ROI na inteligência artificial

Introdução

A euforia inicial com a Inteligência Artificial (IA) está a dar lugar a uma fase de pragmatismo económico. Uma notícia recente do portal Startups destaca que, embora 88% das empresas já utilizem IA, menos de 40% conseguiram traduzir essa adoção em lucros operacionais mensuráveis. Para o gestor de radiologia, este dado acende um alerta: a tecnologia por si só não garante o retorno. No setor da saúde, onde a margem e a precisão são críticas, compreender onde termina a experimentação e onde começa a rentabilidade é vital para a modernização sustentável de qualquer centro de diagnóstico por imagem.

Desenvolvimento

Uma perspectiva crucial abordada pelos analistas é que o retorno sobre o investimento (ROI), um dos indicadores mais importantes para um gestão eficiente,  da IA costuma ser mais lento do que o esperado devido à curva de aprendizagem e às limitações da supervisão humana. No contexto clínico, muitas vezes a IA é implementada apenas como uma ferramenta isolada de triagem, o que pode gerar uma sensação de “retrabalho” se não estiver integrada num fluxo de trabalho fluido. O desafio de gestão reside em transformar a produtividade em ganho financeiro real, evitando que a tecnologia se torne apenas um custo adicional sem otimizar o faturamento final.

Para que a tecnologia impacte o lucro operacional, as empresas “high performers” tratam a IA não apenas como um redutor de custos, mas como um vetor de crescimento e diferenciação. Na prática da clínica de imagem, isso significa conectar a precisão algorítmica a modelos de negócio escaláveis, como a telerradiologia. Ao utilizar soluções de laudo à distância, a clínica consegue absorver picos de procura em exames complexos de ressonância magnética ou tomografia com a agilidade que a IA promete, mas com a segurança jurídica e técnica que o médico especialista garante.

Outro ponto de análise é o impacto na força de trabalho. Embora a substituição de pessoal não esteja a ocorrer em larga escala, a produtividade aumentou. Na radiologia, isso traduz-se em laudos mais rápidos e assertivos. O segredo para o ROI está em utilizar esse ganho de tempo para expandir a capacidade de atendimento da clínica, reduzindo o tempo de espera para exames de raio-X, transformando a eficiência técnica em volume de faturamento e satisfação do paciente.

Aplicação Prática

Para garantir que a tecnologia traga resultados na sua operação, siga estes passos:

1. Foque em Casos de Valor: Em vez de projetos puramente experimentais, aplique a tecnologia onde há gargalos claros, como na agilização de laudos críticos de tomografia.

2. Integre com Especialistas: Utilize a telerradiologia para dar vazão à produtividade gerada pela tecnologia, garantindo que o aumento da velocidade de processamento seja acompanhado por laudos de subespecialistas.

3. Monitore Indicadores de Eficiência: Não meça apenas a “precisão da IA”, mas sim a redução no tempo médio de entrega do laudo e o impacto no custo por exame de ressonância.

O Radar de Referências

• 📚 Estudo/Leitura: The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation (McKinsey) – Essencial para entender as fases de escala da tecnologia.

• 🛠️ Estratégia/Tech: Agentes de IA e Automação de Workflow – O foco deve mudar da simples detecção para o redesenho de processos de ponta a ponta na clínica.

• 💡 Insight de Negócio: Investimento em IA acima de 20% do orçamento digital é o padrão das empresas que realmente lucram com a tecnologia.

Conclusão

O lucro da IA pode demorar a aparecer para quem a vê apenas como um gadget tecnológico, mas já é uma realidade para quem a utiliza como base de um ecossistema de eficiência. Na Telepacs, acreditamos que a inovação deve estar a serviço do negócio e do paciente. Ao unir a tecnologia de ponta com a inteligência humana na telerradiologia, ajudamos a sua clínica a percorrer o caminho entre a experimentação e a rentabilidade real.

Referências:

• Título da Notícia: Onde está o ROI da IA? Lucro pode demorar a aparecer, dizem analistas

• Veículo: Startups.com.br

• Entrevistados/Fontes: Pedro Bicudo (ISG), Alexandre Pires (Ibmec-SP) e Relatório McKinsey.