A IA Não Pode Corrigir um Solo Ruim: Como as Empresas Podem Preparar seu Ecossistema Interno para uma Implantação de IA Bem-Sucedida

Embora os líderes empresariais sejam frequentemente estereotipados como sendo apenas sobre o lucro, um estudo recente demonstrou que mais de 80% das empresas não estão acompanhando o ROI de seus gastos em IA. Por outro lado, aqueles que estão acompanhando o ROI estão descobrindo que não está vivendo à altura da expectativa, com apenas um quarto dos CEOs globais relatando que seus investimentos em IA estão atendendo às expectativas de ROI.

Mas, como o ditado vai, “um carpinteiro pobre culpa suas ferramentas” – em outras palavras, para muitos, o ROI é desapontador porque as implantações de IA foram configuradas para falhar. Se olharmos para uma empresa como um jardim, para que a produtividade e os lucros cresçam, há certos passos que devem ser tomados antes de implantar uma ferramenta como a IA, para que tenha o maior impacto mensurável.

Etapa 1: Identificar onde os humanos são essenciais

Talvez devido à superpromessa de capacidades inerentes ao marketing de produtos LLM, há um conceito errado comum de que a IA é uma questão de plug-and-play. Na realidade, as melhores implantações de IA começam identificando onde a supervisão humana é inegociável.

Por exemplo, quando trabalhamos com uma empresa de serviços jurídicos, minha equipe e eu fomos encarregados de implementar um sistema de IA capaz de processar grandes volumes de documentos jurídicos – classificando-os, extrair fatos importantes e decidindo se manter, redigir ou excluir os arquivos.

Enquanto a IA lidava com o trabalho pesado, digitalizando documentos para relevância, marcando dados sensíveis e resumindo respostas, os resultados foram então passados para advogados humanos que poderiam revisar o trabalho, confirmar os julgamentos legais e anular classificações quando necessário.

Isso não apenas ajudou a proteger a empresa de riscos potenciais, mas também isolar o custo da automação do custo da supervisão tornará as auditorias de ROI mais limpas no futuro.

Etapa 2: Identificar como a IA pode melhor complementar suas pessoas

Para maximizar o ROI da IA, você precisa ser seletivo sobre onde ela pode melhor servir à sua organização. Processos ideais para descarregar incluem tarefas repetitivas ou baseadas em regras (por exemplo, triagem básica de atendimento ao cliente ou codificação de faturas), pesquisas de conhecimento, como cláusulas contratuais, e entrada de dados propensa a erros, entre outros.

É igualmente importante que os modelos de IA sejam configurados estrategicamente para complementar, e não interromper, o fluxo de trabalho. Para fazer isso, mapeie os fluxos de trabalho dos funcionários em tarefas e, em seguida, rotule essas tarefas em uma das três categorias de processo: gerar, selecionar ou julgar. Tarefas gerativas podem ser entregues à IA, tarefas que exigem julgamento permanecem com os funcionários humanos e tarefas que exigem seleção podem ser um processo colaborativo onde a IA sugere as próximas etapas e os humanos determinam o melhor caminho a seguir.

No exemplo de serviços jurídicos acima, a IA estava lidando com a triagem inicial, classificando documentos (gerativo), marcando conteúdo sensível (gerativo) e trazendo respostas prováveis (seletivo). Dessa forma, o papel dos funcionários humanos mudou de procurar nos detalhes dos documentos para verificar os resultados (julgamento) – transformando um trabalho que costumava levar dias em uma questão de horas.

Quanto ao ROI, isso libera mais tempo para ser gasto nas exceções às regras, que é onde os lucros se escondem.

Etapa 3: Padronizar seus dados de treinamento

Ajustar LLMs com os dados da empresa pode desbloquear vantagens competitivas, mas para que a IA seja frutífera, ela precisa de solo rico em nutrientes, o que significa bons e limpos dados. Dados ruins ou barulhentos envenenarão os resultados e ampliarão o viés. Em resumo, a disciplina de dados dicta a confiabilidade da saída.

Então, o que isso envolve? Um grande volume e variedade de dados são importantes, mas é igualmente importante que sejam de alta qualidade. Inconsistências nos formatos de dados e convenções de nomenclatura ou campos faltantes/incompletos afetarão negativamente a qualidade das entradas brutas. Da mesma forma, dados duplicados ou pipelines de dados não estruturados inflarão as contas de armazenamento e desacelerarão o desempenho do modelo.

Portanto, é imperativo que as entradas de dados tenham controles de qualidade e governança forte – significando controle de acesso e conformidade regulatória. Sem esses filtros, você não está investindo em IA, você está apenas queimando dinheiro em loops de limpeza.

Com todo o hype da IA, é compreensível que os líderes possam se sentir pressionados a mergulhar em uma implementação o mais rápido possível, mas levar o tempo para implantar um modelo estrategicamente, ou fertilizar o solo antes de plantar sementes, levará a muito mais sucesso e retornos sobre o investimento.