De acordo com o diretor de operações da Vert Analytics, Rolando Bonaccorsi, o ROI (Return on Investment, ou “Retorno sobre o Investimento”) da automação de processos é a métrica que traduz, em números, se um investimento em tecnologia realmente compensou. Muitas empresas automatizam etapas operacionais, mas poucas conseguem provar, com dados concretos, o retorno que essa mudança trouxe para o caixa.
Essa lacuna entre implementar e mensurar é um dos maiores desafios das organizações que buscam maturidade digital. Dentre esse cenário, a seguir, abordaremos os principais métodos de mensuração, os erros mais comuns e como transformar dados operacionais em argumentos financeiros sólidos.
Por que medir o ROI da automação de processos é mais complexo do que parece?
Calcular o ROI de um projeto de automação parece simples à primeira vista: basta comparar o valor investido com a economia gerada. Na prática, porém, o desafio está em isolar o que realmente mudou por causa da automação. Ganhos de produtividade se misturam a outras iniciativas da empresa, dificultando atribuir resultados a uma única causa e exigindo critérios claros de comparação.
Aliás, empresas costumam medir apenas a redução de horas trabalhadas, ignorando efeitos indiretos como menos retrabalho e decisões mais rápidas. Esses ganhos raramente aparecem em planilhas financeiras tradicionais, mas influenciam diretamente o resultado. Conforme frisa o líder em IA e ciência de dados aplicadas a negócios e operações, Rolando Bonaccorsi, sem esse olhar mais amplo, o cálculo do ROI fica incompleto e subestima o valor real do projeto para o negócio.
Quais indicadores realmente mostram o retorno do investimento?
Antes de qualquer cálculo, é necessário definir quais indicadores refletem o objetivo da automação. Redução de custos operacionais, tempo de execução de tarefas e taxa de erros são pontos de partida comuns. Rolando Bonaccorsi remete que cada processo automatizado carrega variáveis próprias, então adaptar as métricas ao contexto evita comparações que não fazem sentido para o negócio.
Tendo isso em vista, o erro mais frequente é aplicar a mesma fórmula genérica a projetos completamente diferentes. Um processo de atendimento ao cliente exige métricas distintas de um processo fabril, e tratar os dois da mesma forma compromete a leitura dos resultados. Logo, ajustar os indicadores ao tipo de operação torna o resultado mais confiável e útil para decisões futuras.
Como estruturar a análise de custos, ganhos e prazo?
A estrutura da análise começa pelo levantamento completo dos custos: licenças de software, horas de implementação, treinamento das equipes e eventuais ajustes ao longo do processo. Ignorar qualquer uma dessas etapas distorce o resultado final. Em seguida, é preciso projetar os ganhos esperados, considerando tanto a economia direta quanto os benefícios que aparecem apenas com o tempo, como a redução de falhas operacionais.
Ademais, o prazo de retorno também precisa ser realista, ressalta Rolando Bonaccorsi, diretor de operações da Vert Analytics. Projetos de automação de processos raramente mostram resultados completos nos primeiros meses, já que envolvem ajustes e curva de aprendizado. Portanto, definir um horizonte de avaliação adequado evita conclusões precipitadas sobre o sucesso ou fracasso da iniciativa.
Erros que distorcem o cálculo do retorno
Alguns erros se repetem com frequência nas empresas que tentam mensurar o retorno da automação. Assim sendo, reconhecer esses pontos evita conclusões equivocadas e melhora a qualidade da análise apresentada à liderança. Entre eles, se destacam:
- Custos ocultos: despesas com manutenção e atualizações que não entram no orçamento inicial;
- Prazo irreal: expectativa de retorno imediato, sem considerar o tempo de adaptação da equipe;
- Métricas isoladas: análise que ignora efeitos indiretos, como satisfação do cliente e retenção de talentos;
- Ausência de comparação: falta de um cenário anterior à automação para servir de referência.
Evitar essas armadilhas exige disciplina na coleta de dados desde o início do projeto. Inclusive, como menciona Rolando Bonaccorsi, quanto mais completo for o registro do cenário anterior, mais preciso será o comparativo posterior e mais sólido o argumento apresentado para justificar novos investimentos em automação futura.
O real valor da automação aparece quando os números contam a história completa
Em conclusão, medir o ROI da automação de processos deixa de ser um exercício financeiro isolado quando passa a fazer parte da rotina de gestão. Desse modo, empresas que acompanham esse indicador de forma contínua tomam decisões mais assertivas sobre onde investir a seguir, em vez de depender de percepções subjetivas sobre o que funcionou no passado.
Assim sendo, o retorno de um projeto de automação não se resume a uma planilha comparando antes e depois. Conforme enfatiza o diretor de operações da Vert Analytics, Rolando Bonaccorsi, ele reflete a capacidade da empresa de transformar operação em dado, e dado em decisão consciente.
