Empresas devem considerar cinco questões antes de implementar IA

Antes de decidir investir em um agente de inteligência artificial (IA), as empresas precisam responder a algumas perguntas essenciais sobre processos, dados e resultados esperados. Essa recomendação é baseada em um estudo da McKinsey, que revelou que 62% das organizações estão experimentando aplicações de IA, mas apenas 23% delas conseguiram escalar esses sistemas além de iniciativas isoladas.

Entre os desafios que surgem na transição da fase de testes para a de escala, muitas vezes os projetos encontram obstáculos e não avançam, gerando o que o mercado chama de 'cemitério de pilotos'. Emerson Moraes, responsável pela tecnologia da Geoambiente, enfatiza que um dos principais fatores para esse problema está na criação de tecnologias sem um mapeamento claro do contexto em que irão atuar.

Moraes explica que frequentemente há uma desconexão entre as ferramentas que os funcionários utilizam no dia a dia e as informações armazenadas em sistemas como CRM e ERP. Essa falta de comunicação pode privar o agente do contexto necessário para efetuar decisões assertivas.

Cinco Perguntas Cruciais

Para mitigar esses desafios, Moraes sugere que as empresas respondam a cinco perguntas fundamentais antes de implementar um agente autônomo de IA:

• 11. Qual problema a automação deve resolver?
• 22. Quais dados o sistema precisará acessar?
• 33. Como as integrações entre diferentes sistemas ocorrerão?
• 44. Que permissões serão necessárias para garantir segurança e governança?
• 55. Quais indicadores serão utilizados para medir o sucesso da implementação?

A primeira questão ajuda a identificar áreas onde a automação pode eliminar processos manuais e acelerar decisões. A questão dos dados envolve o mapeamento de onde as informações estão armazenadas e sua acessibilidade, enquanto a integração distingue o funcionamento do agente com outras plataformas.

Além disso, as permissões são essenciais para garantir que o sistema opere dentro dos limites estabelecidos. Por último, definir indicadores claros de sucesso é crucial para evitar que o projeto se torne apenas mais um experimento sem efetiva escala.

Moraes reforça que entender e responder a essas questões altera a abordagem da implementação de IA. O foco deve ser nos dados, nos fluxos de trabalho e nos resultados desejados.

O próximo passo pode incluir a coordenação entre múltiplos agentes, que operam de forma sincronizada, exigindo uma arquitetura robusta com integrações, segurança e uma governança eficaz. Isso demanda um envolvimento maior das equipes e não pode ser visto como uma tarefa exclusiva do departamento de TI.

"Não se trata apenas de lançar mais um agente, mas sim de construir uma estrutura na qual a IA tenha acesso a um contexto adequado, integração com processos e diretrizes claras para sua operação," conclui Moraes.