8 atualizações essenciais que seu manual de TI precisa para prosperar na era da IA

O impacto da IA nas práticas de tecnologia empresarial

É possível que o seu manual de tecnologia esteja rapidamente se tornando obsoleto devido ao avanço da IA. Esteja preparado para atualizações que ajudem as pessoas a validar suas ideias, focando em áreas-chave, como casos de uso, fontes de dados e treinamento.

Você ou sua equipe utilizam um manual de tecnologia? Se sim, o que ele contém? É bem provável que esse manual esteja se tornando rapidamente desatualizado. A necessidade de revisões está sendo levantada por especialistas na área, que enfatizam a importância de práticas consistentes para ajudar defensores e desenvolvedores de IA a avaliá-las e a executarem pilotos seguros, demonstrando, assim, o retorno sobre o investimento de seus projetos.

Os manuais, sejam eles formais ou informais, detalhados ou simples listas de verificação, garantem que todos trabalhem em sintonia na estratégia para operações e implementações consistentes, sempre com políticas de segurança robustas. Contudo, no rápido ambiente digital de hoje, caso você ou sua equipe esteja lidando com IA, pode ser necessário reavaliar essas diretrizes.

Um manual voltado para as empresas de 2026 deve incluir novos requisitos, mas também se basear em práticas anteriores da área de TI. Especialistas discutiram algumas dessas considerações recentes.

Diretrizes para a Era da IA

Identifique um problema relevante: É fundamental reconhecer onde a IA realmente pode fazer a diferença, ao invés de aplicá-la apenas por aplicá-la. "Algumas empresas buscam uma forma de aplicar a IA, mas não definem o problema que desejam resolver", comenta um especialista. "Portanto, elas têm uma solução que procura um problema. O planejamento estratégico tradicional é essencial para garantir que você esteja identificando um problema significativo."
Defina os resultados desejados desde o início: Essa abordagem, que era comum para tecnologias anteriores, se torna ainda mais urgente com iniciativas de IA. "A parte mais importante é entender a prontidão da organização para a ideia em si", observa o especialista. "É preciso dedicar tempo para elaborar e definir qual é essa visão. Em seguida, é necessário incorporar especialistas nas áreas envolvidas, nos dados, e mais, para determinar se você realmente está preparado para fazer esse investimento."
Adicione uma camada extra de precaução: A implementação de IA vai além da construção e operação de software. Isso também requer uma imersão nos conhecimentos mais profundos da organização. Os dados de treinamento provêm dessas fontes, e é essencial validar as respostas geradas ou o que está sendo produzido pela IA.
Reserve espaço para exceções: Essa área é onde mesmo os sistemas de IA mais bem planejados podem enfrentar dificuldades. A qualidade insuficiente dos dados, por exemplo, pode gerar inconsistências significativas nas saídas da IA. "Exceções na qualidade dos seus dados podem criar diversos desafios para o treinamento do modelo de IA", alerta o especialista.
Inclua tempo para o treinamento do modelo de IA: É preciso garantir que os dados de treinamento estejam sempre atualizados e corretos. No setor de saúde, por exemplo, a variedade de códigos de faturamento torna a automação da gestão do ciclo de receitas desafiadora, "pois existem milhares de códigos a serem considerados." Portanto, esse processo deve ser monitorado de perto por humanos até que haja confiança de que os códigos estão devidamente classificados, através de um ciclo de feedback contínuo.
Certifique-se de que seus dados estão prontos: "Algumas empresas podem presumir que, devido a seus ativos digitais, procedimentos operacionais padrão e governança, estão preparadas para avançar com uma iniciativa de IA, apenas para descobrir que seus dados estão em uma condição tão ruim que precisam cancelar o projeto. Já vi isso levar a projetos sendo paralisados ou arquivados permanentemente."
Mantenha os humanos sempre envolvidos: A IA pode parecer estar relacionada à automação total, mas isso não é verdade. Um aspecto essencial do processo de validação das saídas da IA é manter a supervisão humana em pontos-chave, geralmente de um especialista que valide a saída, e isso requer tempo para treinamento.
Verifique as limitações da plataforma: "Se sua solução depende da extração e movimentação de dados entre sistemas por meio de pontos de extremidade API, pode haver limitações em relação ao número de chamadas, à disponibilidade e ao tipo de informação que você pode obter, assim como à frequência com que isso pode ser realizado."