Navegando na implantação de IA: evitando armadilhas e garantindo o sucesso

O caminho para a IA não é uma corrida rápida – é uma maratona, e as empresas precisam se controlar adequadamente. Aqueles que correm antes de aprenderem a andar vacilarão, juntando-se ao cemitério de empresas que tentaram se mover rápido demais para atingir algum tipo de linha de chegada da IA. A verdade é que não há linha de chegada. Não há um destino em que uma empresa possa chegar e dizer que a IA foi suficientemente conquistada. De acordo com McKinsey, 2023 foi o ano de destaque da IA, com cerca de 79% dos funcionários dizendo que tiveram algum nível de exposição à IA. No entanto, tecnologias de destaque não seguem caminhos lineares de desenvolvimento; elas fluem e refluem, sobem e descem, até se tornarem parte do tecido dos negócios. A maioria das empresas entende que a IA é uma maratona e não uma corrida, e vale a pena ter isso em mente.

Pegue o Gartner's Ciclo Hype por exemplo. Toda nova tecnologia que surge passa pela mesma série de estágios no ciclo de hype, com pouquíssimas exceções. Esses estágios são os seguintes: Gatilho da Inovação; Pico das Expectativas Infladas; Vale da Desilusão; Declive da Iluminação e Platô da Produtividade. Em 2023, a Gartner colocou a IA Generativa firmemente no segundo estágio: o Pico das Expectativas Infladas. É quando os níveis de hype em torno da tecnologia estão no auge e, embora algumas empresas consigam capitalizar isso cedo e avançar, a grande maioria lutará para passar pelo Vale da Desilusão e pode nem chegar ao Platô da Produtividade.

Tudo isso quer dizer que as empresas precisam ter cuidado quando se trata de implantação de IA. Embora o fascínio inicial da tecnologia e suas capacidades possa ser tentador, ela ainda está se firmando e seus limites ainda estão sendo testados. Isso não significa que as empresas devem ficar longe da IA, mas devem reconhecer a importância de estabelecer um ritmo sustentável, definir metas claras e planejar meticulosamente sua jornada. As equipes de liderança e os funcionários precisam ser totalmente envolvidos na ideia, a qualidade e a integridade dos dados precisam ser garantidas, os objetivos de conformidade precisam ser atendidos — e isso é só o começo.

Ao começar pequeno e delinear marcos alcançáveis, as empresas podem aproveitar a IA de forma medida e sustentável, garantindo que elas se movam com a tecnologia em vez de saltar à frente dela. Aqui estão algumas das armadilhas mais comuns que estamos vendo em 2024:

Armadilha 1: Liderança em IA

É um fato: sem a adesão do topo, as iniciativas de IA fracassarão. Embora os funcionários possam descobrir ferramentas de IA generativas por si mesmos e incorporá-las em suas rotinas diárias, isso expõe as empresas a problemas em torno de privacidade de dados, segurança e conformidade. A implantação de IA, em qualquer capacidade, precisa vir do topo, e a falta de interesse em IA do topo pode ser tão perigosa quanto ir muito fundo.

Tomemos como exemplo o setor de seguros de saúde nos EUA. Em um recente pesquisa da ActiveOps, foi revelado que 70% dos líderes de operações acreditam que os executivos C-suite não estão interessados ​​em investimentos em IA, criando uma barreira substancial à inovação. Embora eles possam ver os benefícios, com quase 8 em cada 10 concordando que a IA pode ajudar a melhorar significativamente o desempenho operacional, a falta de suporte do topo está se mostrando uma barreira frustrante ao progresso.

Onde a IA está sendo usada, a adesão organizacional e o suporte da liderança são essenciais. Canais de comunicação claros entre a liderança e as equipes de projeto de IA devem ser estabelecidos. Atualizações regulares, relatórios de progresso transparentes e discussões sobre desafios e oportunidades ajudarão a manter a liderança engajada e informada. Quando os líderes são bem versados ​​na jornada da IA ​​e seus marcos, eles têm mais probabilidade de fornecer o suporte contínuo necessário para navegar por complexidades e problemas imprevistos.

Armadilha 2: Qualidade e integridade dos dados

Usar dados de baixa qualidade com IA é como colocar diesel em um carro a gasolina. Você terá desempenho ruim, peças quebradas e uma conta cara para consertá-lo. Os sistemas de IA dependem de grandes quantidades de dados para aprender, se adaptar e fazer previsões precisas. Se os dados inseridos nesses sistemas forem falhos, incompletos, classificados incorretamente ou tendenciosos, os resultados serão inevitavelmente não confiáveis. Isso não apenas prejudica a eficácia das soluções de IA, mas também pode levar a retrocessos significativos e desconfiança nas capacidades da IA.

Nossa pesquisa revela que 90% dos líderes de operações dizem que é necessário muito esforço para extrair insights de seus dados operacionais – muito deles é isolado e fragmentado em vários sistemas, e cheio de inconsistências. Essa é outra armadilha que as empresas enfrentam ao considerar a IA – seus dados simplesmente não estão prontos.

Para lidar com isso e melhorar sua higiene de dados, as empresas devem investir em estruturas robustas de governança de dados. Isso inclui estabelecer padrões de dados claros, garantir que os dados sejam consistentemente limpos e validados e implementar sistemas para monitoramento contínuo da qualidade dos dados. Ao criar uma única fonte de verdade, as organizações podem aumentar a confiabilidade e a acessibilidade de seus dados, o que terá o bônus adicional de suavizar o caminho para a IA.

Armadilha 3: Alfabetização em IA

A IA é uma ferramenta, e as ferramentas só são eficazes quando manejadas pelas mãos certas. O sucesso das iniciativas de IA depende não apenas da tecnologia, mas também das pessoas que a usam, e essas pessoas são escassas. De acordo com Salesforce, quase dois terços (60%) dos profissionais de TI identificaram a escassez de habilidades de IA como sua principal barreira para a implantação de IA. Isso parece que as empresas simplesmente não estão prontas para a IA e precisam começar a procurar resolver essa lacuna de habilidades antes eles começam a investir em tecnologia de IA.

No entanto, isso não significa necessariamente entrar em uma onda de contratações. Programas de treinamento podem ser introduzidos para qualificar a força de trabalho atual, garantindo que eles tenham as capacidades para usar a IA de forma eficaz. Construir esse tipo de alfabetização em IA dentro da organização envolve criar um ambiente onde o aprendizado contínuo é encorajado – workshops, cursos online e projetos práticos podem ajudar a desmistificar a IA e torná-la mais acessível aos funcionários em todos os níveis, estabelecendo as bases para uma implantação mais rápida e benefícios mais tangíveis.

Qual o proximo?

A adoção bem-sucedida da IA ​​requer mais do que apenas investimento em tecnologia; requer uma abordagem estratégica e bem ritmada que garanta a adesão dos funcionários e o apoio da liderança. Também requer que as empresas sejam autoconscientes e conscientes do fato de que a tecnologia tem limites – enquanto o interesse pela IA está aumentando e a adoção está em alta, há uma boa chance de que a bolha da IA ​​estoure antes que ela corrija o curso e se torne a ferramenta estável e confiável que as empresas precisam que ela seja. Lembre-se, estamos agora no Pico das Expectativas Infladas, e o Vale da Desilusão ainda precisa ser superado. As empresas interessadas em investir em IA podem se preparar para a tempestade que se aproxima, preparando seus funcionários, estabelecendo políticas de uso de IA e garantindo que seus dados estejam limpos, bem organizados e corretamente classificados e integrados em seus negócios