A IA não é nova. Os humanos começaram a pesquisar IA nos anos 40, e cientistas da computação como John McCarthy abriram nossos olhos para as possibilidades do que essa tecnologia poderia alcançar. O que é relativamente novo, no entanto, é o volume de hype. Parece exponencial. O ChatGPT foi lançado em 2022 com grande fanfarra, e agora DeepSeek e Qwen 2.5 conquistaram o mundo.

O hype é compreensível. Devido ao aumento do poder computacional, acesso a conjuntos de dados maiores, algoritmos melhorados e técnicas de treinamento, os modelos de IA e ML estão praticamente dobrando de eficácia a cada poucos meses. Todos os dias, estamos vendo saltos significativos em áreas como raciocínio e geração de conteúdo. Vivemos em tempos emocionais!

Mas o hype pode ter um efeito colateral, e pode sugerir que há mais barulho do que substância quando se trata de IA. Todos nos acostumamos tanto com a sobrecarga de informações que acompanha esses desenvolvimentos revolucionários que podemos inadvertidamente desligar. Ao fazer isso, perdemos de vista a incrível oportunidade diante de nós.

Talvez devido à preponderância de “barulho” em torno da IA gerativa, alguns líderes podem pensar que a tecnologia é imatura e não merece investimento. Eles podem querer esperar por um volume crítico de adoção antes de decidir mergulhar. Ou talvez eles queiram jogar seguro e usar IA gerativa apenas para as áreas de menor impacto de seus negócios.

Eles estão errados. Experimentar e potencialmente falhar rápido em IA gerativa é melhor do que não começar nada. Ser um líder significa capitalizar oportunidades para transformar e repensar. A IA se move e avança incrivelmente rápido. Se você não cavalgar a onda, se você se sentar sob a pretensão de cautela, você perderá completamente.

Essa tecnologia será a base do mundo dos negócios de amanhã. Aqueles que mergulham agora decidirão como será o futuro. Não use IA gerativa apenas para fazer ganhos incrementais. Use-a para dar um salto. É isso que os vencedores farão.

Quão ruim pode ser?

A adoção de IA gerativa é uma questão simples de gerenciamento de risco — algo que os executivos devem estar bastante familiarizados. Trate a tecnologia como você faria com qualquer outro novo investimento. Encontre maneiras de avançar sem se expor a graus inordinários de risco. Apenas faça algo. Você aprenderá logo se está funcionando; ou a IA melhora um processo, ou não. Estará claro.

O que você não quer fazer é cair vítima de paralisia por análise. Não gaste muito tempo pensando sobre o que você está tentando alcançar. Como disse Voltaire, não deixe que o perfeito seja o inimigo do bom. No início, crie uma faixa de resultados que você está disposto a aceitar. Em seguida, mantenha-se firme e itere em direção ao melhor, e continue avançando. Esperar pelo oportunidade perfeita, o uso perfeito, o momento perfeito para experimentar, fará mais mal do que bem. Quanto mais você esperar, mais custo de oportunidade você estará se comprometendo.

Quão ruim pode ser? Escolha alguns balões de teste, lance-os e veja o que acontece. Se você falhar, sua organização será melhor por isso.

A falha realmente constrói caráter. E resiliência.

Vamos dizer que sua organização falhe em sua experimentação com IA gerativa. E daí? Há um valor tremendo no aprendizado organizacional — em tentar, pivotar e ver como as equipes lutam. A vida é sobre aprender e superar um obstáculo após o outro. Se você não empurrar suas equipes e ferramentas ao ponto de falha, como mais você determinará os limites de sua organização? Como mais você saberá o que é possível?

Se você tiver as pessoas certas nos papéis certos — e se você confiar neles — então você não tem nada a perder. Dar a suas equipes metas desafiadoras com desafios reais e impactantes ajudará a fazê-las crescer como profissionais e derivar mais valor de seu trabalho.

Se você tentar e falhar com um experimento de IA gerativa, você estará muito melhor posicionado quando chegar a hora de tentar o próximo.

Identifique avenidas para experimentação.

Para começar, identifique as áreas de seu negócio que geram os maiores desafios: gargalos consistentes, erros não forçados, expectativas mal gerenciadas, oportunidades não cobertas. Qualquer atividade ou fluxo de trabalho que tenha massas de análise de dados e desafios difíceis para resolver ou que pareça levar uma quantidade inordem de tempo pode ser um excelente candidato para experimentação com IA.

Em minha indústria, gerenciamento de cadeia de suprimentos, há oportunidades por toda parte. Por exemplo, gerenciamento de armazém é um excelente ponto de partida para IA gerativa. O gerenciamento de armazém envolve orquestrar numerous partes móveis, frequentemente em tempo real. As pessoas certas precisam estar no lugar certo na hora certa para processar, armazenar e recuperar produtos — que podem ter necessidades de armazenamento especiais, como é o caso de alimentos refrigerados.

Gerenciar todas essas variáveis é uma tarefa maciça. Tradicionalmente, os gerentes de armazém não têm tempo para revisar os inúmeros relatórios de mão de obra e mercadorias para fazer as coisas darem certo. Isso leva muito tempo, e os gerentes de armazém frequentemente têm outros peixes para fritar, incluindo acomodar interrupções em tempo real.

Os agentes de IA gerativa, no entanto, podem revisar todos os relatórios que estão sendo gerados e produzir um plano de ação informado com base em insights e causas raiz. Eles podem identificar problemas potenciais e construir soluções eficazes. A quantidade de tempo que isso economiza para os gerentes não pode ser superestimada.

Isso é apenas um exemplo de uma área de negócios importante que pode ser otimizada usando IA gerativa. Qualquer fluxo de trabalho que leve tempo — especialmente aquele que envolva processar dados ou informações antes de tomar uma decisão — é um excelente candidato para melhoria com IA.

Apenas escolha um caso de uso e comece.

Merger dentro.

A IA gerativa está aqui para ficar, e está se movendo à velocidade da inovação. Todos os dias, novos casos de uso surgem. Todos os dias, a tecnologia está melhorando e se tornando mais poderosa. Os benefícios são abundantes: organizações transformadas de dentro para fora; humanos operando em eficiência máxima com dados ao seu lado; decisões de negócios mais rápidas e inteligentes; eu poderia continuar.

Quanto mais você esperar pelas chamadas “condições perfeitas” para surgir, mais longe você (e seu negócio!) estará.

Se você tiver uma boa equipe, uma estratégia de negócios sólida e oportunidades reais de melhoria, você não tem nada a perder.

O que você está esperando?