ética, de empregos. Quase nunca falamos da conta.
Então deixe-me trazer três coisas com as quais eu acho que deveríamos ter muito mais cuidado. A primeira é que a inteligência artificial raramente é um custo de projeto. É um custo operacional vestido com a roupa de custo de projeto.
Nós aprovamos dentro de um orçamento de projeto, com início e fim, e depois ele passa a viver nas despesas operacionais da empresa por todo o tempo em que a solução funcionar. O projeto encerra, a equipe se dispersa e a fatura fica.
Então a pergunta que deveríamos fazer antes da aprovação é bem simples. Quem é o dono dessa linha no terceiro ano, quando nenhum de nós estiver mais por perto? Se não conseguirmos dizer o nome dessa pessoa, não terminaremos o business case. A segunda é que esse custo se comporta de um jeito para o qual o nosso orçamento nunca foi desenhado.
Uma licença tradicional é fixa e previsível. O consumo de um serviço de IA é variável e cresce com o uso. O que significa que quanto mais sucesso temos, mais pagamos. Deixe isso assentar por um segundo, porque inverte algo a que estamos acostumados. Na maioria dos projetos, o cenário de sucesso é o cenário barato. Aqui, o cenário de sucesso é o caro. Se a adoção triplicar, a fatura triplica e o nosso business case assumiu um número fixo.
A terceira é o conjunto de custos que nunca aparece na proposta do fornecedor. Preparar os dados e mantê-los preparados. Integrar com os sistemas que de fato tocam a empresa. A revisão humana do que o modelo produz que é trabalho real feito por pessoas reais que são pagas. E o custo da mudança que não controlamos, quando um fornecedor ajusta o preço, aposenta um modelo ou o substitui por outro que se comporta de forma diferente e nos obriga a testar tudo de novo. E o que eu sugiro que façamos.
Coloque uma linha de custo recorrente no business case e expresse como taxa unitária, e não como valor global. Custo por documento processado, custo por interação de cliente, custo por relatório gerado. O valor global esconde o risco. A taxa unitária permite multiplicar pelo volume de amanhã, que é o número que vai realmente doer. Pergunte ao fornecedor, por escrito, o que acontece quando o nosso volume triplicar, não quanto custa hoje, na escala do piloto, com créditos promocionais.
Quanto custa o volume que estamos prometendo ao conselho que vamos alcançar? Defina o dono da fatura antes da entrada em produção, e não depois. E modele a saída enquanto ainda temos poder de negociação, porque o custo de sair faz parte do custo de entrar.
Nada disso significa que devemos desacelerar em inteligência artificial. Pelo contrário. As organizações que vão extrair mais valor da IA são as que conseguirem continuar financiando isso no terceiro ano, e essa é uma questão de disciplina financeira muito mais do que de tecnologia. Aqui está a pergunta que eu levaria para o nosso próximo comitê.
Nós sabemos o que a IA do nosso projeto consegue fazer? Sabemos quanto ela vai custar operando em escala plena? Quem paga por ela depois que o projeto acabar, e se o valor que medimos continua maior do que esse número?
Se não conseguirmos responder a essas três, ainda não teremos um business case. Temos um piloto com boas maneiras.
Espero que você tenha gostado deste episódio e até a semana que vem com mais um 5 Minutes Podcast.
