Hoje, a maioria das IAs empresariais operam no que só pode ser descrito como modo single-player.
Ajuda os indivíduos a redigir e-mails, resumir documentos ou criar respostas com base nas informações que têm ao seu alcance.
CEO e cofundador da Wisdom AI.
As empresas, no entanto, não operam apenas num contexto individual. Eles operam em um contexto institucional. Em outras palavras, os relacionamentos interconectados entre clientes, sistemas, métricas, processos, modelos de propriedade, políticas e decisões históricas que determinam como o negócio realmente funciona.
À medida que a IA passa do suporte por e-mail para as decisões de negócios, ela começa a falhar porque não entende como a empresa realmente funciona.
Portanto, a próxima fase não é adicionar mais copilotos. A IA organizacional está sendo construída; agentes que podem raciocinar no contexto operacional real da empresa, e não em dados que ocorrem em um só lugar.
Mas isto só funciona se as bases estiverem implementadas: definições claras, propriedade, governação e formação para tornar a IA fiável e segura em grande escala.
Por que a IA está falhando nos negócios
A IA para um jogador é bem-sucedida porque os problemas que ela aborda são restritos e independentes. Escrever um e-mail ou resumir um relatório não exige a compreensão de como o negócio funciona como um sistema. A IA institucional faz isso.
Para responder a questões empresariais significativas, a IA deve ter acesso a estruturas empresariais que muitas organizações nunca formalizaram totalmente, incluindo:
- Semântica compartilhada que define o que a métrica realmente representa
- Uma linhagem de dados que explica onde os números são criados e como eles mudam
- Modelos de propriedade claros que estabelecem responsabilidades
- Regras de governança que codificam confiança, acesso e aprovação
- Lógica de negócios e exceções que refletem processos de decisão reais
- Sinais históricos que distinguem a variação normal das verdadeiras anomalias
Sem esse contexto, a IA não fica mais inteligente; torna-se mais articulado e confiável. Quando solicitado a explicar o desempenho ou a recomendar ações, ele preenche as lacunas de informação com narrativas plausíveis, em vez de raciocínio fundamentado.
Esta dinâmica explica por que tantas empresas param após iniciativas-piloto promissoras de IA. A adoção não é o principal obstáculo. O negócio é torná-lo legível por máquina.
A lacuna aparece pela primeira vez em análises e decisões executivas
A falta de contexto institucional é mais evidente quando a IA é aplicada à análise. Escrever um e-mail é muito fácil. Diagnosticar a disputa, prever receitas ou explicar variações de custos não é.
Analytics expõe a divisão que existe na maioria das empresas. As métricas existem em muitos sistemas diferentes. As definições variam de acordo com o grupo. A propriedade geralmente está implícita. O contexto histórico está incompleto ou não documentado. A IA treinada em conjuntos de dados isolados ainda pode produzir respostas, mas essas respostas são frágeis, inconsistentes e não confiáveis.
Na prática, os CIOs encontram padrões familiares:
- A mesma métrica tem significados diferentes entre sistemas
- A propriedade dos dados é assumida em vez de definida explicitamente
- O contexto histórico necessário para a interpretação não está disponível
- Exceções e casos extremos existem apenas como conhecimento tribal
A IA para um único jogador quebra aqui. Diante da ambiguidade, cria explicações razoáveis, mas pouco confiáveis para a tomada de decisões.
Como resultado, a análise tornou-se o campo de provas para a IA empresarial e a primeira área onde as suas limitações são expostas sem contexto institucional.
Como os agentes sensíveis ao contexto revelam valor empresarial
A primeira onda de IA empresarial tem sido amplamente aditiva, como chatbots que explicam relatórios, copilotos que resumem reuniões e ferramentas que ajudam as pessoas a trabalhar mais rapidamente. Essas habilidades são úteis, mas são adicionais.
O valor comercial tangível é criado quando a IA se torna proativa. Ou seja, pode funcionar em todos os sistemas e ao longo do tempo, em vez de responder a alertas isolados. Os agentes sensíveis ao contexto podem:
- Identifique anomalias antes que elas aumentem
- Aborde as causas profundas em vez dos sintomas superficiais
- Diagnosticar problemas operacionais entre funções
- Recomendar ações com base na realidade empresarial
Esta classe de IA depende do contexto institucional: sem ela, os resultados podem ser interessantes, mas não suficientemente fiáveis para a produção.
E esse é o cerne da obtenção do ROI da IA: o valor empresarial não virá de resumos melhores, mas de agentes que raciocinam com conhecimento institucional e conduzem decisões operacionais reais.
O futuro é a IA que entende como os negócios funcionam
O futuro da IA empresarial não será definido por modelos maiores, inferências mais rápidas ou fornecedores adicionais agrupados em uma pilha. Será definido por sistemas de IA que refletem como os negócios realmente funcionam.
Isto requer tratar a semântica empresarial, a governação e o contexto operacional como infraestrutura primária. As relações entre dados, sistemas e processos devem ser explícitas.
A governação deve ser contínua e não estática. Os sistemas de IA devem aprender com os sinais operacionais ao longo do tempo: o que mudou, o que falhou, o que foi aceite e o que teve sucesso.
Com esta base, a IA pode funcionar como um parceiro credível de apoio à decisão. Sem ele, continua a ser uma ferramenta impressionante isoladamente, mas pouco fiável na prática.
Os CIOs não precisam de mais IA. Eles precisam de uma IA que entenda bem seus negócios para ajudá-los a administrá-los.
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