Como comprovar o valor da IA na mobilidade global
Um Thinking Paper da K2, novembro de 2026
A IA passou rapidamente da fase de experimentação para o uso operacional. Em toda a área de mobilidade global e RH, as organizações estão utilizando IA generativa, análise preditiva e sistemas agentes para apoiar imigração, realocação, gestão de políticas, previsão de custos e comunicações com os funcionários. No entanto, uma pergunta está se tornando cada vez mais difícil de ignorar: será que tudo isso está realmente gerando valor?
As evidências sugerem que a adoção está muito à frente da comprovação. O relatório "The State of AI in 2026", da McKinsey & Company, constatou que 80% dos entrevistados afirmaram que a IA melhorou sua produtividade individual, mas apenas 37% atribuíram a ela algum impacto no EBIT. O estudo "CEO Study 2025", do IBM Institute for Business Value, relatou que apenas 25% das iniciativas de IA entregaram o retorno sobre o investimento esperado. Como disse Alicia Mullery, do Gartner, em outubro de 2026: "volume não é valor".
Para os líderes de mobilidade global, este é um desafio real. Um assistente de IA pode responder a milhares de perguntas ou reduzir o tempo gasto na elaboração de documentos. Esses resultados parecem positivos, mas, por si só, não provam que uma organização economizou dinheiro, reduziu riscos, melhorou a experiência do funcionário ou tomou melhores decisões sobre a força de trabalho.
Nosso mais recente thinking paper, "Como comprovar o valor da IA na mobilidade global", enfrenta esse desafio diretamente. Ele se baseia em pesquisas da McKinsey, IBM, EY, Gartner, Deloitte, Fórum Econômico Mundial e Organização Internacional do Trabalho. O documento explora por que tantas iniciativas de IA ficam presas na fase de atividade e o que é necessário para levá-las até o topo da cadeia de valor.
Nele, você encontrará:
- Por que a maturidade da IA é, em última análise, limitada pela maturidade dos dados, e por que apenas 51% das equipes de mobilidade confiam em seus dados o suficiente para avançar para a próxima fase de adoção da IA
- Quatro pilares para medir o valor da IA: eficiência, redução de riscos, valor estratégico e confiabilidade
- Por que tempo economizado não é automaticamente dinheiro economizado, e por que a confiança nunca deve ser expressa como uma métrica única e universal
- O papel dos "humanos no circuito" (humans in the loop) e por que a vantagem competitiva reside no que as pessoas fazem com a tecnologia, e não na tecnologia em si
- Uma estrutura prática de seis etapas para comprovar valor, desde a definição do objetivo e da linha de base até testes A/B e o cálculo do valor líquido
O documento não defende nem condena a IA. Ele defende a disciplina. Objetivos claros, linhas de base robustas, hipóteses rigorosamente testadas e um cálculo honesto do valor líquido são o que separa a experimentação da transformação.
Se você é responsável por um programa de mobilidade, um orçamento de tecnologia de RH ou um business case que precisa resistir a um escrutínio rigoroso, este documento o ajudará a fazer perguntas melhores sobre cada iniciativa de IA, seja ela desenvolvida internamente ou fornecida por um parceiro.
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