Você mede o ROI da IA do mesmo jeito que mede qualquer outra linha do orçamento: um ano-base para comparar, uma categoria de custo nomeada, um prazo com um marco intermediário, a economia bruta mostrada ao lado do que você pagou para alcançá-la e uma métrica de qualidade ao lado da métrica de custo. O exemplo público mais claro veio em 5 de outubro de 2026, quando o grupo alemão de telecomunicações Deutsche Telekom disse a investidores em Bonn que espera que a IA e a automação reduzam seus custos indiretos em cerca de € 2,5 bilhões até 2030 em comparação com 2023.

Muitas empresas ainda medem a IA pelo número de projetos-piloto e assinaturas que têm. A Arábia Saudita declarou 2026 o Ano da Inteligência Artificial, então a forma de medir o que você gasta com ela se tornou a pergunta deste ano. Para ferramentas de medição, veja como medir o ROI real da IA.

O que a Deutsche Telekom anunciou, em números

  • Meta para 2027: economia bruta de cerca de € 1,1 bilhão com IA e automação fora dos EUA, em comparação com 2023. A meta definida no seu Capital Markets Day de 2024 era de cerca de € 800 milhões, então a empresa a elevou.
  • Meta para 2030: custos indiretos cerca de € 2,5 bilhões menores em comparação com 2023.
  • Receita: cerca de € 250 milhões de receita relacionada à IA vinda de negócios com empresas fora dos EUA esperados em 2026, subindo para cerca de € 800 milhões em 2030.
  • Atendimento ao cliente: o chatbot Frag Magenta atendeu cerca de 2,6 milhões de chamadas de atendimento ao cliente no primeiro semestre de 2026. Nas operações nos EUA, as chamadas de atendimento ao cliente caíram 55%, e agentes de IA agora atendem 40% dos contatos de clientes.
  • Rede: um agente chamado RAN Guardian reduziu o tempo de resposta a eventos de sobrecarga da rede móvel de várias horas para cerca de um minuto.
  • Qualidade: as reclamações caíram 30% quando a IA detecta cedo problemas no estabelecimento de conexões.
  • Pessoas: mais de 100.000 funcionários foram treinados em ferramentas de IA dentro da iniciativa AI for All.

São números que uma empresa publica sobre si mesma em um evento para investidores, e as metas de 2027 e 2030 são previsões, não resultados. Mas a forma como foram escritas vale a pena copiar.

Quatro elementos que tornam uma meta cobrável

  • Um ano-base: todos os números são comparados com 2023. Uma economia não significa nada se você não sabe de onde partiu, e uma empresa que não registra seus custos hoje não consegue comprovar nenhuma economia amanhã.
  • Uma categoria de custo nomeada: a meta de 2030 é sobre custos indiretos, não sobre o custo total. A empresa não detalhou o que a categoria inclui, mas só nomeá-la já impede que a economia da IA se misture com qualquer outra redução de custos.
  • Um prazo e um marco intermediário: 2027, depois 2030. O marco é o que permitiu à empresa elevar sua meta depois de medir o que já tinha alcançado.
  • Bruta, não líquida: a meta de 2027 é descrita como economia bruta, antes do que se gasta com ferramentas e desenvolvimento. Na sua empresa, você precisa dos dois números lado a lado: o que você economizou e o que pagou para economizar.

Há um quinto elemento fácil de esquecer: uma métrica de qualidade ao lado da métrica de custo. Uma queda de 30% nas reclamações mostra que a economia não veio à custa do cliente. Uma economia que aumenta as reclamações não é economia. É um custo adiado.

De onde vem a economia: trabalho repetitivo, não projetos de vitrine

Os exemplos que a empresa mostrou não são projetos exóticos. São tarefas do dia a dia repetidas milhares de vezes:

  • Perguntas repetidas de clientes: o status de um pedido, uma conta, uma falha conhecida. É isso que o Frag Magenta atende, e é o mesmo tipo de pergunta que chega ao seu atendimento ao cliente pelo WhatsApp e pelo telefone.
  • Detectar um problema antes que o cliente o relate: o RAN Guardian não responde a clientes. Ele monitora a rede e age em um minuto. Na sua empresa, o equivalente é um alerta de estoque prestes a acabar, uma fatura vencida ou um pedido atrasado.
  • Ferramentas do dia a dia para os funcionários: a empresa diz que usa ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot e seu próprio assistente interno, o AskT. É o treinamento amplo que transforma uma assinatura paga em uso real.

