Superando desafios e outras formas de a IA ajudar a resolver problemas significativos nos negócios

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Bahadir Eroglu/Getty Images

Não há dúvida de que a inteligência artificial (IA) transformará as práticas de trabalho, contudo, o consenso sobre como tirar proveito dessa mudança é menos claro. Apesar de 90% dos CIOs testando ou investindo em desenvolvimentos que variam em escala, mais de dois terços (67%) não conseguiram observar um retorno sobre o investimento (ROI) mensurável, segundo o recém-lançado Relatório de Liderança Digital da Nash Squared/Harvey Nash.

"Os líderes compreendem a tecnologia, mas enfrentam dificuldades na aplicação dela nas empresas para gerar valor", afirmou o CIO da Nash Squared, Ankur Anand, em uma conversa com a ZDNET sobre os principais pontos que emergem da pesquisa de liderança. Então, como os líderes empresariais podem superar esse desafio? Quatro executivos compartilham suas melhores práticas para utilizar a IA na resolução de grandes problemas de negócios.

Elabore uma lista dos 10 principais

Joe Depa, diretor global de inovação da EY, destaca que os casos de uso da IA devem estar alinhados com as prioridades mais valiosas da empresa. Ele informou à ZDNET que esse alinhamento deve ser um trabalho contínuo. Os líderes empresariais devem sempre atualizar sua abordagem, focando nas áreas de maior relevância.

"Costumo utilizar uma lista dos 10 principais, para manter a simplicidade," disse ele. "Aqui estão os 10 principais casos de uso nos quais vamos nos concentrar. Qualquer coisa além disso corre o risco de perder o interesse das pessoas." Depa explicou que revisar as prioridades da lista com outros executivos seniores exige uma abordagem firme e estratégica. "Se alguém quiser adicionar algo, eu perguntaria: ‘O que vamos tirar da lista?’ Porque ao adicionar algo, você deve remover outro."

Esse método ajuda a manter a equipe focada. Assim que você estabelece uma cadência regular e atualizada, as pessoas podem começar a se concentrar na aplicação da IA nos casos de uso, evitando investimentos em soluções que não atendem às métricas de ROI. "Geralmente isso acontece quando você não possui um caso de uso claro ou valor comercial atrelado, mas tem um problema intrigante que deseja resolver," disse ele. "Esses são os casos que exigem uma pausa para reflexão."

Realize sessões de hackathon

Cindy Stoddard, CIO da Adobe, mencionou que sua equipe de TI tem explorado diversas áreas com IA, colaborando com o restante da empresa para identificar novos casos de uso. A equipe utilizou IA para analisar requisitos de TI passados e criar recomendações que ajudem analistas de negócios e gerentes de produto a compreender as demandas que podem surgir.

A equipe de TI também aplicou IA em testes, desenvolvendo scripts reutilizáveis para automatizar processos repetitivos. Para novos casos de uso, promovem hackathons que auxiliam na identificação de aplicações para a tecnologia emergente tanto dentro da TI quanto em outras áreas da empresa. "As pessoas submetem ideias sobre o que acreditam que pode ser transformado," afirmou Stoddard à ZDNET. Ela enfatizou a importância de incentivar todos a sugerir áreas de melhorias.

Aprenda com os erros

Caroline Carruthers, CEO da consultoria Carruthers e Jackson, compartilhou com a ZDNET cinco maneiras de preparar uma organização para uma transformação com IA. Entretanto, ela ressaltou um aspecto crucial para identificar os casos de uso apropriados — a aceitação da inovação. Carruthers citou uma variedade de tecnologias emergentes a serem testadas, desde modelos de linguagem até IA causal.

"Você não saberá como essa tecnologia se encaixará na sua organização. Esperar até que tudo esteja perfeito com a IA não funcionará," ela explicou. "Você precisa experimentar e criar um ‘sandbox’ seguro, um espaço para começar a explorar e entender como a sua empresa pode aproveitar a IA."

Carruthers também ressaltou a importância de as iniciativas de IA estarem alinhadas com um projeto maior que aborde desafios organizacionais significativos. "Inovação é fazer da IA parte do negócio, mas de maneira pequena, iterativa e segura," acrescentou. "Quando falamos sobre experiências, especialmente com dados, é fácil se perder nas inúmeras possibilidades. Se tentarmos resolver um grande problema logo de cara, podemos nos sentir sobrecarregados e isso pode levar à falta de entrega."

Eduque seus funcionários

Tobias Sammereyer, líder de equipe de engenharia de desempenho na XXXLutz, alertou que muitas pessoas têm uma visão enganosa sobre ferramentas como o ChatGPT, acreditando que elas podem ser aplicadas a qualquer situação de negócios. "Precisamos educar nossa equipe sobre como usar a IA adequadamente e como ser precisos em suas sugestões para obter os resultados desejados," destacou.

Sammereyer enfatizou a necessidade de capacitar as lideranças empresariais e digitais a esclarecê-los sobre os benefícios e limitações da IA antes que a tecnologia seja aplicada às situações de uso. "É vital encontrar um meio-termo. Educar as pessoas é o primeiro passo para utilizar a IA, especialmente a IA generativa."

Ele concluiu que esse processo depende da qualidade e quantidade dos dados fornecidos aos sistemas de IA. "A IA busca agradar. As ferramentas querem fornecer respostas boas — se são corretas ou não, cabe a nós conferir," explicou. "Assim, é fundamental ser crítico e verificar se o sistema de IA tem dados suficientes para oferecer respostas precisas, lembrando que pode fornecer uma resposta, mas não necessariamente a correta."

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Referência: Nash Squared/Harvey Nash Digital Leadership Report