As perguntas que você deveria fazer sobre IA para o planejamento de 2025

No final de 2023, publiquei nesta coluna um artigo para inspirar discussões sobre o planejamento estratégico em torno da inteligência artificial (IA). Para a maior parte das empresas, aquele ainda era um momento de primeiro contato com a IA generativa. Um ano depois, vale a pena revisitar o tema sob uma nova perspectiva.

Ao longo de 2024, a IA generativa evoluiu a passos largos. Alguns acreditam que seja uma ‘bolha’ prestes a estourar. Mas, para mim e para as pessoas com quem converso, que já usam a IA na prática para otimizar processos e desenvolver novos produtos, ela está mais para uma ‘bomba’ de resultados pronta para acontecer – e que já vem ‘bombando’ em casos de uso bem-sucedidos.

Em 2025, a adoção da IA exigirá uma reflexão sobre projetos, talentos, riscos e governança dessa tecnologia. Por isso, listo algumas provocações que estão nas discussões sobre IA em grandes empresas que aconselho. Mais do que trazer respostas, a ideia aqui é suscitar perguntas para guiar reflexões. Topam?

Discutir ou não discutir IA no planejamento, eis a questão

Talvez esta seja uma pergunta retórica. Mas vale como introdução: em pesquisa recente feita com 124 executivos pela UBS Evidence Lab, unidade de pesquisa e análise de dados do banco suíço UBS, percebemos um avanço significativo na adoção de IA generativa. Pelo menos, 50% das empresas já identificaram casos de uso e estão rodando testes, enquanto 42% já implementaram a tecnologia em ao menos uma função.

Perceba no gráfico acima que, independentemente do tamanho, nenhuma empresa deixou de investigar o assunto. Se este ainda não é o seu caso, talvez seja preciso correr contra o tempo: hoje, usar novos recursos destravados de IA Generativa já é um tema de diferenciação ou, pior, de sobrevivência.

Sua estratégia de IA é clara e alinhada com os objetivos corporativos?

Boa parte das organizações ainda está nos estágios iniciais de implementação de IA, sem ter uma visão clara de como esta será usada. É preciso adotar a tecnologia em casos úteis para o negócio. Para isso, considere as seguintes questões:

●  Como sua estratégia de IA se alinha com os objetivos de crescimento e eficiência?

●  A IA tem potencial para redefinir seu modelo de negócio?

●  Quais são as áreas críticas em que a IA pode agregar valor mensurável, internamente ou externamente?

●  Quais métricas serão usadas para medir o sucesso desses projetos de IA?

●  Está claro como a IA impulsionará mudanças nos processos operacionais?

De forma geral, muitas empresas têm usado a IA para aumentar a produtividade, melhorar eficiência operacional ou impulsionar o crescimento da receita. Vejo também companhias que buscam criar novos modelos de receita, proporcionando experiências diferenciadas aos clientes, com funcionalidades como personalização em escala.

Segundo um estudo da Iconiq, “muitas empresas começam a usar IA para aumentar a produtividade interna antes de expandir para casos de uso de produtos”. É um bom caminho, considerando que a área mais impactada pela IA é a de operações, seguida por marketing, vendas, desenvolvimento de código e suprimentos.

Nesse cenário, é importante estabelecer métricas – ao menos, ambições de resultado –  em torno dessas áreas vitais, prestando atenção em índices como produtividade, custos operacionais e o famoso Net Promoter Score (NPS). Também vale a pena pensar em quais processos podem ser automatizados ou aprimorados com IA, investindo em tecnologia para buscar ganhos operacionais concretos.

Sua equipe tem as competências necessárias para capturar o valor da IA?

IA não é somente um tema de tecnologia, mas de pessoas: ao automatizar tarefas, novas funções vão surgir – não só para lidar com a tecnologia, mas também para proporcionar uma experiência de qualidade no que não puder ser otimizado. Com o avanço das tecnologias, as lacunas de habilidades também podem se intensificar. Segundo um relatório do Fórum Econômico Mundial, 22% dos empregos se transformarão até 2027 por conta das mudanças tecnológicas. Nesse cenário, considere as seguintes perguntas:

●  Sua equipe está equipada para trabalhar com IA?

