Em feiras, palestras, eventos, livros, congressos, artigos e, de fato, em qualquer roda de negócios atual, a adoção da Inteligência Artificial (IA) vem sendo amplamente discutida no mundo corporativo. Empresas e líderes de diferentes setores estão cada vez mais convencidos de que a IA é essencial para manter sua competitividade e relevância no mercado.
Porém, enquanto muitas companhias reconhecem o valor da Inteligência Artificial, poucas estão efetivamente integrando as possibilidades trazidas por esse tipo de tecnologia de maneira estratégica e transformadora. O que vemos, na maioria dos casos, são projetos piloto pontuais e de baixo impacto, que não capturam o verdadeiro valor que a IA pode oferecer.
As empresas normalmente têm por praxe, diante de qualquer novidade tecnológica, adotar o modelo “pilotar-avaliar-escalar-maturar” de implementação de projetos. E com a Inteligência Artificial muitas organizações estão, de fato, realizando testes e pilotos em diferentes departamentos e tipos de atividade, usando da mesma lógica processual. Esses experimentos, em geral, buscam ganhos de eficiência e produtividade em áreas específicas, liberando tempo para que os colaboradores possam se concentrar em atividades de maior valor. Embora importantes, essas iniciativas frequentemente são limitadas, não impactando de maneira significativa a estratégia de negócios e, muitas vezes, deixando de gerar valor em escala.
A pergunta que surge é: por que esses pilotos não evoluem para iniciativas mais amplas e transformadoras? A resposta está na falta da abordagem estratégica para Inteligência Artificial dentro das organizações, que precisa ser orientada por uma visão clara e sustentada pela liderança – muitas vezes em nível de conselho de administração, inclusive.
Como avançar para o uso estratégico de IA
Para que a Inteligência Artificial seja realmente revolucionária dentro das empresas é necessário que os executivos e líderes repensem o papel dessa tecnologia no contexto de seus negócios. Isso vai muito além de implementar um novo software ou automatizar tarefas específicas; é uma questão de reimaginar processos, produtos e até mesmo modelos de negócios inteiros sob a ótica da IA.
1. Estruturação de uma liderança para IA
Uma das principais barreiras para a adoção mais estratégica da Inteligência Artificial é a falta de lideranças capacitadas para orientar a transformação. Empresas que realmente avançam com IA contam com executivos e conselhos capacitados para tomar decisões informadas sobre essa tecnologia. Vice-presidências dedicadas a dados e Inteligência Artificial, conselheiros especializados e uma governança focada na inovação são alguns exemplos de estruturas que podem acelerar a adoção da IA em larga escala.
2. Mudança de cultura e capacitação de colaboradores
Inteligência Artificial não trata apenas de tecnologia, mas também de pessoas. Para que ela seja amplamente adotada e integrada é fundamental que os colaboradores entendam como a tecnologia pode impactar suas rotinas e seu setor. A capacitação contínua e a promoção de uma cultura de inovação são essenciais para que os colaboradores se sintam parte da mudança e possam contribuir ativamente.
3. Adoção de estratégia de dados robusta
A IA depende de dados para funcionar de maneira eficaz. Portanto é crucial que as empresas tenham uma estratégia de dados robusta e bem estruturada. Isso inclui coleta, armazenamento, processamento e análise de dados de forma segura e ética. As empresas precisam estar preparadas para lidar com grandes volumes de dados e para explorar ferramentas de machine learning e deep learning, que permitam extrair insights valiosos.
4. Exemplos das Big Techs
As grandes empresas de tecnologia lideram a transformação com Inteligência Artificial e servem como referência para o setor corporativo. A Meta, por exemplo, utiliza IA para automatizar processos de publicidade, maximizando o alcance e a eficácia das campanhas. Outro exemplo é a Amazon, que aplica Inteligência Artificial em todos os pontos de sua operação, desde a recomendação de produtos até a gestão de logística. Esses casos ilustram como a IA, quando usada de forma estratégica, pode transformar não apenas processos internos, mas também a experiência dos clientes e alavancar os resultados financeiros.
5. Integração com objetivos estratégicos
Para avançar além dos pilotos pontuais, é importante que as iniciativas de IA estejam alinhadas com os objetivos estratégicos da empresa. A Inteligência Artificial deve ser vista como ferramenta que pode ajudar a alcançar esses objetivos de maneira mais eficiente e eficaz. Por exemplo, se uma empresa deseja aumentar a satisfação do cliente, pode explorar a IA para oferecer personalização em tempo real ou para prever problemas antes que eles ocorram. A Inteligência Artificial deve estar incorporada em todos os principais projetos constituintes do planejamento estratégico organizacional – e recursos devem ser alocados para seu uso e potencialização.
Para capturar o valor da IA em grande escala, as empresas devem superar certos desafios comuns, como resistência à mudança e complexidade técnica. Esse processo exige a combinação de liderança visionária, investimentos em infraestrutura de dados e uma abordagem estratégica que priorize resultados de longo prazo.
Portanto, avançar além dos pilotos pontuais com IA requer uma mudança de mentalidade e estrutura dentro das empresas, que não é trivial. Para que a Inteligência Artificial não seja apenas um “voo de galinha” passageiro, é necessário que os líderes a vejam como catalisadora para uma real transformação organizacional e que estejam dispostos a investir e reimaginar completamente suas operações.
Fernando Moulin é partner da Sponsorb.
*Este texto reproduz a opinião do autor e não reflete necessariamente o posicionamento da Mercado&Consumo.
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