O Verdadeiro Valor do AI É Construído em Dados e Pessoas – Não Apenas Tecnologia

A promessa do AI expande diariamente – desde impulsionar ganhos de produtividade individuais até permitir que as organizações descubram novas perspectivas comerciais poderosas por meio de dados. Embora o potencial do AI pareça ilimitado e seu impacto seja fácil de imaginar, a jornada para um ecossistema verdadeiramente impulsionado por AI é complexa e desafiadora. Essa jornada não começa e termina com a implementação, adoção ou uso consistente do AI – ela termina lá. Realizar o valor total de uma solução de AI depende, em última análise, da qualidade dos dados e das pessoas que a implementam, gerenciam e aplicam para obter resultados significativos.

Dados: A Pedra Angular do Sucesso do AI

Os dados, a constante organizacional. Seja uma loja de conveniência de propriedade familiar ou uma organização empresarial, todos os negócios funcionam com dados (registros financeiros, estoque, imagens de segurança, etc.). A gestão, acessibilidade e governança desses dados são a pedra angular para realizar o potencial total do AI dentro de uma organização. A Gartner observou recentemente que 63% das organizações ou não têm confiança ou estão incertas se suas práticas de dados existentes ou estruturas de gestão são suficientes para a adoção bem-sucedida do AI. Permitir que uma organização desbloqueie o potencial total do AI exige uma Prática de Dados bem pensada. Desde a coleta, armazenamento, síntese, análise, segurança, privacidade, governança e controle de acesso – um quadro e uma metodologia devem ser estabelecidos para aproveitar o AI adequadamente. Além disso, é essencial mitigar os riscos e consequências não intencionais. Em resumo, os dados são a pedra angular da análise e o combustível para o seu AI.

O acesso que a solução de AI tem aos seus dados determina seu potencial para entregar – tanto que estamos vendo o surgimento de novas funções personalizadas especificamente para isso, o Diretor de Dados (CDO). Em resumo, se uma solução de AI for introduzida em um ambiente com dados “flutuantes” acessíveis a qualquer pessoa – ela será propensa a erros, enviesada, não conformidade e muito provavelmente expor informações sensíveis e privadas. Por outro lado, quando o ambiente de dados é rico, estruturado, preciso, dentro de um quadro e metodologia para como a organização usa seus dados – o AI pode retornar benefícios imediatos e economizar inúmeras horas em modelagem, previsão e desenvolvimento de propensão. Construído em torno da pedra angular dos dados estão os direitos de acesso e políticas de governança para dados, que apresentam sua própria preocupação – o elemento humano.

Pessoas: O Fator Subestimado na Adoção do AI

A IDC compartilhou recentemente que 45% dos CEOs e mais de 66% dos CIOs pesquisados expressaram hesitação em torno de fornecedores de tecnologia que não entendem completamente o potencial de risco do AI. Esses líderes estão justificados em sua cautela. Argumenta-se que as consequências de riscos de TI antigos permanecem semelhantes com o AI governado (por exemplo, tempo de inatividade, paralisação operacional, prêmios de seguro cibernético caros, multas de conformidade, experiência do cliente, violações de dados, ransomware e mais) e são amplificados pela integração do AI ao TI. A preocupação vem da falta de compreensão em torno das causas raiz dessas consequências ou para aqueles que não estão cientes, a angústia que vem com habilitação de associados do AI servindo como o catalisador para essas consequências.

A pergunta premente é: “Devo investir nessa ferramenta de TI cara que pode melhorar significativamente o desempenho do meu negócio em todos os níveis funcionais, correndo o risco de implosão de TI devido à falta de preparo e habilitação dos funcionários?” Dramático? Absolutamente – o risco comercial sempre é, e já sabemos a resposta para essa pergunta. Com tecnologias mais complexas e potencial operacional elevado, também deve ser o esforço para habilitar as equipes a usar essas ferramentas legal, adequadamente, eficientemente e eficazmente.

O Desafio do Fornecedor

A falta de confiança na compreensão dos fornecedores de tecnologia vai além da expertise em matéria e reflete um problema mais profundo: a incapacidade de articular claramente os riscos específicos que uma organização pode enfrentar com implementações inadequadas e expectativas irrealistas.

A relação entre uma organização e fornecedores de tecnologia é semelhante à de um paciente e um profissional de saúde. O paciente consulta um profissional de saúde com sintomas em busca de um diagnóstico e espera por um remédio simples e econômico. Em situações preventivas, o profissional de saúde trabalhará com o paciente em recomendações dietéticas, escolhas de estilo de vida e tratamento especializado para alcançar objetivos de saúde específicos. Da mesma forma, há uma expectativa de que as organizações recebam soluções prescritas por fornecedores de tecnologia para resolver ou planejar implementações de tecnologia. No entanto, quando as organizações não conseguem fornecer riscos prescritos específicos para ambientes de TI dados, isso exacerbam a incerteza da implementação do AI.

