A adoção de inteligência artificial (IA) nas empresas atingiu um platô, com 89% das organizações utilizando a tecnologia em alguma função, um leve aumento em relação aos 88% do ano anterior. Mais preocupante, porém, é a estagnação dos “high performers” — empresas que atribuem pelo menos 5% de seu lucro operacional à IA — que se mantiveram em 6% nos últimos dois anos. Segundo pesquisa da McKinsey, a disseminação do uso não se traduziu em um retorno proporcionalmente maior sobre o investimento. Embora 37% das empresas relatem algum efeito positivo nos lucros, a lacuna entre o uso amplo e o retorno financeiro concreto não se fecha.

O Engano dos Sucessos Mais Óbvios

O cerne do problema, segundo a consultoria, reside na interpretação equivocada de alguns dos sucessos mais visíveis da IA. Executivos frequentemente citam ganhos em centrais de atendimento ao cliente e no desenvolvimento de software como provas do valor da tecnologia. Um estudo com cerca de 5.200 agentes de suporte indicou um aumento de 15% na resolução de chamados por hora com o auxílio de IA. Da mesma forma, testes com aproximadamente 4.900 desenvolvedores mostraram que aqueles com assistentes de codificação de IA completaram cerca de 26% mais tarefas. Esses resultados são, de fato, significativos, mas não indicam que a IA, por si só, impulsionará os lucros de qualquer processo de negócio.

Redesenho de Processos: A Chave para o Valor Real

A McKinsey argumenta que as centrais de atendimento e as equipes de desenvolvimento de software possuíam vantagens estruturais antes mesmo da popularização dos modelos atuais de IA. Décadas de organização de alto volume de trabalho em filas, acompanhamento de resultados e construção de bancos de dados de interações anteriores prepararam o terreno nas centrais. As equipes de desenvolvimento, por sua vez, já haviam estabelecido práticas como testes rigorosos, integração contínua e revisão de código, que permitiam inspecionar e corrigir novos trabalhos. Nesses cenários, a IA atuou como um acelerador de sistemas já existentes, otimizando o que já funcionava. O verdadeiro desafio, contudo, reside em redesenhar processos que nunca foram organizados em torno de um resultado claro ou de um método de verificação eficaz, como a análise de documentos para aprovação de empréstimos bancários.

Implicações para a Liderança e o Futuro da IA

A consultoria enfatiza que a simples aceleração de uma etapa inicial em um processo complexo, como a análise de documentos de crédito, pode não gerar melhorias perceptíveis para o cliente se outras etapas, como a aprovação de crédito, conformidade e operações, continuarem lentas e desconectadas. A transformação real exige um redesenho do fluxo de trabalho a partir da decisão central que a empresa precisa tomar: qual evidência é necessária para aprovar um empréstimo, quem tem autoridade para decidir e quais exceções requerem revisão especializada. A IA pode auxiliar na coleta e verificação de dados, mas a responsabilidade final e a propriedade do processo devem ser claramente definidas. Sem essas definições, um piloto promissor corre o risco de permanecer apenas isso: um piloto. A incerteza sobre o futuro dos papéis dos funcionários também gera apreensão, com muitos temendo que a IA seja utilizada apenas para treinar seus substitutos.

Perguntas em Aberto e o Verdadeiro Potencial

O caminho para extrair valor substancial da IA passa por uma mudança de foco: em vez de simplesmente escolher uma ferramenta, as empresas precisam definir o resultado desejado e identificar quais partes do trabalho atual podem ser eliminadas ou transformadas. A McKinsey sugere que organizações cujos fluxos de trabalho foram redesenhados são 5,3 vezes mais propensas a relatar valor em nível empresarial do que aquelas que não o fizeram. Isso implica que a primeira pergunta que um CEO deve fazer sobre transformação de IA não é sobre a tecnologia em si, mas sobre o resultado final que a empresa almeja e como os processos podem ser adaptados para alcançá-lo. A capacidade liberada pela IA deve ser direcionada para crescimento, melhoria de serviços ou redução de custos, com um líder claramente designado para o processo redesenhado e métricas estabelecidas para verificar a qualidade dos resultados. Os ganhos em centrais de atendimento e codificação são reais, mas representam apenas um ponto de partida, não um modelo universal. A oportunidade maior é para líderes dispostos a remodelar o trabalho em torno da tecnologia, e não o contrário.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Fortune