As duas perguntas que decidem se um caso de uso de IA merece investimento

Todo comitê tem um framework de priorização. Quase nenhum sobrevive ao primeiro projeto. Este é o filtro que uso na prática, com um exemplo de conta feita.

A cena é sempre a mesma: uma lista de casos de uso de IA na tela, quinze ou vinte linhas, e um comitê tentando decidir por onde começar.

Alguém defende o mais inovador. Alguém defende o do diretor que pediu primeiro. Alguém defende o que o concorrente anunciou. E a reunião termina com três "pilotos" aprovados e nenhum critério registrado.

Depois de anos vendo essa cena, eu reduzi o filtro ao essencial. São duas perguntas. E a maioria das ideias não sobrevive às duas.

Pergunta 1: dá pra implementar de verdade?

Não é "a tecnologia consegue fazer isso?". A resposta pra essa é quase sempre sim, e é por isso que ela não filtra nada.

A pergunta real tem três partes:

O dado existe? Não "a empresa tem muitos dados". O dado específico que esse caso de uso precisa: ele existe, está acessível, tem qualidade, tem governança? Iniciativa que depende de dado que não existe morre no piloto, por melhor que pareça no slide.

O processo aguenta mudar? A solução vai se encaixar num fluxo real, operado por gente real. Se ninguém do lado da operação quer mudar a forma de trabalhar, a tecnologia perfeita vira tela aberta que ninguém usa.

Quem opera depois do go-live? Todo projeto tem dono até a entrega. A pergunta é quem sustenta, evolui e responde por ele seis meses depois. Sem esse nome, o sim é da reunião, não da empresa.

Repare que "viabilidade técnica" e "capacidade de execução" são a mesma pergunta. Separá-las em critérios diferentes só deixa o framework mais bonito e a decisão mais lenta.

Pergunta 2: qual o tamanho do efeito no resultado?

Aqui mora o erro mais caro: medir o efeito no sistema em vez de medir no negócio.

Ganho de tempo de processamento, acurácia de modelo, volume automatizado: nada disso sobe pro conselho. O que sobe é receita, margem, capacidade de atendimento, risco reduzido. A pergunta não é "quanto isso melhora a tarefa". É "quanto essa melhoria vale, em reais, e em quanto tempo aparece".

O prazo importa tanto quanto o tamanho. Um retorno de R$ 2 milhões em dois anos e um de R$ 800 mil em três meses não competem de igual pra igual: o segundo prova valor, financia o próximo passo e mantém o patrocínio da liderança vivo. Se o ROI demora, o impacto no negócio demora junto. É a lógica do AI Fast: retorno rápido não é ansiedade, é estratégia de portfólio.

Um exemplo de conta feita

Números ilustrativos, pra mostrar o raciocínio:

Caso de uso: previsão de inadimplência na carteira de clientes.

Pergunta 1: o histórico de pagamento existe, está no ERP, com qualidade razoável; o processo de cobrança já existe e o time toparia priorizar por risco; a operação de cobrança seria a dona. Passou.

Pergunta 2: a inadimplência custa R$ 400 mil por mês; antecipar 20% dos casos com ação preventiva valeria na faixa de R$ 80 mil mensais; dá pra provar em um ciclo de 12 semanas. Passou, com número e prazo.

Agora compare com o caso "usar IA generativa pra analisar nossos relatórios": qual dado? Qual processo muda? Quem opera? Quanto vale? Não é um caso de uso. É uma tecnologia procurando aplicação.

De vinte, sobram duas

Quando a gente roda essa régua numa leitura completa de negócio, de vinte ou trinta ideias sobram duas ou três. E raramente são as mais bonitas. São as que movem o ponteiro.

Na Dataside, essa conta tem nome e formulário: o AI Value Score, que pontua cada oportunidade por impacto financeiro, velocidade, complexidade e dados disponíveis, dentro da sessão AI Value360, antes de qualquer proposta. Quando a régua reprova o que a gente mesmo vende, o cliente fica sabendo. Já custou contrato, e é por isso que vale.

Mas o método serve pra você mesmo sem a gente na sala. Na próxima reunião de priorização, cole as duas perguntas na parede. Se um caso de uso não responde as duas com nome, número e prazo, ele não está pronto pra disputar orçamento.

Critério não mata ideia boa. Protege o orçamento dela.