A promessa da inteligência artificial (IA) de transformar negócios parece, em muitos casos, não se concretizar. Dados recentes da McKinsey revelam um paradoxo: 88% das empresas estão experimentando ou implementando IA, mas um expressivo 81% relata não observar ganhos substanciais em seus resultados. Essa discrepância levanta uma questão fundamental: será que as empresas estão focando na tecnologia em detrimento da estratégia? A urgência em adotar ferramentas de IA, modelos avançados e otimizar a produtividade pode estar mascarando uma necessidade mais profunda: a de questionar o que realmente precisa ser transformado antes mesmo de instalar qualquer solução de IA.
O ponto crítico não é a ausência de tecnologia, mas a aplicação de IA em processos mal estruturados. Antes de escolher a ferramenta ideal, é imperativo entender o problema em si: onde ele se manifesta, quem são os envolvidos, quais informações são utilizadas e quais decisões precisam ser tomadas. A IA, quando aplicada a uma operação caótica, tende a amplificar essa desordem, gerando mais complexidade em vez de soluções. Processos bem desenhados, com etapas claras, informações acessíveis, regras transparentes e sistemas integrados, podem, por si só, valer mais do que a tecnologia que os executa. A verdadeira transformação reside em identificar e otimizar essas etapas, ganhando agilidade e escala.
O Abismo entre o Desenho e a Realidade Operacional
A distância entre o processo idealizado e a sua execução diária é frequentemente o calcanhar de Aquiles das organizações. Ao longo do tempo, atalhos, retrabalhos, exceções e atividades manuais se incorporam à rotina, muitas vezes sem uma revisão crítica. Esses elementos não apenas diminuem a eficiência, mas também criam gargalos que a IA, por si só, não consegue resolver. Para que a inteligência artificial traga ganhos efetivos, as empresas não precisam necessariamente de uma operação perfeita, mas sim de clareza sobre o que se pretende melhorar e como a tecnologia pode contribuir para esse objetivo. Um exemplo prático dessa necessidade foi observado em um projeto da Kumulus, em parceria com a Microsoft, para a Porsche Cup Brasil. A avaliação de danos em veículos após acidentes exigiu uma revisão minuciosa dos processos e a integração de sistemas para que a IA e as automações pudessem otimizar em 40% a operação.
Governança: O Alicerce para a IA Responsável
À medida que as soluções de IA ganham autonomia, a necessidade de uma governança robusta se torna cada vez mais premente. A capacidade de agentes de IA consultarem fontes, interpretar informações, executar tarefas e interagir com sistemas exige limites claros e controles de acesso rigorosos. No Brasil, a governança de IA ganha contornos ainda mais críticos devido aos riscos éticos, financeiros e reputacionais. O Projeto de Lei 2.338/2023, que tramita no Congresso, já prevê multas significativas para infrações, podendo chegar a 2% do faturamento bruto, limitadas a R$ 50 milhões. Essa preocupação com a maturidade da governança é compartilhada por investidores, grandes corporações e mercados internacionais, que buscam conformidade com normas globais como o EU AI Act e a ISO 42001. A tecnologia, por si só, não elimina riscos; é a arquitetura e a governança que criam os controles necessários para que as soluções operem dentro dos limites estabelecidos pela empresa.
Repensar Antes de Automatizar: A Chave para Ganhos Reais
A busca por resultados tangíveis com IA passa, inevitavelmente, por um olhar crítico sobre a própria operação. Mais do que simplesmente escolher as ferramentas mais avançadas, as empresas precisam entender profundamente seus processos internos e identificar onde a tecnologia pode, de fato, gerar valor. Ignorar essa etapa e focar apenas na automação pode levar à simples replicação de ineficiências, mascarando problemas estruturais e impedindo a concretização dos benefícios esperados. A consultoria e a análise de processos se tornam, assim, um passo estratégico anterior à implementação da IA, garantindo que a tecnologia seja um motor de otimização e não apenas um acelerador de complexidade.
Perguntas em Aberto no Caminho da IA
A jornada de adoção da IA corporativa ainda reserva muitos desafios. A questão central permanece: como garantir que a implementação da inteligência artificial resulte em ganhos reais e não apenas na automatização de processos que deveriam ser repensados? As empresas que buscam resultados efetivos precisam ir além da superfície tecnológica e mergulhar na complexidade de suas operações. A governança, a clareza estratégica e a reestruturação de processos são pilares essenciais para que a IA se torne uma força de trabalho verdadeiramente transformadora, e não apenas uma ferramenta que amplifica a bagunça existente.
A aplicação da inteligência artificial em ambientes corporativos exige uma abordagem metódica e estratégica. A tecnologia, por mais avançada que seja, é uma ferramenta que potencializa o que já existe. Portanto, o foco inicial deve ser na otimização e clareza dos processos, garantindo que a IA seja implementada para resolver problemas reais e gerar valor mensurável, em vez de simplesmente automatizar a complexidade operacional.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
