A corrida pela adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas pode fazer com que se repita falhas cometidas em ciclos anteriores de transformação digital, como data science e machine learning. No passado, companhias que concentraram esforços apenas na parte algorítmica e deixaram os projetos sob controle exclusivo da área de Tecnologia da Informação, sem a participação ativa das divisões de negócio, não alcançaram uma estruturação sólida e de longo prazo.
Para não repetir esse histórico, o planejamento atual deve priorizar o mapeamento detalhado dos processos internos. A meta é identificar exatamente em quais etapas a IA tem potencial para gerar valor real para a operação, em vez de aplicar a tecnologia de forma genérica.
Da economia de tempo à reestruturação do trabalho
Na prática, os primeiros casos de uso da IA costumam focar na redução de custos e de tempo gasto em tarefas operacionais. Um exemplo direto ocorre na automação da criação de apresentações corporativas por meio de assistentes virtuais. Embora esse tipo de automação libere horas de trabalho para as equipes, o ponto crítico é definir o que será feito com o tempo economizado.
A simples liberação de horas não garante ganho de eficiência se a cultura, a estratégia e o modelo operacional da empresa continuarem os mesmos. Se uma organização tivesse que refazer do zero toda a sua estrutura de trabalho, seu ecossistema de dados e suas entregas de inteligência de mercado com as tecnologias atuais, dificilmente manteria os formatos tradicionais.
“O risco é hoje a gente só agentificar aquilo que é antigo. A gente deixar mais rápido, mais automático, aquilo que nem era tão bom”, alertou Diego Senise, CEO da ILUMEO.
Negócio antes da tecnologia
O alerta central indica o perigo de automatizar e criar agentes inteligentes para executar rotinas que já eram ineficientes. Tornar um processo ruim mais rápido não resolve falhas operacionais nem gera vantagem competitiva.
A transformação impulsionada pela IA exige rever os fluxos de trabalho antes de implementar novas ferramentas. Somente ao alinhar os recursos tecnológicos às decisões estratégicas das áreas de negócio é possível evitar a automação cega e construir entregas mais eficientes para o futuro.
Diego Senise é Sócio e CEO da ILUMEO e Professor de Inteligência Artificial na Universidade de São Paulo (USP).