●  Quais áreas de competência precisam ser desenvolvidas internamente ou contratadas?

●  Como as equipes estão sendo capacitadas para usar IA de forma estratégica e eficiente?

●  Sua organização está pronta para as mudanças culturais trazidas pela automação?

●  Quais estruturas formais de responsabilidade estão sendo adotadas para garantir o sucesso dos projetos de IA?

Mais do que entender como usar IA, é importante saber quais serão as capacidades necessárias para desenvolvê-la e implementá-la em larga escala – algo que 85% das empresas dizem não saber, segundo pesquisa recente da Bain. 

É preciso ainda moldar a cultura, estabelecendo uma mentalidade de transformação e priorizando o treinamento contínuo. Nesse contexto, é esperado que as equipes resistam a mudanças, reforçando a importância de uma estratégia robusta de mudança organizacional e treinamento para garantir a adoção da automação.

Um modelo que muitas empresas estão adotando é o de garantir uma abordagem de “ciclos curtos, teste e aprendizado”, em que projetos são implementados conforme seu grau de dificuldade, trazendo resultados e ajustes rápidos, capazes de convencer os times a escalar investimentos e adoção.

O guia “Inteligência Artificial para conselheiros de administração”, produzido pela Accenture e Microsoft, aponta que a construção de confiança e transparência ao implementar a IA numa empresa são cruciais. “Os colaboradores precisam ter confiança de que essa tecnologia será aplicada de maneira equitativa. Para isso, é necessário adotar uma comunicação clara e tomar ações concretas que garantam que os trabalhadores se sintam apoiados durante a transição para um ambiente de trabalho cada vez mais automatizado”. Ainda de acordo com o guia, isso vai além de fornecer as ferramentas e habilidades necessárias; implica também criar um ambiente em que os colaboradores possam prosperar, adaptando-se às mudanças de maneira positiva e construtiva.

Outro passo importante é garantir uma governança robusta de riscos, com um comitê de avaliação, que possa monitorar a integridade dos sistemas de IA e gerenciar potenciais ameaças. São estruturas importantes para assegurar que os projetos de IA estão sendo gerenciados com a transparência e o controle necessários.

Quais são os principais riscos associados à adoção de IA em sua organização?

Todo projeto de IA carrega riscos – da conformidade regulatória até questões de segurança e reputação. Ignorar esses riscos pode gerar prejuízos financeiros e de imagem consideráveis. Para evitá-los, considere as seguintes questões no seu planejamento:

●  Quais são os principais riscos regulatórios e de conformidade que podem afetar sua empresa ou setor ao adotar IA?

●  Como sua organização está mitigando a possibilidade de resultados tendenciosos ou imprecisos?

●  Existe um plano de governança claro para monitorar e auditar seus sistemas de IA?

●  Existem políticas claras que dêem transparência no uso de IA e reduzem riscos do uso indevido pelos seus colaboradores?

O uso de dados pela IA ainda não foi regulado no Brasil, mas tem potencial de causar abalos próximos aos da introdução da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Nesse sentido, é preciso tomar cuidado com o que se faz agora para não causar problemas no futuro. Outro tema que deve estar em pauta é o de proteção da propriedade intelectual. Para isso, é importante estabelecer processos claros de governança e monitoramento contínuo, envolvendo diversas disciplinas da empresa, além da tecnologia.

Seus projetos de IA são priorizados com base no potencial de valor que agrega e viabilidade?

Adotar IA de um dia para o outro pode ser uma estratégia bastante radical – e com chance de pôr em risco os negócios atuais. Por isso, é importante priorizar os projetos com base em dois fatores cruciais: o valor de negócios que pode gerar e sua viabilidade técnica. Faça essa análise com base nas seguintes questões:

●  Quais projetos de IA têm maior potencial de impacto para sua organização?

●  Como sua empresa está balanceando projetos de alto valor com complexidade técnica?

●  A organização está mesclando iniciativas que trarão resultados de curto prazo com apostas mais arriscadas para o longo prazo?

Não é apenas uma questão de viabilidade econômica, mas também de transformação cultural: projetos que geram resultados no curto prazo facilitam a mudança para uma visão organizacional centrada no uso de inteligência artificial.

