A adoção de Inteligência Artificial nas empresas é uma tendência crescente, impulsionada pela necessidade de inovar, melhorar/potencializar resultados (redução de custos, aumento de receita ou melhoria na experiência do cliente, por exemplo) e não ficar para trás em um mercado competitivo. No entanto, essa urgência, muitas vezes, leva organizações a tomarem decisões precipitadas, buscando atalhos ou soluções com pouca efetividade. Esse comportamento, motivado pelo chamado FOMO (Fear of Missing Out), pode levar a iniciativas descoordenadas que falham em gerar o resultado esperado.
Para evitar esses erros, é essencial que a implementação de IA seja orientada por desafios reais de negócio (que possam ser medidos por indicadores reais), com uma governança clara que assegure que as tecnologias adotadas estejam alinhadas aos objetivos estratégicos da organização. Além disso, é necessário realizar testes e validações em pequena escala antes de colocar um grande projeto em prática, para assim garantir que a IA traga eficiência e resultados tangíveis, impactando positivamente os indicadores de negócio.
Base para soluções de IA
Para mitigar os riscos associados à adoção de Inteligência Artificial, um dos primeiros passos é a incorporação de uma abordagem Lean, utilizando MVPs (Minimum Viable Products) como base para o desenvolvimento de projetos. Essa metodologia permite que as empresas iniciem de forma enxuta, testando hipóteses e validando as soluções antes de grandes investimentos.
Essa abordagem não só reduz o tempo e o custo de desenvolvimento, mas também oferece insights sobre o comportamento e a eficácia da IA no contexto específico do negócio. Com um MVP, é possível avaliar rapidamente se a solução proposta realmente atende às necessidades, e a partir dessa validação inicial, escalar a aplicação com mais segurança.
Centralização no usuário
Com a validação do MVP concluída, o próximo estágio envolve a aplicação do Design Thinking como uma abordagem central para aprofundar a conexão entre a tecnologia e os usuários finais. Essa mentalidade vai além da simples aplicação de metodologias, focando em uma compreensão profunda das necessidades, dores e expectativas dos usuários.
O Design Thinking possibilita que as soluções desenvolvidas sejam não apenas tecnicamente viáveis, mas também desejáveis e usáveis. O resultado é a criação de soluções que atendem de forma completa às necessidades do usuário, enquanto impulsionam a inovação e a eficiência dentro da organização.
Formação de COEs para escala de soluções de IA
À medida que as iniciativas de Inteligência Artificial começam a ganhar tração dentro da organização, é fundamental estabelecer um Center of Excellence (COE) para garantir a adoção em escala de maneira estruturada e eficaz. Essa unidade especializada fica responsável por liderar, padronizar e promover as melhores práticas em IA dentro da empresa alinhadas aos objetivos estratégicos.
A criação de um COE estabelece uma governança clara e diretrizes que ajudam a evitar duplicações de esforços e desperdícios de recursos. Com isso, as empresas podem acelerar a adoção de IA, garantir a reutilização de modelos e soluções, e criar uma base sólida para a inovação contínua.
Para complementar, a utilização do Fluxo Unificado para escalar soluções de Inteligência Artificial pode ser uma escolha estratégica. Isso porque, esse método permite que várias equipes atuem em diferentes projetos (ou demandas) por meio de um fluxo compartilhado e cargas de trabalho otimizadas.
Essa metodologia promove a colaboração entre equipes multidisciplinares, facilitando a comunicação e o alinhamento de expectativas. Além disso, o Fluxo Unificado possibilita que as soluções de IA sejam continuamente refinadas e otimizadas, com feedback em tempo real sendo integrado ao longo do processo. Isso resulta em projetos mais ágeis, adaptáveis e capazes de gerar resultados robustos e duradouros.
Eficiência e resultados para os negócios
A adoção de Inteligência Artificial nas empresas pode ser um verdadeiro diferencial competitivo, mas seu sucesso depende de uma governança sólida e de abordagens estratégicas. A implementação de MVPs com a mentalidade Lean, a aplicação do Design Thinking para manter o foco no usuário, a formação de um COE para garantir a excelência em escala são passos cruciais para alcançar eficiência e resultados consistentes.
Com essas estratégias combinadas, as organizações podem transformar a IA em um verdadeiro motor de inovação e crescimento, alcançando uma eficiência operacional superior e resultados que impulsionam os indicadores de negócios. A governança na adoção de IA, quando bem estruturada, não só assegura a efetividade dessas soluções, como também posiciona a empresa à frente de seus concorrentes, preparada para enfrentar os desafios do futuro com confiança e capacidade de adaptação.
