Jornada de implementação: os pilares para transformação dos negócios com IA
Por Luiz Othero |
Desde que iniciei minhas publicações nesta coluna do Canaltech – nas quais explorei diferentes temáticas que se relacionam à inteligência artificial, sobretudo no ambiente corporativo –, tenho insistido que as organizações devem olhar para a implementação de IA no trabalho de forma estrutural.
Isso porque, a partir do crescimento de interesse por parte das organizações – também devido ao hype das discussões –, cria-se o entendimento de que basta implementar IA em determinados processos para que uma empresa se torne AI first. Não é bem assim.
Aos poucos, contudo, é possível observar que essa perspectiva tem se alterado no mercado, e parte das companhias já percebe a importância de se trabalhar a
implementação de IA de maneira holística, que valorize uma real transformação do negócio. Neste artigo, irei abordar um pouco mais sobre essas questões e quais aspectos merecem mais atenção por parte das empresas.
Boa leitura!
Mudança de perspectiva
Para além do que observo no dia a dia com a AIMANA, alguns estudos já corroboram a percepção de que já existe, atualmente, uma mudança de perspectiva no que diz respeito à implementação de IA corporativa – e o pontapé inicial deste movimento tem sido a utilização de IA Generativa.
Gradativamente, as organizações têm criado estruturas e processos, de modo a permitir a criação de valor significativo a partir de IA, por meio do redesenho de fluxos de trabalho e da governança que envolve a tecnologia.
Ou seja, trata-se de um novo ponto de vista que representa uma virada de chave: a discussão, agora, não é sobre a IA em si, mas o seu potencial para guiar a transformação de um negócio. E o cenário atual relativo à IA generativa pode representar um marco nesse desenvolvimento, já que a maioria das empresas em âmbito mundial já a utiliza.
De acordo com um estudo recente realizado pela McKinsey, no contexto atual, a percepção de valor por parte das empresas está relacionada a como a tecnologia reformula a operação dos negócios; nesse sentido, observa-se que a reformulação de fluxos de trabalho tem apresentado o maior impacto na capacidade de uma organização observar um impacto em suas receitas.
Fomentando a cointeligência
No que diz respeito a uma efetiva implementação de IA na empresas, pode-se destacar pilares objetivos que, sendo trabalhados em conjunto, contribuem diretamente para que uma empresa possa, de fato, transformar seu negócio. Quando falamos sobre remodelação dos fluxos de trabalho para uso de IA generativa, por exemplo, estamos discutindo aspectos de estratégia e tecnologia.
Isso porque, em primeiro lugar, o processo começa com lideranças comprometidas e, ainda, um corpo de diretores devidamente engajado. Não é mais cabível entregar projetos de IA aos departamentos de TI, esperando que a mágica aconteça. Nesse sentido, trata-se de uma mobilização pela mudança, que passa, também, por uma estratégia previamente estabelecida
Em relação à tecnologia, entendo e defendo que não se trata do ferramental ou máquinas inteligentes, mas sobre a criação de uma cointeligência: uma orquestração entre inteligência humana e artificial, uma relação que destrave o potencial desses dois agentes.
Naturalmente, quando pensamos no processo de implementação de IA e a relação entre máquinas e humanos – e a existência de cocriação e cointeligência, conforme citado –, é imprescindível discutirmos como a Inteligência Artificial remodela escopos de trabalho e habilidades necessárias para que essa relação seja exitosa.
Reskilling, governança e ética
Essa é uma visão já compartilhada também pelas organizações: ainda de acordo com o levantamento realizado pela McKinsey, uma parcela significativa dos entrevistados contam que empresas requalificaram parte de suas equipes dentro do processo de implementação de IA em 2024 – e a maioria acredita que essa requalificação atingirá uma parte relevante de outras equipes e profissionais nos próximos 3 anos.
Sob uma perspectiva de curto prazo, inclusive, a expectativa é que este seja o cenário para a grande maioria das empresas. Hoje, entre organizações que desejam – e se veem na necessidade de – se tornar AI first, as equipes necessariamente devem incluir profissionais com funções especializadas, e que possam, em conjunto, lidar com todas as complexidades envolvidas com o desenvolvimento, implementação, uso e manutenção da IA.
Equipes proficientes na tecnologia, ainda, não só tornam o processo mais fluido, como também fomentam o desenvolvimento de capacidades internas para inovação.
Outro ponto que merece atenção diz respeito a questões de Ética e Governança da IA. Além da importância de profissionais especialistas no assunto – e de requalificá-los constantemente –, é fundamental que as empresas reavaliem riscos de modo contínuo, com práticas robustas de proteção de dados e privacidade.
Ademais, a construção de estruturas éticas para o uso da tecnologia é indispensável, não apenas para mitigar riscos, mas para criação de confiança com todos os stakeholders.
Buscando soluções
No cenário atual, pode ser de grande valor para as empresas entender a implementação de IA a partir dos pilares apresentados acima, de maneira que todos convirjam para o real impacto, a verdadeira transformação do negócio a partir de IA. Nesse sentido, já existem soluções no mercado, que trabalham a partir de métodos de identificação e avaliação de problemas para, assim, buscar soluções inovadoras.
Na AIMANA, por exemplo, desenvolvemos o Método Supernova, estruturado em quatro etapas interligadas: identificação do problema (Problem First), apresentação de soluções (Problem-Solution Fit), escolha, teste e validação (Solution-Tech Fit) e consolidação e escala (Solution-Business Fit).
A partir dele, buscamos implementar, justamente, um método que objetive muito do que foi apresentado neste texto: transformação positiva, estratégia, cocriação entre máquina e humanos, tudo sempre suportado por processos éticos e baseados em segurança.
E, além disso, a criação do Método Supernova representa, em parte, a nossa visão sobre o estado atual da IA, em que ela deixa de ser um diferencial para se tornar uma camada essencial para a operação dos negócios – a partir do entendimento de que se trata de um processo contínuo, sem que haja um começo, meio e fim.
O sucesso da IA nas organizações está diretamente relacionado à capacidade de as empresas criarem culturas e processos que não só absorvam a tecnologia, mas que aprendam, desaprendam e evoluam junto com ela. O protagonismo será daquelas companhias que colocarem pessoas, estratégia e propósito no centro da jornada, sob uma nova perspectiva: essencialmente humana, deliberadamente inteligente.