No âmbito da Inteligência Artificial (AI), a mensuração do desempenho e do impacto nas organizações é complexa, dada a natureza intangível e muitas vezes não-linear dos benefícios.

No entanto, a indústria tem consolidado uma série de KPIs que ajudam a gerenciar e direcionar esforços de AI.

Aqui estão os KPIs geralmente utilizados para gerenciar a eficácia das iniciativas de AI na camada de New Technology:

·         Taxa de Acurácia da Predição (Prediction Accuracy Rate): Mede a precisão das previsões feitas por modelos de AI, essencial para avaliar a confiabilidade dos sistemas de decisão automatizada.

·         Taxa de Adoção de AI (AI Adoption Rate): Percentual de processos ou sistemas dentro de uma organização que incorporam alguma forma de AI, refletindo a penetração da tecnologia.

·         Economia de Custo por Automação (Cost Savings by Automation): Quantifica a economia gerada pelo uso de AI em substituição ou otimização de processos manuais.

·         Redução no Tempo de Processamento (Processing Time Reduction): Variação no tempo necessário para completar tarefas após a implementação de soluções de AI.

·         Taxa de Melhoria na Experiência do Cliente (Customer Experience Improvement Rate): Impacto das soluções de AI na satisfação e engajamento do cliente.

·         Volume de Dados Processados (Data Processed Volume): Quantidade de dados que a solução de AI é capaz de processar em um determinado período, indicativo da escala da solução.

·         Taxa de Erro de Classificação (Classification Error Rate): Mede os erros em tarefas de classificação executadas por modelos de AI, essencial para aplicações de visão computacional e reconhecimento de voz.

·         Taxa de Retenção de Modelos de AI (AI Model Retention Rate): Porcentagem de modelos de AI que continuam a ser utilizados após um certo período, indicando sua relevância e eficácia a longo prazo.

·         Valor Gerado por AI (AI Generated Value): Estima o valor agregado pela AI, que pode incluir novas receitas, melhorias na qualidade ou aumento da eficiência.

·         Tempo Médio até Valor (Time to Value - TTV): Tempo necessário para que uma solução de AI comece a gerar retorno mensurável.

·         Índice de Engajamento de AI (AI Engagement Index): Mede como os funcionários interagem e utilizam soluções de AI, refletindo a aceitação da tecnologia.

·         Qualidade de Dados (Data Quality Score): Avalia a adequação e a precisão dos dados alimentados em sistemas de AI, pois a qualidade dos dados é diretamente proporcional à qualidade das saídas de AI.

·         Rapidez de Iteração de Modelos (Model Iteration Speed): Velocidade com que os modelos de AI podem ser ajustados e melhorados, um indicador chave da agilidade da equipe de AI.

·         Impacto no Ciclo de Inovação (Innovation Cycle Impact): Avalia como a AI contribui para a redução do tempo de ciclo de inovação de produtos ou serviços.

·         Taxa de Conversão por Recomendação de AI (AI Recommendation Conversion Rate): Mede a efetividade das recomendações geradas por AI em converter usuários ou clientes.

Estes KPIs oferecem uma visão abrangente sobre como a AI está sendo implementada e o valor que está gerando, permitindo que as empresas acompanhem o progresso e ajustem suas estratégias conforme necessário.

Com a constante evolução da Generative AI e outros campos dentro da inteligência artificial, os KPIs devem ser regularmente revisados e atualizados para assegurar que continuem alinhados com os objetivos estratégicos e operacionais da organização.