O que é ROI ?
O ROI ou Return on Investment é uma medida financeira que auxilia a empresa a avaliar o retorno financeiro obtido em relação ao investimento feito em um projeto.
Em projetos de Machine Learning, o ROI pode ser usado para avaliar a eficácia das soluções de IA em relação aos recursos investidos no desenvolvimento, treinamento e implantação de um modelo. Isso é importante para garantir que os projetos de IA estejam bem alinhados com as expectativas de retorno financeiro das empresas.
Como medir o ROI?
Para medir o ROI de um projeto de ML, é necessário identificar os recursos financeiros investidos como despesas com pessoas, hardware e software.
Além disso, é importante mensurar o impacto financeiro positivo resultante da implementação do projeto, como o aumento de receitas ou redução de despesas.
Uma forma que podemos utilizar para calcular o ROI é dividir o lucro obtido pelo valor investido e multiplicar o resultado por 100 para encontrarmos a porcentagem de retorno que o projeto trouxe para a empresa. Por exemplo, se um projeto de IA resultou em um lucro de R$100.000 com um investimento de R$50.000, o ROI seria de 100% ((100.000/50.000) x 100).
Além dessa questão, é importante levar em consideração outros fatores, como a duração de um projeto e o impacto ao longo prazo da solução de ML. Essas informações podem ajudar a avaliar a rentabilidade do projeto e a tomar decisões sobre futuros novos investimentos em IA.
O que o ROI pode impactar?
O ROI é uma importante ferramenta para avaliar o desempenho financeiro que um projeto de ML pode trazer e garantir que eles estejam alinhados às expectativas de retorno financeiro da empresa.
Porém além de avaliar o impacto financeiro de um projeto, o ROI também pode ser usado para avaliar o impacto em outras áreas, como o desempenho operacional, a satisfação dos clientes e o impacto social.
Em projetos de Machine Learning, o ROI pode incluir medidas como a redução do tempo de processamento de tarefas manuais, a melhoria da precisão de classificação de dados ou a automatização de processos de negócios. Esses impactos podem ser significativos nas operações de uma empresa e na satisfação de seus clientes.
Além disso, projetos de ML também podem ter um impacto social positivo, como a melhoria da eficiência energética, a preservação da biodiversidade ou a melhoria da qualidade de vida das pessoas. Esses impactos podem ser avaliados e incluídos no cálculo do ROI, refletindo o valor além dos retornos financeiros.
Estimando o ROI em um projeto:
Em um exemplo onde uma empresa tem uma equipe de pessoas que trabalham para extrair informações de imagens de documentos, nós podemos utilizar ML para auxiliar nesse processo utilizando a técnica de OCR para extrair essas informações de forma automática, o ROI desse projeto em específico pode ser calculado com o ganho de tempo economizado para extrair a informação de cada documento, a quantidade final a mais de documentos que a empresa irá conseguir extrair informações durante um dia de trabalho, e até a economia que isso irá trazer referente a não precisar de mais pessoas na equipe para escalar a quantidade de documentos tratados.
É importante sempre ter em mente que a maneira de estimar o ROI em um projeto vai sempre variar de acordo com o que o cliente quer melhorar em sua empresa e o tipo de problema que a IA irá resolver.
Portanto, o ROI pode ser usado para avaliar não apenas o impacto financeiro, como também o impacto em outras áreas, como o desempenho operacional, a satisfação dos clientes e o impacto social. Isso ajuda a avaliar o valor completo gerado de um projeto de ML.