A discussão sobre Inteligência Artificial dentro das empresas deixou de ser uma questão exclusivamente relacionada à tecnologia. Atualmente, gestores de diferentes áreas já avaliam como utilizar essas ferramentas para melhorar processos, reduzir atividades manuais, organizar informações, apoiar decisões e aumentar a capacidade das equipes.
Apesar disso, começar a utilizar Inteligência Artificial não significa automaticamente obter melhores resultados.
Uma empresa pode contratar uma ferramenta, disponibilizar acesso para os colaboradores e até desenvolver soluções próprias sem que isso produza uma mudança relevante na operação. Em alguns casos, o problema não está na tecnologia escolhida, mas na maneira como o projeto foi planejado e implementado.
A experiência mostra que os maiores desafios normalmente aparecem quando a empresa tenta acelerar uma solução antes de compreender o problema que precisa resolver. Também existem dificuldades relacionadas à qualidade das informações, à participação das equipes, à definição dos resultados esperados e à forma como a tecnologia será incorporada aos processos existentes.
Por isso, antes de iniciar um projeto de Inteligência Artificial, vale conhecer alguns dos erros mais comuns e entender como evitá-los.
- Começar pela ferramenta em vez de começar pelo problema
Talvez esse seja um dos erros mais comuns quando uma empresa decide investir em Inteligência Artificial.
A organização conhece uma nova ferramenta, acompanha uma demonstração, vê exemplos de outras empresas utilizando determinada tecnologia e começa a procurar onde poderia aplicar aquela solução internamente. O processo acaba sendo conduzido pela disponibilidade da ferramenta, e não por uma necessidade real da operação.
Esse caminho pode gerar alguns resultados interessantes, mas também pode levar a investimentos que não possuem impacto relevante para o negócio.
Antes de escolher uma ferramenta, a empresa deveria entender quais atividades consomem mais tempo, onde existem problemas recorrentes, quais processos apresentam retrabalho e quais tarefas possuem potencial para serem realizadas de maneira diferente.
Imagine uma empresa em que os profissionais gastam muitas horas por semana procurando informações espalhadas em documentos, planilhas e sistemas. Nesse cenário, pode existir uma oportunidade clara para melhorar o acesso e a organização dessas informações.
A tecnologia será escolhida depois.
Esse raciocínio parece simples, mas muda completamente a forma de conduzir um projeto de Inteligência Artificial. Em vez de perguntar onde podemos colocar IA, a empresa começa perguntando quais problemas precisam ser resolvidos.
Essa diferença ajuda a direcionar investimentos para iniciativas que possuem relação direta com a operação.
- Tentar implementar Inteligência Artificial em toda a empresa de uma vez
Quando os primeiros resultados começam a aparecer, é natural imaginar que a melhor estratégia seja expandir rapidamente a utilização da tecnologia.
O problema acontece quando essa expansão ocorre antes de a empresa entender como a solução funciona em um ambiente real.
Um projeto que envolve diversas áreas simultaneamente pode trazer uma série de dificuldades. Cada departamento possui processos diferentes, utiliza informações específicas e pode apresentar necessidades próprias. Além disso, a integração com sistemas existentes, a preparação das informações e o treinamento dos usuários podem aumentar significativamente a complexidade da iniciativa.
Por isso, normalmente é mais prudente começar com um projeto piloto bem definido.
O piloto permite testar uma aplicação específica, acompanhar os resultados, identificar limitações e entender como as pessoas interagem com a nova solução. Depois dessa experiência, a empresa pode avaliar se faz sentido expandir para outras atividades.
Isso não significa que projetos maiores não sejam importantes. Significa apenas que o primeiro passo precisa ser controlado.
Uma empresa que começa com uma atividade específica consegue aprender com menor exposição e utilizar esse conhecimento para estruturar iniciativas maiores posteriormente.
- Ignorar as pessoas que executam o processo
Outro erro bastante comum é desenvolver uma solução considerando apenas a visão da gestão ou da equipe responsável pela tecnologia.
Quem executa uma tarefa diariamente possui uma percepção diferente sobre o processo. Essas pessoas conhecem as dificuldades, as exceções, as adaptações e os problemas que nem sempre aparecem em um procedimento formal.
Um processo pode parecer simples quando apresentado em um fluxograma, mas possuir diversas situações diferentes durante a execução.
Um profissional pode saber que determinado documento normalmente chega incompleto, que uma informação precisa ser confirmada em outro sistema ou que determinada regra não funciona para alguns clientes. Essas características fazem parte da realidade da operação e precisam ser consideradas antes de automatizar ou utilizar Inteligência Artificial.
A participação da equipe também é importante para a adoção da solução.
Quando uma nova tecnologia é apresentada como uma imposição, pode existir resistência, principalmente quando os colaboradores não entendem qual problema está sendo resolvido ou como a mudança afetará seu trabalho.
Por outro lado, quando as pessoas participam da identificação do problema, dos testes e da avaliação dos resultados, a implementação tende a ser mais adequada à realidade da empresa.
