Você implementou os agentes e fez a gestão de mudanças. Agora, está se perguntando como encontrar provas de que está realizando a transformação que lhe foi solicitada. 

Atualmente, quando líderes são questionados sobre como comprovar o ROI de seus investimentos em software e IA, eles recorrem à métrica mais visível disponível: o uso de tokens.

A Meta criou um ranking interno classificando funcionários pela quantidade de tokens de IA que consumiam. Ele vazou, viralizou e foi encerrado. Tokens são mensuráveis, rastreáveis e, pelo menos, confirmam que algo está acontecendo.

O problema é que a maioria das empresas está medindo a IA da mesma forma que mediu a adoção de software há uma década, e a IA é um bicho fundamentalmente diferente.

Alto uso não garante alto valor, e se você não entende como a IA está realmente sendo usada pela sua força de trabalho, você não tem nenhuma alavanca para puxar e melhorá-la.

Espera, um momento. O que são tokens? Dica: não é cripto.

Os tokens são a forma como equipes e fornecedores podem medir o uso de IA. Toda vez que um funcionário interage com um agente de IA — seja fazendo uma pergunta, gerando conteúdo ou executando uma tarefa — essa interação é medida em tokens. Pense neles como a moeda da atividade de IA. Quanto mais suas equipes usam IA, mais tokens são consumidos.

Faz sentido que essa métrica tenha se tornado a preferida. Por muito tempo, foi um dos únicos números disponíveis. Mas o volume de tokens indica que uma atividade aconteceu. Ele não diz se os funcionários estão usando a IA para as coisas certas, nem se alguma delas está conectada a um trabalho que realmente importa. Você pode ter números de tokens expressivos e ainda assim têm um investimento em IA que está entregando menos do que o esperado. 

Comer ou ser comido, edição empresarial 

As empresas que realmente descobrem como transformar uma grande força de trabalho legada com IA estão tratando a adoção de IA como algo que precisa ser gerenciado e atualizado ativamente. 

Isso começa com a compreensão de como o trabalho realmente acontece nos fluxos de trabalho de IA. Se eles estão fazendo login, usando-os para as tarefas certas, obtendo resultados úteis e incorporando-os à forma como realmente trabalham. 

Na maioria das empresas atualmente, a adoção parece boa na superfície, mas está silenciosamente se desintegrando por baixo. Os funcionários encontram becos sem saída, criam soluções alternativas e param de recorrer à ferramenta por completo. E ninguém sabe porque ninguém consegue ver isso. 

A IA é, na verdade, mais parecida com Humano + SaaS + IA

Os funcionários ainda não vivem dentro de ferramentas de IA. Eles transitam constantemente entre agentes de IA e aplicações SaaS, e o trabalho real acontece em ambos. Analisar o uso de IA de forma isolada oferece uma visão parcial de um fluxo de trabalho que não é, de forma alguma, parcial.

Entender a produtividade e a adoção de forma adequada significa ver o quadro completo: 

  • Onde a IA está genuinamente incorporada na forma como o trabalho é realizado? 
  • Onde as ferramentas SaaS ainda carregam a maior parte do peso? 
  • Esse equilíbrio está realmente mudando ao longo do tempo à medida que investimos mais em IA?

Essa última pergunta importa mais do que a maioria das organizações percebe. O argumento financeiro para a IA sempre incluiu a suposição de que ela eventualmente reduziria a dependência de um stack de SaaS inflado. Mais capacidade de IA, menos ferramentas redundantes, um gasto tecnológico mais enxuto e eficiente. 

Mas a maioria das empresas está aumentando os orçamentos de IA enquanto os custos de SaaS permanecem estáveis, sem visibilidade real sobre se a troca está se concretizando. 

E agora?

Os líderes de TI têm uma oportunidade real aqui de mudar a forma como suas organizações pensam sobre IA: como um problema de adoção que requer atenção e mudança contínuas. A coisa mais valiosa que a TI pode fazer agora é garantir que as ferramentas que foram adquiridas e implantadas estejam realmente funcionando da maneira que foram planejadas, e continuem funcionando dessa forma à medida que os fluxos de trabalho evoluem.

Isso requer uma plataforma que ofereça análises em toda a sua pilha de tecnologia para funcionários, SaaS e agentes de IA juntos, para que você possa ver onde o engajamento é forte, onde o atrito está aumentando e onde os funcionários estão enfrentando dificuldades de maneiras que ainda não foram sinalizadas por ninguém. 

Significa ser capaz de agir sobre isso em tempo real, inserindo orientações diretamente nos fluxos de trabalho para que os funcionários recebam ajuda exatamente quando e onde precisam, sem esperar por um programa de treinamento ou uma iniciativa de gestão de mudanças. E significa entrar em conversas com o conselho com algo mais útil do que contagens de tokens: curvas de adoção, atrito reduções, consolidação de SaaS, mudanças de produtividade. E recomendações reais sobre o que fazer a seguir. 

Quer ver como isso funciona na prática? Explore como o Pendo for IT ajuda equipes corporativas a passar de medir a IA para impulsionar a adoção real em toda a sua força de trabalho.