A IA não é mais apenas uma tecnologia experimental; Tornou-se uma vantagem competitiva para as organizações. Em todos os setores, os líderes estão explorando as possibilidades transformadoras da IA dos agentes, melhorando a experiência do cliente, reduzindo custos e liberando equipes para trabalhos de maior valor.
Embora o potencial seja enorme, a prontidão muitas vezes fica atrás da ambição, e prevê-se que, até 2027, mais de 40% dos projetos descritos como agentes de IA serão abandonados antes de produzirem resultados significativos.
CEO e cofundador da Camunda.
Para evitar investimentos desperdiçados, as organizações concentram-se em transformar os pilotos de IA em programas de grande escala que proporcionam valor comercial real. E embora muitas iniciativas pareçam impressionantes em demonstrações controladas ou em evidências limitadas, os ganhos iniciais raramente se traduzem em impacto operacional.
A estrutura é muitas vezes um obstáculo aqui, porque sem uma base e governação adequadas, os agentes de IA podem tornar-se experiências isoladas que absorvem tempo, orçamento e confiança. À medida que aumenta a necessidade de gerar impacto nos negócios da IA, como as organizações podem fazer a transição bem-sucedida da experimentação para a execução disciplinada?
O que distingue programas de IA bem-sucedidos?
A análise de histórias de sucesso de IA revela que as organizações que podem agregar valor real com a tecnologia adotam uma abordagem estruturada e deliberada para a implantação.
Programas fortes de IA começam com uma visão que prioriza os negócios, e os líderes definem resultados claros para essas iniciativas, como acelerar o processamento de sinistros, melhorar a detecção de fraudes ou aumentar a retenção de clientes.
A colaboração é outra característica definidora. A IA não é responsabilidade de uma única equipe ou departamento. Programas bem-sucedidos dependem de equipes multifuncionais, muitas vezes estruturadas como centros de excelência, para definir padrões, compartilhar melhores práticas e garantir um alinhamento próximo entre negócios e TI.
Este alinhamento cultural também deve refletir-se nos sistemas tecnológicos. A arquitetura flexível garante que os agentes de IA estejam conectados aos sistemas existentes, evitando silos. Ao promover a colaboração humana e técnica, as organizações criam um ambiente onde a IA pode escalar de forma eficiente e proporcionar valor comercial mensurável.
A governança também está incorporada desde o primeiro dia. Organizações maduras integram verificações de regime humano, pontuação de confiança, caminhos de escalonamento e lógica de atraso diretamente em seus fluxos de trabalho. Essa abordagem cria consistência, gerencia riscos e permite um dimensionamento seguro sem que as organizações percam o controle.
As métricas vão além do desempenho técnico para atingir os Indicadores Chave de Desempenho (KPIs) de impacto nos negócios, como economia de custos, eficiência operacional e satisfação do cliente.
Finalmente, as empresas preparadas para a IA adotam a IA como um sistema vivo. Os dados de telemetria e desempenho são continuamente monitorados e usados para refinar consultas, ajustar modelos e otimizar processos. Como resultado, estas organizações garantem que a IA evolui com os negócios, em vez de se tornar estática ou obsoleta.
Os sistemas de IA que não se adaptam ficam estagnados, resultando em investimento desperdiçado e oportunidades perdidas de melhoria ou crescimento.
Cinco etapas práticas para IA operacional
Para os líderes de tecnologia que buscam dimensionar a IA de maneira responsável, estas cinco dicas práticas podem ajudar a superar armadilhas comuns:
- Mapa do processo primeiro: Entenda os processos de negócios de ponta a ponta e identifique onde a IA pode realmente ajudar, seja por meio de suporte à decisão ou triagem. As etapas orientadas pela IA devem ser modeladas juntamente com as tarefas humanas para garantir que as responsabilidades sejam claramente definidas.
- Crie blocos de construção repetíveis: Crie modelos para processos orientados por agentes com supervisão e regras humanas claras. A incorporação de modelos padrão como “recomenda a IA, aprova humanos” acelerará a adoção e, ao mesmo tempo, garantirá conformidade e consistência.
- Incorporar governança em fluxos de trabalho: Crie conformidade, protocolos de escalonamento e proteções éticas diretamente na lógica do processo. Esta abordagem é crítica para sectores altamente regulamentados, como o sector dos serviços financeiros, onde o governo é fundamental na prevenção da fraude e na avaliação de sinistros.
- Torne cada ação rastreável: Registre entradas, resultados e fatores contextuais para cada ação orientada por IA. Esta transparência apoia auditorias e depuração, promove a confiança e fornece os dados necessários para a melhoria contínua.
- Compromisso com a melhoria contínua: Use insights de telemetria e KPI para melhorar alertas, treinar modelos e otimizar processos. Trate os agentes de IA como componentes vivos da sua estratégia de automação, não como ferramentas estáticas.
Por que a liderança é importante?
Dimensionar a IA com sucesso envolve mais do que seguir as tendências tecnológicas mais recentes; trata-se de construir capacidades organizacionais que proporcionem valor a longo prazo. Os líderes devem iniciar o processo com um objetivo claro e promover a colaboração multifuncional para garantir que a IA esteja bem integrada nos processos diários.
Ao mesmo tempo, investir nos sistemas e no quadro certos é fundamental para que as iniciativas de IA funcionem com responsabilidade, transparência e governação desde o início.
A tentação de apressar os desdobramentos é sempre forte, especialmente quando os primeiros pilotos estão no comando. As organizações que obtêm sucesso com a IA enfrentam este desafio concentrando-se na construção de uma base sólida.
Essa base envolve a criação de processos repetíveis, a definição de propriedade clara e o alinhamento de iniciativas com as metas de negócios antes da expansão. Quando os agentes de IA são concebidos para operar de forma autónoma, ao mesmo tempo que aderem à governação e às prioridades estratégicas, vão além de simples ferramentas para gerar valor sustentável a longo prazo.
Com esta base, a IA pode evoluir de uma colcha de retalhos de experiências desconexas para um motor fiável de eficiência, crescimento e vantagem competitiva.
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