Como escrever uma meta assim na sua própria escala

Uma empresa de 30 pessoas não vai falar em bilhões, mas a mesma estrutura funciona em qualquer tamanho. Comece com uma página:

  • Escolha três processos repetitivos, não mais: responder a perguntas de clientes, lançar faturas de fornecedores, preparar o relatório semanal de vendas, por exemplo. O processo que se repete todo dia é onde a economia aparece.
  • Registre a linha de base este mês, antes de qualquer ferramenta: com que frequência o processo é executado, quanto tempo leva, quem o faz e quantos erros ou reclamações gera. Sem esse número, toda economia posterior é uma opinião, e não um dado.
  • Dê a cada processo uma métrica de custo e uma métrica de qualidade: tempo por transação com a taxa de erros, ou conversas encerradas sem a equipe com o número de reclamações.
  • Defina um ponto de verificação em 90 dias e uma meta em um ano: o ponto de verificação próximo diz se você deve ajustar a meta ou trocar a ferramenta.
  • Calcule o valor líquido: subtraia da economia os custos de assinatura, o tempo de revisão humana e o tempo de treinamento.
  • Decida com antecedência para onde vai a economia: a Deutsche Telekom disse que vai reinvestir a economia adicional de 2027 na aceleração da sua transformação digital e na expansão da fibra na Alemanha. Na sua empresa, isso pode significar transferir horas da equipe da digitação de dados para o acompanhamento de clientes.

Explicamos como medir o retorno antes e depois de um projeto em nosso artigo sobre como medir o retorno real da IA e calculamos passo a passo o retorno de um assistente de atendimento ao cliente em nosso artigo sobre o ROI de assistentes de IA.

O que não se aplica à sua empresa

  • Escala: uma empresa desse porte distribui o custo de ferramentas e equipes entre milhões de clientes. Uma pequena empresa precisa que a economia em um único processo cubra o custo da ferramenta em meses, não em anos.
  • Dados: um agente que age em um minuto precisa de dados que cheguem a ele à medida que os eventos acontecem. Na sua empresa, alertas antecipados exigem primeiro que pedidos, estoque e faturas estejam em um único sistema, e não em arquivos espalhados.
  • Um número anunciado não é um resultado: € 2,5 bilhões é uma meta para 2030. Não compare as promessas de um fornecedor com ele. Peça ao fornecedor a linha de base e a métrica pela qual ele será cobrado.

A visão da Origami

Lemos o anúncio da Deutsche Telekom como uma mudança da pergunta se devemos usar IA para a pergunta quanto ela economiza e onde. É a pergunta que todo gestor no Reino deveria fazer antes de assinar um novo serviço, especialmente em um ano cheio de ofertas.

Nos projetos que desenvolvemos, começamos na mesma ordem: medir o processo como ele funciona hoje, conectar a ferramenta ao sistema onde o processo realmente acontece e depois medir custo e qualidade juntos após a entrada em operação. Uma IA que não consegue ver seus dados de pedidos e faturas continua sendo um assistente de redação, não uma ferramenta que reduz custos.

Conclusão

  • A Deutsche Telekom mira cerca de € 1,1 bilhão em economia bruta fora dos EUA em 2027 e custos indiretos cerca de € 2,5 bilhões menores em 2030, ambos em comparação com 2023.
  • O valor do anúncio está na sua estrutura: um ano-base, uma categoria de custo, um prazo com um marco intermediário e uma métrica de qualidade ao lado do custo.
  • A economia apresentada veio de trabalho repetitivo: perguntas de clientes, detecção antecipada de problemas e ferramentas do dia a dia para os funcionários após um treinamento amplo.
  • Comece com três processos, registre a linha de base este mês, calcule a economia líquida e decida com antecedência para onde ela vai.

Fontes