Mesmo quando os fornecedores de TI comunicam eficazmente os riscos e impactos potenciais do AI, muitas organizações são dissuadidas pelo verdadeiro custo total de propriedade (TCO) envolvido em estabelecer as bases necessárias. Há uma crescente consciência de que a implementação bem-sucedida do AI deve começar dentro do ambiente existente – e apenas quando esse ambiente for modernizado, as organizações poderão realmente desbloquear o valor da integração do AI. É semelhante a supor que qualquer pessoa possa pular no cockpit de um supercarro F1 e instantaneamente ganhar corridas. Qualquer pessoa razoável sabe que o sucesso nas corridas é o resultado de um motorista habilidoso e uma máquina de alto desempenho. Da mesma forma, os benefícios do AI só podem ser realizados quando uma organização está adequadamente preparada, treinada e equipada para adotar e implementar o AI.

Caso em Ponto: Microsoft 365 Copilot

O Microsoft 365 Copilot é um excelente exemplo de uma solução de AI existente cujo impacto e valor potenciais foram frequentemente mal compreendidos ou diluídos devido às expectativas desalinhadas dos clientes – em como o AI deve ser implementado e no que eles acreditam que ele deve fazer, em vez de entender o que ele pode fazer. Hoje, mais de 70% das empresas da Fortune 500 já estão utilizando o Microsoft 365 Copilot. No entanto, o medo generalizado de que o AI substituirá os empregos é, em grande parte, um conceito errado quando se trata da maioria das aplicações de AI do mundo real. Embora a substituição de empregos tenha ocorrido em algumas áreas – como armazéns “dark” totalmente automatizados – é importante distinguir entre o AI como um todo e seu uso na robótica. Este último teve um impacto mais direto na substituição de empregos.

No contexto do Trabalho Moderno, o valor principal do AI reside em melhorar o desempenho e ampliar a expertise – não substituí-la. Ao economizar tempo e aumentar a saída funcional, o AI permite estratégias de go-to-market mais ágeis e uma entrega de valor mais rápida. No entanto, esses benefícios dependem de habilitadores críticos:

• Uma Prática de Dados madura
• Gestão de Acesso e Governança Forte
• Medidas de Segurança robustas para mitigar riscos
• Habilitação de Pessoas para o uso responsável do AI e as melhores práticas

Aqui estão alguns exemplos de melhorias funcionais impulsionadas pelo AI em áreas de negócios:

• Líderes de Vendas podem gerar modelos de propensão usando dados do ciclo de vida do cliente para impulsionar estratégias de cross-sell e upsell, melhorando a retenção e o valor do cliente.
• Equipes de Estratégia Corporativa e FP&A ganham insights mais profundos graças ao tempo economizado na análise de unidades de negócios, permitindo uma melhor alinhamento com os objetivos corporativos.
• Equipes de Contas a Receber podem gerenciar ciclos de pagamento de forma mais eficiente com acesso mais rápido a dados ação, melhorando o engajamento e a comunicação com o cliente.
• Líderes de Marketing podem construir estratégias de go-to-market mais eficazes e alinhadas com as vendas, aproveitando insights do AI sobre o desempenho das vendas e oportunidades.
• Equipes de Operações podem reduzir o tempo gasto reconciliando dados de Finanças e Vendas, minimizando o caos durante processos de fim de trimestre ou fim de ano.
• Equipes de Sucesso e Suporte ao Cliente podem reduzir os tempos de resposta e resolução, automatizando fluxos de trabalho e simplificando etapas-chave.

Esses exemplos apenas arranham a superfície do potencial do AI para impulsionar transformação funcional e ganhos de produtividade. No entanto, realizar esses benefícios exige a base certa – sistemas que permitem que o AI se integre, sintetize, analise e, em última análise, entregue em sua promessa.

Pensamento Final: Não Há Plug-and-Play para o AI

Implementar o AI para desbloquear seu potencial total não é tão simples quanto instalar um programa ou aplicativo. É a integração de uma teia interconectada de funções autônomas que permeiam toda a pilha de TI – entregando insights e eficiências operacionais que, de outra forma, exigiriam esforço manual significativo, tempo e recursos.

Realizar o valor de uma solução de AI está fundamentado em construir uma prática de dados, manter um quadro robusto de governança e acesso, e garantir o ecossistema – um tópico que requer uma investigação mais aprofundada.

A capacidade dos fornecedores de tecnologia de serem parceiros valorizados dependerá tanto da marketing quanto da habilitação, focada em desmistificar mitos e calibrar expectativas sobre o que significa realmente aproveitar o potencial do AI.