Da adoção da IA à criação de valor: os pilares do sucesso empresarial
Descubra como a adoção da inteligência artificial pode se traduzir em valor comercial tangível. Aprenda estratégias eficazes para garantir um retorno real sobre o investimento e resultados sustentáveis para sua empresa.
As coisas mais importantes que você precisa saber
- Para concretizar o verdadeiro valor da inteligência artificial, é necessário um redesenho radical dos processos e uma definição clara de propriedade e responsabilidades, pois a adoção sem isso apenas acelerará os problemas existentes em vez de resolvê-los.
- Os líderes empresariais devem assumir a responsabilidade pela forma como a inteligência artificial transforma as suas operações, definir critérios de sucesso, monitorizar os resultados e clarificar as responsabilidades antes de expandir a sua implementação.
- Para medir o verdadeiro valor da inteligência artificial, concentre-se em resultados comerciais tangíveis, como a melhoria de processos e a rapidez na resolução de problemas dos clientes, em vez de métricas de utilização, como o número de licenças ou reclamações.
81% dos trabalhadores do conhecimento no Reino Unido usam inteligência artificial semanalmente. Isso representa uma adoção, mas não uma verdadeira transformação.
A maioria das organizações integrou a inteligência artificial em processos disruptivos e sistemas fragmentados, e considerou isso um progresso.
Entretanto, 82% dos líderes de TI do Reino Unido absorveram aumentos inesperados nos custos de IA, e 58% deles relataram ampla adoção com ganhos de produtividade limitados e mensuráveis.
Temos um problema com o uso disfarçado de estratégia.
Eis o que está dando errado e o que realmente precisa mudar.
Adotar sem reformular é mera representação.
A inteligência artificial não corrige processos ruins; ela os acelera. Se seus dados estão fragmentados, a responsabilidade não está clara e seu fluxo de trabalho é ineficiente, a implementação de IA tornará esses problemas mais rápidos, não menores.
O verdadeiro valor exige que façamos perguntas mais difíceis: Onde as decisões são realmente tomadas? Quais processos precisam ser radicalmente alterados? Quem é o responsável pelos resultados? Até que você responda a essas perguntas, estará gerando atividade de IA, e não impacto real nos negócios.
Assuma a responsabilidade pelos resultados ou não os publique.
Quase dois terços dos líderes de TI do Reino Unido afirmam ser totalmente responsáveis pelos resultados de negócios impulsionados por IA , enquanto a implementação de IA se espalha por diversos departamentos, muitas vezes fora das estruturas de governança. Essa é a receita para uma responsabilização sem clareza.
A gestão de TI define a estrutura geral. Isso é essencial. Mas todo líder empresarial com um processo precisa assumir a responsabilidade por como a IA transforma esse processo. Como se define o sucesso? Quem o monitora? Quem é responsabilizado quando algo dá errado?
Se você não conseguir responder a essas perguntas antes de expandir, não expanda.
A inteligência artificial oculta é um sinal, não apenas uma ameaça.
Um em cada quatro trabalhadores no Reino Unido usa ferramentas de IA não aprovadas. O instinto é restringi-las, mas uma leitura mais inteligente dessa situação (que representa um risco para as empresas, como discutido no artigo “A maioria das ferramentas de IA não é regulamentada” ) é que seus funcionários estão dizendo que suas ferramentas atuais estão criando atritos e que ultrapassaram sua capacidade de resposta.
Restrição não é estratégia. Direcione essa demanda para ferramentas confiáveis com governança genuína e use a governança como um catalisador, não como um obstáculo. As organizações que avançam mais rapidamente são aquelas que tratam casos de uso de baixo risco como tal e dedicam uma análise rigorosa a aplicações de alto risco.
O contexto é o elemento que falta.
Quase metade dos líderes de TI do Reino Unido indica que as iniciativas de IA são prejudicadas pela falta de um contexto regulatório para a IA. Este não é um problema técnico, mas sim um problema de infraestrutura de negócios.
Imagine treinar um novo funcionário. Você fornece a ele a estrutura organizacional, as prioridades, a autoridade para tomada de decisões e as regras. Um agente de IA precisa da mesma coisa. Sem esse contexto, mesmo os modelos mais eficientes produzem resultados que exigem que alguém gaste 30 minutos depurando, que é exatamente o que está acontecendo agora.
A solução reside em conectar a inteligência artificial ao local onde o trabalho realmente acontece. Não devemos pedir aos funcionários que reconstruam o contexto sempre que abrem um prompt.
Meça os resultados, não o uso.
Se suas métricas de IA se limitam ao número de licenças compradas, solicitações de reembolso ou supostas horas economizadas, você está medindo a coisa errada. A verdadeira questão é: o negócio está melhorando?
Os problemas dos clientes estão sendo resolvidos mais rapidamente? As equipes estão gastando menos tempo procurando informações? As decisões certas estão sendo tomadas com mais agilidade? Na Asana, criamos um assistente de vendas com IA e medimos seu impacto no processo de vendas, nas taxas de resposta e no número de novas reuniões agendadas. Este é o parâmetro a ser seguido.
A questão da responsabilização se tornará mais difícil.
Agentes estão chegando. Sistemas que operam em nome dos humanos, e não apenas os auxiliam. Quando isso acontecer, as organizações precisarão saber: quais agentes existem, quem os criou, a que eles podem acessar, quais são suas permissões e como seu desempenho é monitorado.
Este não é um problema futuro. As organizações que desenvolverem essa disciplina agora serão as que conseguirão expandir a IA ativa sem enfrentar desafios de governança em um momento muito avançado.
As empresas que liderarão o caminho não serão aquelas que mais utilizam inteligência artificial , mas sim aquelas que a vincularam a uma responsabilidade clara, governança proporcional e um fluxo de trabalho em que a implementação efetiva ocorra.
A adoção é apenas o ponto de partida. O valor reside no trabalho concreto.
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