Agentes inteligentes já atuam com autonomia parcial em etapas críticas do desenvolvimento de software. Automatizam tarefas, analisam padrões e, em alguns casos, tomam decisões baseadas em contexto. Mas para líderes técnicos e decisores estratégicos, a pergunta-chave permanece: como calcular o ROI dessas aplicações?
Muitas empresas adotam IA para programação, revisão de código, testes e classificação de chamados. No entanto, sem métricas objetivas e modelos de acompanhamento, o risco é alto: decisões são tomadas com base em hype e não em impacto real. Isso torna difícil justificar o investimento, e pior, dificulta escalar soluções promissoras.
Neste artigo, vamos explorar as boas práticas técnicas e estratégicas de como calcular o ROI com precisão, baseando-nos tanto em aprendizados reais da DB1 Global Software, como os apresentados no episódio do podcast Bites and Business com Alexandro Hervis. O objetivo? Ajudar você a decidir com dados, e não com achismos.
O uso de IA no ciclo de desenvolvimento deixou de ser periférico. Hoje, agentes inteligentes contribuem em várias frentes: geram código, revisam pull requests, alimentam testes automatizados, analisam requisitos e organizam tickets. Mas, como destaca Alexandro Hervis, staff engineer da DB1, no podcast Bytes and Business, “isso ainda acontece muitas vezes sem controle sobre o valor real entregue”.
Ou seja: o time acelera, mas não sabe se está ganhando.
Implementar IA sem medir o impacto leva ao que Hervis chama de custo travestido de inovação. Automatiza-se uma etapa, mas sem clareza sobre o retrabalho evitado, o tempo de sênior economizado ou a qualidade entregue ao usuário final. A operação parece mais moderna, mas pode estar apenas mais cara.
Na prática, agentes de IA só geram ROI se estiverem bem posicionados no negócio e se forem acompanhados como qualquer outro microserviço crítico. Isso exige definição de escopo, instrumentação e validação contínua. E tudo isso começa por uma pergunta honesta: o que acontece se eu não medir nada?
Veja o episódio sobre o tema na íntegra:
Tech leads não precisam ser convencidos ou ensinados a como calcular o ROI — mas frequentemente são pressionados a entregar resultados sem ter visibilidade do retorno real. E isso cria um problema maior: decidir no escuro.
Automatizar tarefas com IA pode parecer evolução. Mas sem medir o retorno, é impossível saber se há ganho real ou só uma redução temporária de esforço aparente. Em pouco tempo, o que parecia avanço vira débito técnico, difícil de sustentar e justificar.
Quando não há ROI mensurado, a IA vira apenas uma vitrine. Aplicações que somente roteiam prompts para um LLM passam por “inteligência” sem gerar valor técnico. E isso custa: em tokens, infraestrutura, e principalmente, na credibilidade de quem lidera o projeto.
Quando a organização ignora como calcular o ROI desses agentes, líderes técnicos ficam expostos a erros silenciosos:
O resultado? Projetos que viram peso morto na stack: difíceis de justificar e quase impossíveis de escalar.
Hervis ilustra isso com um exemplo recorrente: o uso de IA para leitura de logs técnicos. “Em vez de buscar insights de negócio ou padrões complexos, muita gente só pluga um agente para contar erros 500. Isso poderia ser feito com uma regex.”
A principal falha ao aplicar agentes de IA é tratá-los como fim, e não como meio. Implementar uma solução sem objetivos mensuráveis leva à armadilha do "efeito placebo": a sensação de avanço, sem retorno real.
Entender como calcular o ROI só é possível quando o que se espera da IA está claramente definido em termos de metas operacionais.
Metas robustas devem ter:
Sem esse alinhamento, qualquer cálculo de retorno é especulação. E como lembra Hervis, até uma IA que responde "certinho" pode estar gerando prejuízo se não estiver bem conectada ao propósito da operação.
