A Inteligência Artificial (IA) vem revolucionando o mundo dos negócios, mas sua implementação exige muito mais do que tecnologia: demanda planejamento, gestão de mudanças e foco em problemas reais. De acordo com estudo da Mckinsey, para cada US$ 1 investido em tecnologia, outros US$ 5 são necessários para a gestão de mudanças. Afinal, se as equipes não adotam as novas ferramentas, o investimento não gera valor.
Ainda segundo a McKinsey, a adoção da IA nas empresas saltou de 55% em 2023 para 72% em 2024. A expansão reflete o potencial da tecnologia para impulsionar eficiência, produtividade e inovação em setores diversos. No entanto, 55% dos CEOs consideram a implementação um grande desafio, de acordo com estudo da KPMG Empresas. Além disso, outro relatório da McKinsey mostra que menos de 20% das companhias conseguem escalar a tecnologia com eficiência.
Os números apontam para um erro fatal cometido por muitas organizações: apostar na Inteligência Artificial sem alinhá-la à estratégia do negócio. Antes de começar a investir, é preciso identificar os pontos em que a automação pode trazer retornos e impactos mensuráveis para a operação, observa Matheus Weigand, sócio-fundador da SalesBud, especialista em soluções de IA para vendas.
“Não basta só investir na tecnologia, mas aplicá-la na solução de problemas reais. Em pequenas e médias empresas, isso pode ser feito em projetos menores, seja mecanizando tarefas repetitivas ou implementando chatbots de atendimento. Faça testes de prova de conceito e avalie o impacto antes de escalar. Isso ajuda a minimizar desgastes e ruídos, permitindo uma incorporação ideal da tecnologia”, explica o especialista.
O mapeamento do negócio ajuda a identificar desafios e problemas que podem ser solucionados com a IA. “A partir disso, fica mais fácil buscar e identificar uma solução que melhor atenda à necessidade. A IA generativa, que cria textos, imagens e vídeos, e a automação de fluxos de trabalho são exemplos de aplicações que podem gerar impacto rapidamente, otimizando processos internos e aprimorando a experiência do cliente”, pontua Weigand.
A infraestrutura e o orçamento também são determinantes, com muitas empresas dependendo de ferramentas robustas, como plataformas de dados e capacidade de processamento, além de parceiros estratégicos. Outro aspecto essencial é envolver e capacitar todos os setores da empresa, garantindo que a mudança seja bem adotada por todas as áreas.
Por outro lado, à medida que a tecnologia se expande, também aumentam os riscos. A governança e a segurança dos dados são mais um fator de prioridade. Uma arquitetura em nuvem híbrida, por exemplo, pode ajudar a escalar a IA de forma segura e colaborativa entre diferentes áreas do negócio.
De acordo com estudo do Instituto de Formação em Tecnologia e Liderança (IFTL), 41% das empresas estão em fase inicial de implementação da IA, enquanto 15% já integram a tecnologia em processos críticos. Ainda assim, desafios como falta de conhecimento especializado (31%), preocupações com segurança de dados (18%) e orçamentos limitados (17%) precisam ser superados.
Para isso, a recomendação é investir em ciência de dados, identificando conjuntos de informações relevantes e envolvendo stakeholders de todos os departamentos. “O debate sobre a IA nos negócios não envolve apenas a área de TI, mas a estratégia corporativa como um todo. Aliada ao planejamento estratégico, à gestão de mudanças e ao foco em problemas reais do negócio e do mercado, essa tecnologia pode ser um diferencial competitivo, capaz de fomentar a inovação e a eficiência em qualquer empresa”, finaliza Matheus Weigand.
