IA em Foco: Reduzindo o Gap entre Investimento e Resultado
A inteligência artificial (IA) tem sido uma das tecnologias mais investidas e esperadas nas últimas décadas. No entanto, muitas empresas ainda não conseguem traduzir esses investimentos em resultados mensuráveis. De acordo com o relatório “The State of AI” da McKinsey, apenas 39% das empresas relatam algum ganho no EBIT em nível corporativo, apesar de 88% delas já adotarem a tecnologia em pelo menos uma função de negócio.
Um dos principais desafios é a capacidade de traduzir a adoção de IA em resultados mensuráveis para o negócio. Isso ocorre porque muitas empresas começam a adotar a IA sob pressão externa, sem uma estratégia clara ou um objetivo de negócio definido. Em vez de começar pelo objetivo e redesenhar o trabalho, as empresas começam pela tecnologia e acabam automatizando processos que nunca foram pensados para operar com esse novo nível de capacidade.
Para superar esse desafio, é necessário adotar uma abordagem diferente. Em primeiro lugar, é fundamental conectar a IA a um objetivo de negócio mensurável. Isso significa definir claramente o que se deseja alcançar e como se medirá o progresso. Em segundo lugar, é necessário redesenhar os fluxos operacionais para explorar toda a capacidade tecnológica disponível. Isso envolve identificar onde as pessoas são o ponto central e onde os agentes inteligentes podem fornecer análise, orquestração e coordenação.
Além disso, é fundamental criar uma camada de tradução entre negócio e tecnologia. Isso pode ser feito com profissionais como os Forward Deployed Engineers, que podem transitar entre contexto de negócio, arquitetura técnica e implementação. Esses profissionais podem entender em profundidade como a organização funciona e como transformar os pontos de alavanca em soluções que gerem impacto mensurável.
Por fim, é essencial estabelecer uma base tecnológica e de governança capaz de unificar dados, modelos e agentes. Isso permite desenvolver, orquestrar e operar soluções de IA de forma padronizada, monitorada e escalável. Com essa abordagem, as empresas podem evitar a fragmentação e a falta de consistência nos resultados e garantir uma geração consistente de valor ao longo do tempo.
- Conectar a IA a um objetivo de negócio mensurável
- Redesenhar os fluxos operacionais para explorar toda a capacidade tecnológica disponível
- Crear uma camada de tradução entre negócio e tecnologia
- Estabelecer uma base tecnológica e de governança capaz de unificar dados, modelos e agentes
Com essa abordagem, as empresas podem superar o desafio de traduzir a adoção de IA em resultados mensuráveis e alcançar uma vantagem competitiva sustentável.
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