Antes de entender como calcular o ROI propriamente dito, é importante entender o que entra no custo total. E aqui não estamos falando apenas de licenciamento, mas também de horas investidas, treinamento e integração. Veja o que considerar:
Aqui entram ganhos tangíveis de produtividade, qualidade e redução de desperdício. Exemplos:
O impacto da I.A. no desenvolvimento de software pode ser sentido em três frentes principais:
Esse é o ganho mais evidente. Com agentes de IA, os devs passam menos tempo em tarefas repetitivas e mais tempo resolvendo problemas reais. Isso inclui:
Por exemplo: se um desenvolvedor entrega 10 funcionalidades por ano e, com I.A., passa a entregar 13, temos como calcular o ROI facilmente:
Agentes de I.A. também atuam em etapas como QA e testes. O resultado?
Você reduz o esforço do time e melhora a estabilidade do sistema.
A inteligência artificial ajuda a encurtar sprints e liberar versões mais rápido:
Agora vem a fórmula mágica: ROI= [(Ganho total - Custo Total)/Custo total] x 100
Com base nos exemplos, veja como calcular o ROI:
Isso mesmo: a cada R$ 1 investido, você retorna R$ 5.
Leia também: “Aplicações práticas de automação com I.A. para alavancar novos produtos”
Para um cálculo preciso, use três categorias:
Métricas quantitativas
Métricas qualitativas
Operacional
Não basta entender como calcular o ROI: é preciso projetar o agente para gerar retorno desde o primeiro commit. Isso exige decisões técnicas e organizacionais com foco em impacto. Todo agente de IA deve nascer com um escopo mínimo viável (MVP), mas esse MVP precisa responder a uma dor real do time. Use sandbox próximos à operação real e valide hipóteses com:
Quanto mais restrito for o escopo do agente, melhor o controle sobre alucinações, falhas e ROI.
Na DB1, por exemplo, há agentes distintos para:
Hervis também explica que aplicar RAG (Retrieval-Augmented Generation) com vetores e FAQs internos reduz o uso de tokens e melhora a precisão. Isso gera economia e confiabilidade, principalmente em agentes que usam conhecimento da empresa para operar.
Ferramentas como LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Weaviate e ChromaDB são opções acessíveis para isso.
Além de tudo isso, definir o que o agente não faz é tão importante quanto divulgar o que ele faz. A clareza reduz atritos e aumenta a adoção. A DB1, por exemplo, usa regras explícitas e logs rastreáveis para mitigar respostas erradas, especialmente quando o agente interage com usuários externos.
Ah, e vale ressaltar aquilo que não dá certo também - afinal, isso faz parte da cultura da DB1. Foi iniciado um experimento com um agente de análise de código que atuaria antes do push, avaliando o histórico e a base do projeto para detectar erros antes da revisão humana.
A ideia era promissora, mas a experiência mostrou que o tempo de espera gerado a cada novo push afetava o fluxo do desenvolvedor. Tornar esse processo assíncrono (via notificações, por exemplo) comprometeria sua função como "linter" em tempo real. O projeto foi descontinuado — e esse também é um aprendizado importante: errar rápido e corrigir rota é parte do ciclo de amadurecimento dos agentes de IA.
Projetos com IA não falham por falta de tecnologia — falham por falta de propósito, de mensuração e de evolução contínua. Um agente inteligente só é de fato inteligente quando:
Como afirma Hervis no podcast, automatizar sem ROI é um convite ao desperdício. E em tempos de budget enxuto e cobrança por previsibilidade, isso é inaceitável para líderes técnicos.
Ao tratar ROI como critério de decisão estratégica, não apenas de convencimento, a IA se torna um ativo e não um custo.
Se você busca aprofundar sua estratégia de IA com responsabilidade técnica e impacto real, o primeiro passo é dominar como calcular o ROI de cada agente implementado. No site da DB1 Global Software, você encontra cases, artigos técnicos e soluções sob medida para quem quer transformar tecnologia em resultado concreto. Visite e descubra como podemos ajudar sua operação a evoluir com inteligência.
