Depois de ativar o primeiro agente de IA, a pergunta que toda liderança faz é a mesma: valeu a pena? A resposta errada mais comum é uma sensação — "parece que está ajudando". A resposta certa exige três tipos de métrica, medidos desde o primeiro dia.
O que medir
Tempo de ciclo, antes e depois. Quanto tempo levava a tarefa antes do agente, e quanto leva agora — do início ao fim, não só a parte que o agente executa.
Taxa de intervenção humana. Com que frequência um humano precisa corrigir, refazer ou revisar o que o agente produziu. Uma taxa de intervenção que não cai ao longo do tempo é sinal de que o agente não está aprendendo o contexto certo.
Retrabalho evitado, não só velocidade. Um agente rápido que gera erros que alguém precisa corrigir depois pode custar mais do que economiza.
O prazo de 90 dias
Três meses é suficiente para separar ajuste inicial de problema estrutural. As primeiras semanas quase sempre têm taxa de intervenção mais alta — isso é esperado. O que importa é a tendência: ela deveria cair de forma consistente até o dia 90.
O erro mais comum
Medir só o que é fácil de medir (número de tarefas processadas) e ignorar o que realmente importa (qualidade do resultado, tempo total do processo, confiança da equipe no output).
Nossa visão
ROI de IA não é sobre a tecnologia ser impressionante. É sobre o processo terminar mais rápido, com menos erro, com evidência que sustenta a decisão de escalar. Sem essas três métricas, "está funcionando" é opinião, não dado.