A tecnologia pode ser desenvolvida pela equipe de TI ou por um fornecedor, mas o conhecimento sobre o trabalho está dentro da operação.
- Não avaliar a qualidade das informações disponíveis
A Inteligência Artificial depende das informações utilizadas no processo. Por isso, a qualidade dos dados e documentos disponíveis pode ter influência direta sobre o resultado da solução.
Uma empresa pode ter milhares de arquivos armazenados, mas isso não significa que todas essas informações estejam organizadas de maneira adequada para uma determinada aplicação.
Documentos antigos, informações duplicadas, arquivos incompletos, versões diferentes de um mesmo procedimento e dados que não foram atualizados podem dificultar a utilização dessas informações.
Esse problema é especialmente importante quando a empresa pretende utilizar Inteligência Artificial para consultar documentos, apoiar análises ou responder perguntas relacionadas ao conhecimento interno.
Antes de iniciar o projeto, é importante entender quais informações serão utilizadas, onde estão armazenadas, quem é responsável por elas e se estão suficientemente atualizadas.
Isso não significa que a empresa precise organizar absolutamente todos os seus dados antes de começar qualquer iniciativa. Em muitos casos, é possível trabalhar inicialmente com um conjunto limitado de informações.
O importante é saber exatamente qual material será utilizado no projeto piloto e avaliar sua qualidade.
Uma solução tecnicamente adequada não consegue compensar completamente uma base de informações inadequada.
- Não definir como o resultado será medido
Um projeto de Inteligência Artificial precisa ter um objetivo que possa ser acompanhado.
É comum que uma empresa implemente uma solução e, depois de algum tempo, pergunte se ela está funcionando. O problema é que, sem indicadores definidos previamente, a resposta acaba dependendo da percepção dos usuários.
Uma pessoa pode considerar a ferramenta muito útil enquanto outra pode acreditar que o resultado foi pequeno.
Por isso, é importante estabelecer uma referência antes da implementação.
Se o projeto pretende reduzir o tempo de uma atividade, a empresa precisa conhecer o tempo atual. Se o objetivo é diminuir erros, é necessário registrar a quantidade ou frequência desses erros. Se a intenção é aumentar a capacidade da equipe, deve-se acompanhar o volume de trabalho processado.
Esses indicadores permitem comparar o cenário anterior com o cenário posterior.
Também ajudam a avaliar se o resultado obtido é suficiente para justificar a continuidade do projeto.
Não é necessário criar dezenas de indicadores. O mais importante é acompanhar aqueles que possuem relação direta com o problema que motivou a iniciativa.
Uma solução pode ser utilizada por centenas de pessoas e ainda assim gerar pouco resultado. Da mesma forma, uma aplicação utilizada por uma equipe pequena pode produzir um ganho significativo.
O que importa é o impacto sobre o processo.
- Esperar que a solução funcione perfeitamente desde o primeiro dia
Outro erro é tratar a implementação como se fosse um processo linear no qual a empresa escolhe uma tecnologia, configura a solução e passa imediatamente a obter o resultado esperado.
Na prática, projetos de Inteligência Artificial exigem ajustes.
A equipe pode descobrir que algumas informações não estão disponíveis da maneira esperada. Determinadas situações podem exigir revisão humana. Alguns tipos de solicitação podem apresentar resultados melhores do que outros. Os próprios usuários podem identificar necessidades que não haviam sido consideradas durante o planejamento.
Esse processo de aprendizado faz parte da implementação.
Por isso, o projeto deve possuir espaço para testes e ajustes.
Um piloto bem estruturado permite trabalhar com um grupo controlado de usuários, observar os resultados e corrigir problemas antes de ampliar a solução.
Também é importante estabelecer critérios para avaliar quando uma melhoria é necessária.
Se a ferramenta apresenta resultados adequados na maior parte das situações, mas possui dificuldade em casos específicos, talvez seja possível criar uma etapa de revisão para esses casos. Não é necessário abandonar toda a solução porque uma parcela das situações exige tratamento diferente.
A maturidade do projeto aumenta justamente quando a empresa começa a conhecer essas limitações e aprende a trabalhar com elas.
- Não estabelecer regras para utilização da Inteligência Artificial
À medida que a Inteligência Artificial começa a fazer parte da rotina da empresa, surge outra questão importante: como os colaboradores devem utilizar essas ferramentas?
Sem uma orientação clara, diferentes pessoas podem adotar práticas completamente diferentes.
Um profissional pode utilizar uma ferramenta pública para analisar um documento interno sem perceber que está compartilhando informações que deveriam permanecer dentro da empresa. Outro pode utilizar uma resposta produzida por Inteligência Artificial em um documento importante sem realizar a revisão necessária.
Também podem surgir dúvidas sobre quais informações podem ser inseridas nas ferramentas, quais atividades exigem validação humana e quem é responsável pela conferência do resultado.
Por isso, a empresa precisa estabelecer regras proporcionais à sua realidade.
Não é necessário criar um documento extremamente complexo para começar. O mais importante é definir orientações claras sobre informações confidenciais, utilização de ferramentas autorizadas, revisão de conteúdos produzidos por Inteligência Artificial e responsabilidade sobre as decisões tomadas.
