A IA generativa mudou o jogo desde o lançamento do ChatGPT há dois anos. Os benefícios dessa tecnologia inovadora não estão mais em questão, mas muitas empresas ainda estão lutando para obter melhorias tangíveis de produtividade. O motivo? Os desafios estão na implementação eficaz de soluções baseadas em IA, no equilíbrio entre segurança e inovação e na integração com os fluxos de trabalho já existentes. Para ajudar as empresas a superarem esses obstáculos, vamos explorar como desbloquear todo o potencial da IA generativa — sem substituir sistemas e processos que já funcionam.
A IA generativa mudou o jogo desde o lançamento do ChatGPT há dois anos. Os benefícios dessa tecnologia inovadora não estão mais em questão, mas muitas empresas ainda estão lutando para obter melhorias tangíveis de produtividade. O motivo? Os desafios estão na implementação eficaz de soluções baseadas em IA, no equilíbrio entre segurança e inovação e na integração com os fluxos de trabalho já existentes. Para ajudar as empresas a superarem esses obstáculos, vamos explorar como desbloquear todo o potencial da IA generativa — sem substituir sistemas e processos que já funcionam.
A ascensão do Bring Your Own AI (BYOAI) — onde os funcionários utilizam suas próprias ferramentas de IA no trabalho — é uma vantagem e, ao mesmo tempo, um risco. Por um lado, o uso de serviços gratuitos como o ChatGPT pode aumentar a produtividade individual. Por outro, essa prática cria desafios para as organizações, como:
Mesmo quando as empresas fornecem ferramentas de IA para uso corporativo, cabe aos funcionários adotá-las de fato. Muitos preferem manter fluxos de trabalho tradicionais, criando um descompasso entre aqueles que utilizam a IA e os que a evitam.
O entusiasmo em torno da IA avançou de simples chatbots para agentes inteligentes — ferramentas capazes de raciocinar, resolver problemas e automatizar tarefas mais complexas. No entanto, essa mudança apresenta um dilema:
A maioria das organizações já realizou investimentos significativos na automação de processos críticos. Substituir esses sistemas por novos softwares baseados em IA não é prático, especialmente quando envolve requalificação de equipes ou riscos operacionais. A abordagem mais eficaz é aprimorar e evoluir os processos automatizados existentes com IA.
Como reduzir a resistência à adoção da IA? A resposta está na IA em contexto — Incorporando ferramentas de IA ao software que os funcionários já usam todos os dias. Em vez de pedir para alguém adotar um sistema totalmente novo, a IA em contexto torna a adoção de IA perfeita.
Por exemplo:
“Imagine um vendedor usando sua ferramenta de CRM para acessar um assistente alimentado por IA que sugere os melhores passos para fechar um negócio. O sistema parece familiar, e a IA é simplesmente um aprimoramento – não uma substituição.”
Essa estratégia possibilita que os funcionários:
Um primeiro passo: agentes de recuperação de IA
Um ótimo ponto de entrada para empresas que buscam alavancar a IA generativa são os agentes de recuperação. Esses agentes automatizam a tarefa tediosa de buscar e pesquisar informações específicas, entregando ganhos imediatos de produtividade sem interromper os fluxos de trabalho existentes. Como exemplo, considere um cenário bancário comum:
Considere um exemplo no setor bancário:
“Analistas revisam manualmente centenas de páginas de relatórios anuais e demonstrações financeiras para identificar contratos de hedge ou derivativos prestes a expirar, o que pode ser uma oportunidade de vender suas soluções de gerenciamento de risco. Essa tarefa demorada envolve referências cruzadas de documentos complexos para encontrar insights acionáveis.”
Ao implementar um agente de recuperação de IA em seu sistema de leitura de PDFs, a equipe pode:
Essa mudança, embora simples, não exige a adoção de novas ferramentas, apenas aprimora processos já existentes, gerando valor imediato.
Embora os mais recentes Large Language Models (LLMs) prometam automatizar tarefas antes consideradas impossíveis de automatizar, as empresas precisam prosseguir com cautela. A confiança na IA não acontece da noite para o dia, especialmente em setores regulamentados onde guardrails e trilhas de auditoria são essenciais.
Ao invés de pular direto para agentes de IA totalmente autônomos, as organizações podem usar uma abordagem gradual e iterativa – frequentemente chamada de método Kaizen de melhoria contínua – para aumentar incrementalmente as automações com IA. Isso inclui:
Ao evoluir projetos de automação e expandir gradualmente o papel da IA, as empresas podem desbloquear ganhos incrementais de produtividade sem reformular suas operações.
Agentes de IA: o próximo passo natural
Os agentes de IA representam a próxima fase da evolução do setor de automação, construindo sobre a base dos sistemas existentes de gerenciamento de processos de negócios (BPM) e automação de processos robóticos (RPA) . Em vez de fluxos de trabalho determinísticos que seguem regras rígidas, os agentes de IA adicionam inteligência e autodireção, permitindo processos mais dinâmicos e eficientes. A melhor parte? As empresas podem começar hoje. Ao integrar a IA aos fluxos de trabalho automatizados existentes, as empresas podem:
Conclusão: Comece pequeno, pense grande
A IA generativa não é apenas uma tendência passageira – ela está remodelando a maneira como as empresas operam. Mas o sucesso não vem da substituição do que funciona por novas ferramentas chamativas. Em vez disso, trata-se de evoluir seus fluxos de trabalho existentes para desbloquear todo o potencial da IA, um passo de cada vez.
Ao começar com casos de uso simples, como agentes de recuperação, incorporar a IA em ferramentas familiares e aumentar gradualmente sua autonomia, as empresas podem perceber ganhos de produtividade tangíveis ao mesmo tempo em que constroem confiança nessa tecnologia transformadora.
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