Como equilibrar a decisão de construir ou comprar soluções de IA?

Desenvolver em casa ou terceirizar? Uma das perguntas mais clássicas no que diz respeito à tecnologia ganha um novo capítulo com a IA – com impactos múltiplos, da folha de pagamento à velocidade de implementação de mudanças, passando por alterações no core do negócio ou em áreas-suporte. A decisão passa por analisar as seguintes questões:

●      Quais são os custos de desenvolvimento interno em comparação com a compra de soluções prontas de IA?

●      Qual é o impacto no tempo de implementação se escolhermos construir em vez de comprar?

●      Quais capacidades técnicas e talentos estão disponíveis internamente para sustentar por longo prazo a construção de uma solução de IA?

●      Como as questões de propriedade intelectual e segurança afetam a decisão de construir ou comprar?

●      Quais são os riscos de dependência de fornecedores externos ao comprar uma solução de IA?

●      Seus planos passam por atividades “core” (que tendem a priorizar desenvolvimento interno) ou marginais ao seu modelo de negócios (comprar/aliar)? 

De maneira ideal, vale a pena pensar que atividades centrais na estratégia da empresa devem ser feitas dentro de casa, enquanto atividades marginais podem ser terceirizadas. No entanto, em uma corrida contra o tempo, pode ser útil buscar formas alternativas como a contratação de times parceiros, alianças com tech companies ou, até mesmo, M&As, dependendo do cenário.

Que fatores levar em consideração para planejar o orçamento para IA em 2025?

O guia “Inteligência Artificial para conselheiros de administração”, da Accenture e Microsoft, propõe que os investimentos em IA sejam distintos dos tradicionais devido à complexidade e à natureza evolutiva da tecnologia. “Enquanto os investimentos tradicionais podem estar voltados para ativos físicos ou iniciativas de curto prazo, a IA exige um compromisso contínuo com a inovação e o aperfeiçoamento. Assim, é imprescindível que os recursos destinados à IA estejam alinhados à estratégia corporativa, de modo a suportar objetivos estratégicos e contribuir diretamente para as metas de longo prazo da organização”.

Além disso, um bom orçamento para a adoção de IA vai além do custo de implementação: é preciso prever investimentos em áreas que garantirão o sucesso da tecnologia. Entre essas áreas, estão: 

• Aquisição/aluguel de tecnologia, licenças  e infraestrutura
• Prototipagem, pesquisa e desenvolvimento 
• Manutenção e atualização
• Capacitação e desenvolvimento de talentos
• Governança, políticas e conformidade
• Segurança cibernética
• Consultoria e suporte externo 

Considerando a presença dessas áreas, seguem algumas perguntas para ajudar a validar o planejamento orçamentário:

●  Qual será o custo de aquisição de hardware, software e plataformas em nuvem para rodar as soluções de IA?

●  Quanto será necessário investir em treinamentos para desenvolver as habilidades do time?

●  Há planos para contratar especialistas ou ter parcerias com consultorias especializadas?

●  Quais são os custos de ter uma estrutura robusta de governança de IA, com monitoramento, transparência ética, auditoria e conformidade com a regulação?

●  Qual será o valor alocado para se ter manutenção contínua de modelos e aplicações de IA, considerando atualização de algoritmos e dados?

●  Há despesas previstas para reforçar a segurança dos sistemas de IA?

●  Quanto será investido nos projetos-piloto antes da implementação em larga escala?

●  O orçamento já prevê a expansão do uso de IA para diferentes áreas da empresa? Ou isso ficará para 2026?

●  Há previsões de gastos para parceiros externos?

Tais questionamentos são a base para se construir uma visão mais abrangente para orçar a adoção de IA, sem sustos ao longo do processo. Mais do que isso, torço para que, ao final deste artigo, você tenha um mapa da mina para transformar fundamentalmente a forma como sua organização opera e cria valor. 

Para os executivos, a chave para o futuro está em ter uma visão clara de como a IA impulsionará a estratégia de negócios, sabendo superar as barreiras organizacionais que podem atrapalhar essa jornada. Boa sorte!