Uma política de uso de Inteligência Artificial ajuda a reduzir riscos e dá aos colaboradores maior segurança para utilizar a tecnologia no trabalho.
O primeiro projeto deve ser tratado como uma oportunidade de aprendizado
Evitar esses erros não significa tornar o projeto excessivamente burocrático.
O objetivo é criar condições para que a empresa consiga testar a tecnologia de maneira controlada e aprender com a experiência.
Um bom projeto piloto normalmente começa com um problema específico, possui um escopo claro, envolve as pessoas que conhecem o processo, utiliza informações adequadas e possui indicadores definidos para acompanhar os resultados.
Durante a implementação, a empresa observa o que funcionou, identifica o que precisa ser ajustado e decide se vale a pena expandir a solução.
Essa abordagem permite reduzir riscos sem impedir a inovação.
Também ajuda a empresa a desenvolver uma visão mais realista sobre o uso da Inteligência Artificial. Nem toda atividade será adequada para receber essa tecnologia, e nem todo projeto produzirá o mesmo nível de resultado.
A maturidade está justamente em conseguir diferenciar as oportunidades e direcionar os recursos para aquelas que possuem maior potencial.
Como evitar esses problemas na prática
Antes de iniciar um novo projeto de Inteligência Artificial, a empresa pode realizar uma análise relativamente simples.
Primeiro, deve definir qual problema pretende resolver e por que esse problema é relevante para a operação. Em seguida, precisa entender como o processo funciona atualmente, quais pessoas participam e quais informações são utilizadas.
Depois disso, é possível avaliar se a atividade realmente precisa de Inteligência Artificial ou se uma automação tradicional, uma mudança de processo ou até mesmo a eliminação de uma etapa poderia resolver a questão.
Caso a Inteligência Artificial seja considerada adequada, o próximo passo é definir um projeto piloto com escopo controlado e indicadores que permitam medir o resultado.
Também é importante definir quem será responsável pela implementação, quem validará os resultados e quais regras deverão ser observadas durante a utilização.
Essa preparação não precisa levar meses. Em muitos casos, uma análise estruturada de uma atividade específica já é suficiente para identificar os principais riscos e oportunidades.
O que diferencia um projeto de IA bem estruturado
A diferença entre uma empresa que apenas utiliza ferramentas de Inteligência Artificial e uma empresa que realmente incorpora a tecnologia à sua operação está na forma como os projetos são conduzidos.
A tecnologia precisa estar relacionada aos processos e aos objetivos do negócio.
Isso significa entender onde existe uma oportunidade, selecionar uma aplicação adequada, envolver as pessoas certas, acompanhar os resultados e ajustar a solução conforme a experiência.
Também significa reconhecer que algumas atividades continuarão sendo realizadas por pessoas. Em muitos processos, o melhor resultado não será substituir uma tarefa inteira, mas utilizar a Inteligência Artificial em uma parte específica enquanto o profissional permanece responsável pela análise e pela decisão.
Essa combinação pode proporcionar ganhos relevantes sem exigir uma transformação completa da operação.
Conclusão
A implementação de Inteligência Artificial pode trazer ganhos importantes para empresas de diferentes tamanhos e segmentos, mas os resultados dependem muito mais da qualidade do projeto do que da quantidade de ferramentas utilizadas.
Começar pela tecnologia, tentar transformar toda a empresa de uma vez, ignorar o conhecimento das equipes, utilizar informações inadequadas, não medir os resultados, esperar uma solução perfeita desde o início e permitir que cada colaborador utilize a tecnologia de maneira completamente diferente são situações que podem comprometer uma iniciativa que tinha potencial para gerar bons resultados.
O caminho mais consistente é começar pelo processo e pelo problema.
A empresa precisa entender onde existe uma dificuldade real, avaliar as alternativas disponíveis, escolher uma aplicação compatível com sua realidade e acompanhar os resultados de maneira objetiva.
Um primeiro projeto bem estruturado não precisa ser grande. Precisa ser relevante, controlável e mensurável.
A partir dessa experiência, a organização consegue aprender, corrigir o que for necessário e tomar decisões melhores sobre os próximos projetos de Inteligência Artificial.
No final, implementar IA não deveria ser uma corrida para utilizar o maior número possível de ferramentas. O objetivo deve ser melhorar a maneira como o trabalho é realizado e gerar resultados que possam ser percebidos na operação e acompanhados ao longo do tempo.
Como a Innova pode ajudar
A Innova Consultoria Empresarial apoia empresas na identificação de oportunidades, estruturação de projetos e aplicação de Inteligência Artificial nos processos do negócio. O trabalho começa pela compreensão da operação e dos problemas existentes, buscando identificar onde a tecnologia pode realmente contribuir para melhorar produtividade, reduzir retrabalho, organizar informações e aumentar a eficiência.
A partir dessa análise, a empresa pode priorizar projetos, estruturar pilotos, definir indicadores e estabelecer uma forma adequada de acompanhar os resultados, evitando investimentos em tecnologia que não estejam relacionados às necessidades reais do negócio.
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