Navegando a Implantação de IA: Evitando Armadilhas e Garantindo o Sucesso

O caminho para a IA não é uma corrida de curta distância – é uma maratona, e as empresas precisam se adaptar ao ritmo correspondente. Aqueles que correm antes de terem aprendido a caminhar tropeçarão, juntando-se ao cemitério de empresas que tentaram se mover muito rapidamente para alcançar algum tipo de linha de chegada de IA. A verdade é que não há linha de chegada. Não há destino no qual 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, as 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 de curta distância, e isso vale a pena lembrar.

Considere o Hype Cycle da Gartner, por exemplo. Toda nova tecnologia que surge passa pelas mesmas séries de estágios no ciclo de hype, com muito poucas exceções. Esses estágios são os seguintes: Gatilho de Inovação; Pico de Expectativas Infladas; Trincheira de Desilusão; Encosta de Esclarecimento e Planalto de Produtividade. Em 2023, a Gartner colocou a IA Geradora firmemente no segundo estágio: o Pico de Expectativas Infladas. Este é o momento em que os níveis de hype em torno da tecnologia estão no seu maior, e enquanto algumas empresas conseguem capitalizar sobre isso cedo e avançar, a grande maioria lutará através da Trincheira de Desilusão e pode nem mesmo chegar ao Planalto de Produtividade.

Tudo isso é dizer que as empresas precisam ter cuidado ao implantar a IA. Embora o atrativo inicial da tecnologia e suas capacidades possam ser tentadores, ela ainda está encontrando seus pés e seus limites ainda estão sendo testados. Isso não significa que as empresas devem evitar a IA, mas elas devem reconhecer a importância de definir 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 apenas o começo.

Ao começar pequeno e esboçar marcos alcançáveis, as empresas podem aproveitar a IA de uma maneira 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 de IA

É um fato: sem o apoio da liderança, as iniciativas de IA fracassarão. Embora os funcionários possam descobrir ferramentas de IA geradora por si mesmos e incorporá-las em suas rotinas diárias, isso expõe as empresas a problemas em torno da privacidade de dados, segurança e conformidade. A implantação da IA, em qualquer capacidade, precisa vir de cima, e a falta de interesse na IA por parte da liderança pode ser tão perigosa quanto ir muito longe.

Considere o setor de seguros de saúde nos EUA, por exemplo. Em uma pesquisa recente da ActiveOps, foi revelado que 70% dos líderes de operações acreditam que os executivos do C-suite não estão interessados em investir em IA, criando uma barreira substancial para a inovação. Embora eles possam ver os benefícios, com quase 8 em 10 concordando que a IA poderia ajudar a melhorar significativamente o desempenho operacional, a falta de apoio da liderança está se provando uma barreira frustrante para o progresso.

Onde a IA está sendo usada, o apoio da liderança e a compra organizacional 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 estão bem versados na jornada de IA e seus marcos, eles estão mais propensos a fornecer o apoio contínuo necessário para navegar pelas complexidades e problemas imprevistos.

Armadilha 2: Qualidade e Integridade dos Dados

Usar dados de baixa qualidade com a IA é como colocar diesel em um carro a gasolina. Você obterá um desempenho ruim, peças quebradas e uma conta cara para consertar. Os sistemas de IA dependem de vastas quantidades de dados para aprender, adaptar e fazer previsões precisas. Se os dados alimentados nesses sistemas forem defeituosos, incompletos, mal classificados ou tendenciosos, os resultados serão inevitavelmente pouco confiáveis. Isso não apenas compromete a eficácia das soluções de IA, mas também pode levar a problemas significativos e desconfiança nas capacidades de IA.

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

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

Armadilha 3: Alfabetização em IA

A IA é uma ferramenta, e as ferramentas são apenas eficazes quando manuseadas pelas mãos certas. O sucesso das iniciativas de IA depende não apenas da tecnologia, mas também das pessoas que a usam, e essas pessoas estão em curto suprimento. De acordo com Salesforce, quase dois terços (60%) dos profissionais de TI identificaram a falta de habilidades em IA como o principal obstáculo para a implantação de IA. Isso soa como se as empresas simplesmente não estivessem prontas para a IA e precisassem começar a abordar essa lacuna de habilidades antes de começar a investir em tecnologia de IA.

Isso não precisa significar ir em uma onda de contratações, no entanto. Programas de treinamento podem ser introduzidos para capacitar 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 em que o aprendizado contínuo é incentivado – oficinas, cursos online e projetos práticos podem ajudar a desmistificar a IA e torná-la mais acessível a funcionários de todos os níveis, preparando o terreno para uma implantação mais rápida e benefícios mais tangíveis.

O que vem a seguir?

A adoção bem-sucedida de IA requer mais do que apenas investimento em tecnologia; requer uma abordagem estratégica bem ritmada que garanta o apoio dos funcionários e o apoio da liderança. Isso também requer que as empresas sejam autoconscientes e estejam cientes de que a tecnologia tem limites – embora o interesse em IA esteja decolando e a adoção esteja em um nível recorde, há uma boa chance de que a bolha de IA estourará antes de se corrigir e se tornar a ferramenta estável e confiável que as empresas precisam que ela seja. Lembre-se de que agora estamos no Pico de Expectativas Infladas, e a Trincheira de Desilusão ainda precisa ser superada. As empresas ansiosas para investir em IA podem se preparar para a tempestade iminente preparando seus funcionários, estabelecendo políticas de uso de IA e garantindo que seus dados estejam limpos, bem organizados e corretamente classificados e integrados em toda a empresa.