O Banco de Inglaterra emitiu recentemente o seu alerta mais severo sobre as avaliações da IA: o boom multimilionário de gastos financiados por dívida está a desfazer-se.
Poucos dias antes, Michael Burry (o investidor que previu a crise imobiliária de 2008, mais conhecido por The Big Short de 2015) comparou o boom da IA à bolha das pontocom. Enquanto isso, os pesquisadores do MIT descobriram que 95% dos pilotos empresariais de IA geram retorno zero.
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CTO da Avantra.
Mas esse enquadramento perde o foco. A questão que as principais empresas tecnológicas enfrentam não tem nada a ver com avaliações de mercado ou bolhas. O que importa é se aplicações específicas de IA criam valor mensurável e sustentável para suas operações.
Responder a esta pergunta requer uma mentalidade pragmática que priorize os resultados em detrimento da sofisticação tecnológica.
As tendências tecnológicas empresariais emergem, amadurecem e ocasionalmente implodem. Mas o padrão repete-se: chega tecnologia transformadora, os fornecedores chegam ao mercado com soluções, as expectativas são infladas para além da razão e as empresas lutam para separar o sinal do ruído.
A IA segue esse arco familiar, mas a habilidade subjacente permanece real e notável. O desafio está na sua configuração e abordagem.
Pare de comprar IA com especificações
As implementações de IA empresarial muitas vezes falham porque as equipes otimizam para os objetivos errados. Construir capacidades de IA que sejam tecnicamente impressionantes, mas operacionalmente sem sentido, desperdiça recursos e corrói a confiança na própria tecnologia.
O teste para qualquer aplicação de IA deve ser simples: isso resolve o problema do cliente melhor do que qualquer outra coisa disponível?
Este é um princípio concreto nas operações SAP. Os operadores que gerenciam cenários complexos enfrentam três desafios críticos: detecção mais rápida de problemas, identificação da causa raiz e recuperação antecipada do sistema. As interações baseadas em IA que abordam esses pontos problemáticos específicos criam valor tangível.
Todo o resto é teatro tecnológico.
Considere o que acontece quando um sistema SAP crítico sofre uma anomalia. O monitoramento tradicional gera alertas com base em violações de limites, permitindo que os operadores analisem dados, correlacionem eventos e determinem o impacto.
Uma aplicação de IA que reduza esse ciclo, descobrindo o contexto relevante, identificando possíveis causas raízes e sugerindo medidas corretivas, fornece valor mensurável para esse negócio. A operadora resolve o problema mais rapidamente, os usuários experimentam menos interrupções e o próprio negócio continua.
O mesmo princípio se aplica às operações comerciais. As aplicações de IA devem ajudar as pessoas a fazer melhor o seu trabalho, em vez de demonstrar sofisticação algorítmica. No momento em que você começa a justificar um investimento em IA com base na elegância do modelo, e não na melhoria dos resultados do seu negócio, você perde terreno.
Provando os retornos da IA no mundo real
A implementação de IA orientada a resultados requer métricas claras relacionadas à experiência do usuário final. Para produtos técnicos, isso é confiabilidade e desempenho da API. Para aplicativos de negócios, é o rastreamento do fluxo de trabalho.
Essas métricas ancoram a tomada de decisões e evitam que as equipes alcancem o perfeccionismo técnico sem valor comercial concreto.
Nem todos os investimentos em IA são bem-sucedidos. Algumas aplicações que parecem promissoras em desenvolvimento não proporcionam as melhorias esperadas na produção. Outros criam valor de maneiras inesperadas.
A diferença entre empresas de alto desempenho e aquelas que lutam com a implantação de IA se resume à disciplina de medição. As equipes que acompanham resultados específicos, aprendem com essas falhas e se ajustam rapidamente são diferentes daquelas que buscam as técnicas mais recentes sem um objetivo claro.
Esta disciplina de medição ajuda a identificar onde as aplicações de IA criam valor composto. As melhorias de qualidade e os ganhos de eficiência operacional não estão estagnados; eles se acumulam com o tempo.
Uma capacidade de IA que reduz o tempo de diagnóstico em 20% parece modesta isoladamente. Mas ao longo dos meses e anos, esta melhoria aumenta, libertando capacidade para trabalhos de maior valor e evitando dívidas operacionais.
Classificando AAA AI de junk bonds
O cenário empresarial de IA sofre com muitos problemas em busca de soluções. Todos os fornecedores apregoam recursos de IA, a maioria sem demonstrar valor claro. Os líderes tecnológicos precisam de uma estrutura para eliminar o ruído e identificar oportunidades reais.
Comece analisando seus pontos problemáticos operacionais persistentes. Onde os processos manuais consomem tempo e esforço excessivos? Onde os problemas recorrentes desafiam as soluções comuns? Onde é que a falta de visibilidade cria perigo? Essas áreas problemáticas representam oportunidades potenciais de IA, mas somente se você puder definir KPIs claros para o sucesso.
Então peça uma prova de valor antes de comprometer os recursos. Os projectos-piloto deverão apresentar melhorias mensuráveis dentro de semanas. Se uma aplicação de IA não conseguir mostrar resultados tangíveis rapidamente, provavelmente não agregará valor em escala. A tecnologia atingiu o ponto em que longas fases de prova de conceito não fazem mais sentido.
Finalmente, resista ao impulso de implantar a IA por conta própria. A questão deve ser sempre se a IA resolve o problema melhor do que alternativas mais simples. Às vezes acontece. Muitas vezes isso não é feito. Mas as organizações que mantêm estas disciplinas evitam cair na armadilha de tratar a IA como uma solução de problemas.
Construindo um portfólio que sobrevive à correção da IA
Se o mercado sofre uma correção ou permanece em uma trajetória ascendente é muito menos importante do que a forma como sua empresa aborda a implementação de IA. O Banco da Inglaterra e Michael Burry podem ser sábios em relação às avaliações, mas isso não deve determinar se você investe em capacidades de IA.
As descobertas do MIT contam uma história diferente: a maioria das organizações implementa mal a IA, e não que a tecnologia não tenha valor.
Concentre-se em resultados específicos e mensuráveis. Crie métricas que capturem a experiência do usuário final. Filtre aplicações técnicas impressionantes que não criam valor operacional.
Solicite comprovação de resultados rapidamente. O valor duradouro da IA vem da resolução de problemas operacionais reais, e não da implantação da IA porque os concorrentes a fazem ou os analistas a recomendam.
As empresas que criam valor sustentável a partir da IA serão aquelas que mantêm uma abordagem imparcial. Outros buscam a sofisticação tecnológica por si só. Quando a bolha finalmente esvaziar, essas aplicações práticas permanecerão firmes.
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