A lacuna entre a experimentação de IA e o impacto continua a aumentar, com muitas organizações ainda a lutarem para converter o impulso em valor. Parte disto deve-se ao facto de as empresas não possuírem as estruturas necessárias para traduzir o potencial da IA em resultados que se expandam por toda a empresa, e a outra parte deriva de um desalinhamento mais profundo sobre como a IA deve ser utilizada, governada e integrada nos processos existentes.
"Ainda estamos no início da IA, e as pessoas nem sempre compreendem o que ela pode fazer ou quais são as suas limitações", diz Adrien Le Gouvello, recente Parceiro na super{set} AI Advisors e cofundador da Lucenn. Tendo passado mais de uma década a orientar empresas da Fortune 100 e empresas em fase inicial através deste exato desafio, ele viu como bases sólidas são cruciais para que a IA proporcione um impacto significativo. A IA só tem sucesso quando as empresas definem problemas solucionáveis, constroem estruturas em torno de fluxos de trabalho reais, envolvem os utilizadores desde cedo, adaptam soluções às suas necessidades e incorporam uma governança responsável desde o início.
IA escalável começa com problemas claros e solucionáveis
"As empresas não sabem como decompor os seus desejos em partes solucionáveis para a IA", diz ele. Esta falta de especificidade é a primeira barreira para a adoção escalável. Imagine perguntar a um Agente de IA como chegar à lua sem oferecer contexto como localização ou recursos. Um prompt incompleto levará inevitavelmente a uma resposta imprecisa porque o sistema não possui as informações necessárias para raciocinar eficazmente.
A IA tem melhor desempenho quando as organizações fornecem inputs detalhados e estruturados que fundamentam o modelo na realidade. É por isso que a engenharia de contexto ultrapassou a engenharia de prompts em importância. "Cada modelo é diferente", diz ele, e cada um depende do enquadramento correto para fornecer um resultado significativo e confiável.
Uma vez que o problema está claro, o trabalho muda para projetar estruturas que permitam à IA fornecer valor repetível. É aqui que muitas empresas param. Os executivos frequentemente projetam soluções de IA de cima para baixo sem envolver as pessoas que as utilizarão no dia a dia. O resultado são ferramentas que parecem promissoras em teoria, mas falham na prática. É um cenário que ele vê frequentemente. "Oitenta por cento dos pilotos permanecem em fases piloto", diz ele, porque as soluções não refletem fluxos de trabalho reais. Quando isso acontece, os utilizadores desvinculam-se e a adoção rapidamente colapsa.
Transformar desafios de adoção em estruturas acionáveis
O seu remédio é trazer os utilizadores para o processo desde o primeiro dia. "Se não envolver o vendedor no processo desde o início, como pode esperar que o utilizador realmente o use?" As suas perceções moldam decisões de design, e o seu envolvimento transforma-os em campeões que ajudam a expandir o produto por toda a organização.
É um princípio que está no centro da sua abordagem mais ampla, e que ele traduz em três ações práticas que ajudam as empresas a passar da experimentação para o valor em toda a empresa.
1. Compreender profundamente o processo. Os líderes devem dissecar como o trabalho é atualmente feito, que informação é mais importante, e onde a fricção atrasa o progresso. A melhoria, não a replicação, torna-se o objetivo. Frequentemente, as soluções de IA mais impactantes emergem não da reprodução de um fluxo de trabalho, mas da sua reimaginação.
2. Envolver os utilizadores cedo e frequentemente. A sua perspetiva cria relevância, e a sua propriedade fortalece a adoção. Quando os utilizadores sentem que a solução reflete as suas necessidades reais, eles naturalmente a defendem.
3. Adaptar soluções em vez de confiar apenas em ferramentas prontas. Muitas plataformas oferecem fortes capacidades de base apenas para cobrir parte do problema. A personalização garante que os sistemas de IA abordem todo o âmbito das necessidades de uma organização. "Ir um pouco mais fundo" é frequentemente o que desbloqueia o valor real.
IA responsável protege a confiança e acelera a escala
Mesmo com a estrutura certa, a IA não pode, e não deve, escalar sem salvaguardas. Práticas de IA responsável transformam a experimentação em resultados nos quais as organizações podem confiar, criando a estabilidade necessária para uma adoção generalizada.
As empresas hoje navegam por pressões regulatórias, riscos legais e preocupações crescentes em torno da privacidade de dados e alucinação, o que torna a proteção de informações proprietárias um ponto de partida não negociável. Isso começa com a construção de arquiteturas seguras, marcação apropriada de dados sensíveis e prevenção de exposição não intencional. Casos recentes de alto perfil, incluindo empresas globais multadas por imprecisões geradas por IA, sublinham quão frágil a confiança se torna quando estas proteções estão ausentes.
"As alucinações são um facto", diz ele, razão pela qual as organizações precisam de camadas de avaliação que validem continuamente os resultados. A última salvaguarda é o envolvimento humano. A IA deve informar decisões, não substituí-las. Os humanos avaliam se os resultados passam num básico "teste de cheiro", verificam a precisão e mantêm a responsabilidade.
A formação dos funcionários também é essencial para garantir que cada utilizador compreenda tanto o potencial quanto o risco. Quando as pessoas sabem como usar a IA de forma responsável, as empresas ganham confiança para escalar.
Construir estruturas de IA que durem
A IA escalável não começa com tecnologia. Começa com definição precisa do problema, compreensão profunda dos processos, desenvolvimento orientado pelo utilizador e design arquitetónico responsável. Quando as organizações abraçam estes princípios, a IA torna-se o catalisador para uma transformação mensurável em vez de uma experiência estagnada. "Quer que a IA trabalhe para si, não à sua volta, e isso só acontece quando as bases estão corretas."
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