Estratégia de Inteligência Artificial: Entenda os Motivos para a Falta de Retorno

Desafios na implementação de IA nas empresas revelam a necessidade de orquestração eficaz.

Após um período de entusiasmo com a adoção de softwares de Inteligência Artificial, muitos líderes empresariais enfrentam um choque de realidade. A questão que permeia as reuniões de diretoria é a busca pelo retorno sobre os investimentos realizados em tecnologia.

Atualmente, diversas soluções estão em uso nas empresas, como modelos generativos no marketing, ferramentas de leitura documental no setor jurídico e robôs no atendimento ao cliente. Embora essas tecnologias funcionem de maneira isolada, o impacto financeiro geral ainda está abaixo das expectativas. O problema identificado é a falta de integração entre as ferramentas, que operam de forma fragmentada.

Estudos indicam que apenas uma pequena fração das empresas consegue capturar valor significativo com a IA em escala. A maioria, mesmo com investimentos consideráveis, não obtém resultados tangíveis. O desafio não reside na tecnologia em si, mas na capacidade de orquestrar essas soluções de forma coesa. Um ecossistema de softwares que não se comunicam resulta em custos elevados sem o devido retorno.

A transformação se torna evidente em processos operacionais complexos, como a análise de crédito. Tradicionalmente, essa tarefa era morosa e sujeita a erros humanos, exigindo múltiplas checagens manuais. Com a orquestração eficaz da IA, o tempo necessário para essa análise pode ser reduzido drasticamente. Essa eficiência não provém de uma única solução, mas do trabalho conjunto de várias ferramentas que se complementam, respeitando limites claros de governança.

Se os investimentos em IA não estão resultando em uma significativa compressão de processos, é necessário reavaliar a abordagem. Antes de implementar novas tecnologias, as empresas devem questionar se seus processos estão prontos para serem geridos por soluções mais rápidas e eficientes.

A aplicação de novas tecnologias sobre processos desalinhados é um erro recorrente. A IA não resolve disfunções operacionais; na verdade, pode agravar a situação se aplicada a fluxos ineficientes. É fundamental mapear a maturidade das rotinas existentes e identificar onde a IA pode agregar valor, além de garantir que a liderança mantenha controle sobre decisões críticas à medida que os agentes se tornam mais autônomos.

Por outro lado, a velocidade operacional se transforma em valor quando é acompanhada de um controle adequado. À medida que os agentes autônomos começam a executar tarefas, a governança embutida no fluxo se torna essencial. Cada decisão deve ser registrada, cada exceção deve ser revisada por humanos, e todas as etapas devem seguir as regras estabelecidas pela empresa. Isso confere à orquestração a confiabilidade necessária para ser aplicada em processos críticos.

Para validar projetos de IA diante dos executivos, é crucial mudar a abordagem de apresentação. Indicadores de negócio claros e objetivos devem substituir as apresentações técnicas. O tempo de valor, que mede quanto tempo um processo crítico levava antes da implementação da IA e quanto leva agora, é um dos principais indicadores. A velocidade de decisão também é uma métrica importante que os líderes entendem e valorizam. Encontrar as métricas certas é fundamental para traduzir discussões sobre tecnologia em casos de negócios compreensíveis.

Os líderes que se destacarão na nova era da tecnologia corporativa serão aqueles que conseguem integrar ferramentas, dados e equipes em uma arquitetura coesa. O verdadeiro valor da IA não reside na mera adoção de aplicações, mas na capacidade de conectá-las de forma eficaz e orquestrá-las com precisão.