O uso de inteligência artificial já é uma realidade na saúde suplementar. Para quem toma decisões sobre os investimentos feitos em uma operadora de saúde, a pergunta é quanto essa tecnologia pode gerar de resultado para a operação?
A resposta não deveria partir apenas da quantidade de recursos de uma solução, nem de quantas interações uma IA consegue realizar. O ponto de partida é entender os processos atuais: quanto tempo eles consomem, quantas pessoas envolvem, quanto retrabalho geram e o que acontece quando a demanda cresce.
É a partir desse contexto é possível calcular o ROI da inteligência artificial e descobrir se o investimento está, de fato, melhorando a operação. E, na saúde suplementar, onde atendimento, auditoria, autorizações, documentos e suporte interno convivem com grandes volumes de tarefas recorrentes, isso se torna ainda mais importante.
Antes do ROI, descubra quanto o processo custa hoje
Imagine uma operadora que pretende implementar IA para responder dúvidas recorrentes dos beneficiários. Apenas saber o preço da tecnologia não é suficiente para calcular seu retorno: primeiro, é preciso descobrir quanto custa atender essas solicitações da maneira atual.
Esse cálculo não deve considerar apenas salários. Afinal, uma atividade manual também consome tempo com consultas em sistemas, transferências entre áreas, correções, supervisão e novos contatos quando a solicitação não é resolvida na primeira tentativa.
Por isso, antes de implementar IA, vale levantar informações como:
Volume mensal de solicitações;
Tempo médio gasto em cada atividade;
Custo aproximado por atendimento ou processo;
Quantidade de pessoas envolvidas;
Índice de retrabalho;
Reincidência de solicitações;
Horas extras ou necessidade de ampliar a equipe;
Tempo gasto por especialistas em atividades repetitivas.
Esse diagnóstico cria uma linha de base. Sem ela, a empresa até consegue perceber que um processo ficou mais rápido, mas terá dificuldade para demonstrar financeiramente o resultado da mudança.
Como calcular o ROI da inteligência artificial?
A lógica financeira é relativamente simples. A operadora precisa comparar os ganhos gerados pela iniciativa com o investimento necessário para colocá-la em funcionamento ao longo do tempo.
Uma forma simplificada é utilizar:
ROI (%) = [(benefícios financeiros gerados − investimento total) ÷ investimento total] × 100
Imagine, apenas como exemplo, que uma iniciativa de IA custe R$ 200 mil entre implantação e operação durante determinado período e gere R$ 300 mil em ganhos mensuráveis no mesmo intervalo. O ganho líquido seria de R$ 100 mil e o ROI, de 50%.
O desafio não está tanto na fórmula, mas em definir corretamente o que entra na conta. Redução de horas manuais é relativamente simples de mensurar, por exemplo. Já benefícios como menor tempo de espera, mais disponibilidade de atendimento ou liberação da equipe para atividades mais importantes exigem indicadores complementares.
O que pode entrar na conta do ROI em operadoras de saúde?
Os ganhos dependem muito do processo em que a IA está sendo aplicada. No atendimento ao beneficiário, por exemplo, uma das oportunidades está em reduzir a quantidade de interações recorrentes que precisam passar por uma pessoa.
Nesse caso, a operadora pode comparar o volume atendido antes e depois da implantação, o tempo dedicado pela equipe e a quantidade de demandas encaminhadas para atendimento humano.
Em outras áreas, a lógica muda. Um agente de IA utilizado para apoiar uma operação interna pode reduzir o tempo gasto procurando regras e procedimentos. Já em auditorias, o ganho pode aparecer na capacidade de analisar um volume maior de casos e direcionar melhor a atenção dos especialistas.
Alguns resultados que podem ser acompanhados são:
Horas de trabalho liberadas;
Redução do custo por processo;
Diminuição de retrabalho;
Aumento da capacidade de atendimento;
Redução do tempo de resposta;
Menor reincidência de solicitações;
Redução de horas extras;
Capacidade de absorver crescimento sem ampliar a estrutura na mesma proporção.
