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A conta de ROI que ainda mede agente como se fosse robô de planilha

Um framework da AWS para medir automação com agentes expõe por que a métrica de horas salvas, herdada da era de RPA, deixa a maior parte do valor fora da conta.

Rafael MilagreRafael MilagreFounder do Viver de IA
Imagem oficial relacionada a Beyond hours saved: Building the business case for agentic automation.
Beyond hours saved: Building the business case for agentic automationImagem: Imagem oficial: AWS Machine Learning Blog
Na dose de hoje

O essencial antes de continuar

O problema herdado

A conta de ROI usada para automação baseada em regras não captura o que um agente realmente muda num processo.

As frentes esquecidas

Tempo salvo é só uma de quatro frentes. Faltam exceções tratadas, qualidade de decisão e custo de manutenção.

A escolha do líder

Priorizar onde automatizar com agente depende de cruzar complexidade da tarefa com risco da decisão, não só volume.

A pauta do dia

Horas salvas nunca foi a métrica certa para agente

A AWS publicou um framework para empresas que já colocaram automação com agentes no radar do comitê de IA, e o ponto de partida é uma crítica direta: o modelo de ROI herdado da era de RPA, horas salvas vezes custo de mão de obra menos custo de implantação, foi desenhado para ferramentas que seguem regras fixas e simplesmente não captura a maior parte do valor que um agente cria.

A diferença não é cosmética. Um robô de regras executa a tarefa. Um agente lida com a exceção, aplica critério numa decisão ambígua e se adapta quando o processo muda ao redor dele, três coisas que a conta antiga trata como ruído e não como valor.

Minha leitura é que isso explica por que tantos projetos de agente aprovados com a planilha de RPA decepcionam o CFO seis meses depois: o número que justificou o investimento nunca mediu o que o agente realmente faz melhor que o robô.

Para revisar nesta semana

Reabra a planilha antes de aprovar o próximo agente

Pegue o business case do último projeto de automação com agente aprovado na empresa e verifique se ele mediu algo além de horas salvas: custo de corrigir erro quando o agente erra, ganho de uma decisão mais consistente, custo de manter o processo quando ele muda.

Se a planilha só tem uma linha de horas e custo de mão de obra, a decisão desta semana é simples: peça ao time que refaça a conta somando o que a tarefa custa quando sai errado, não só o que ela custa quando sai certo.

Transparência editorial

Fontes desta edição

  1. AWS Machine Learning BlogBeyond hours saved: Building the business case for agentic automation
Sua leitura ajuda a próxima dose

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