É preciso ter cuidado para não transformar todo benefício em economia fictícia. Liberar 500 horas de trabalho, por exemplo, não significa automaticamente economizar o valor equivalente a 500 horas de salário. Se não houve redução de despesa, o resultado mais correto pode ser aumento de capacidade ou produtividade.
Economia e ganho de capacidade não são a mesma coisa
Essa distinção faz muita diferença ao apresentar o ROI para a diretoria. Considere uma equipe que dedicava 1.000 horas mensais a determinadas tarefas e, depois da implementação da IA, passa a utilizar 600.
As 400 horas liberadas representam um ganho operacional claro, mas o efeito financeiro depende do que aconteceu com essa capacidade.
Se a empresa deixou de contratar profissionais adicionais, existe um custo evitado. Se as pessoas passaram a realizar atividades mais complexas, existe um ganho de produtividade. Se houve efetivamente redução de uma despesa, existe uma economia realizada.
Misturar os três conceitos pode fazer o projeto parecer mais rentável do que realmente é. Separá-los torna o business case mais confiável e ajuda a demonstrar onde a IA está realmente gerando valor.
Quais indicadores acompanhar depois da implementação?
O ROI começa antes da implantação, mas precisa continuar sendo acompanhado depois dela. A comparação entre a linha de base e os resultados posteriores mostra se a tecnologia está realmente melhorando os processos da operadora.
Não existe um conjunto único de indicadores para todas as iniciativas. Para um agente de IA de atendimento, por exemplo, podem fazer sentido volume de interações automatizadas, taxa de resolução, necessidade de transferência para humanos, tempo de resposta e reincidência.
Já em uma aplicação voltada à auditoria, os indicadores podem envolver volume analisado, tempo por análise, quantidade de casos encaminhados para especialistas e produtividade da equipe.
O mais importante é escolher indicadores diretamente relacionados ao problema que justificou o investimento. Se o projeto nasceu para reduzir trabalho repetitivo, medir apenas satisfação não demonstra seu retorno operacional. Ou, caso tenha surgido para aumentar disponibilidade, olhar somente para redução de custos também conta apenas parte da história.
Em quanto tempo a IA se paga?
Além do ROI, outro indicador útil é o payback, ou seja, quanto tempo será necessário para que os ganhos acumulados compensem o investimento realizado.
Projetos com ROI positivo podem ter tempos de retorno bastante diferentes. Uma iniciativa pode gerar um resultado relevante, mas exigir um investimento inicial elevado e levar mais tempo para recuperar esse valor. Outra pode começar menor e apresentar retorno mais rapidamente.
Essa análise ajuda principalmente na hora de decidir qual priorizar. Em vez de começar pelo processo mais sofisticado ou pela aplicação mais chamativa de inteligência artificial, a operadora pode procurar casos em que exista alto volume, muita repetição, esforço manual relevante e resultado fácil de medir.
Como escolher um bom processo para começar a implementar IA na operadora de saúde?
Uma boa implementação de IA não começa perguntando “onde podemos colocar inteligência artificial?”. A pergunta mais útil é “onde temos um problema operacional que vale a pena resolver?”
Um processo com dez ocorrências mensais provavelmente oferece uma oportunidade diferente de outro que acontece milhares de vezes. Da mesma forma, automatizar uma atividade de poucos segundos pode gerar menos impacto do que reduzir etapas que exigem consultas, validações e transferências entre diferentes pessoas.
Antes de priorizar, vale avaliar cinco fatores: volume, tempo consumido, repetição, retrabalho e impacto sobre a operação. Quanto mais esses elementos estiverem presentes, maior tende a ser o potencial para construir um caso mensurável de automação.
Essa abordagem também reduz um risco comum: implementar IA primeiro e tentar encontrar uma justificativa financeira depois.
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A IA desenvolvida pela TopSaúde HUB apoia atividades como atendimento ao beneficiário, auditoria odontológica e suporte às operações técnicas e de negócio, com foco em reduzir tarefas repetitivas, ampliar a capacidade das equipes e tornar os processos mais eficientes.
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