A Opinião
de Ricardo Martinho, Presidente da IBM Portugal
Pequenos passos, grandes vitórias: selecionar os casos de uso certos para obter sucesso com IA
Quando a IA generativa passou a estar ao alcance de todos, as organizações sentiram-se pressionadas a agir. As equipas de liderança quiseram demonstrar que já estavam a utilizar IA e rapidamente lançaram projetos-piloto sem na realidade terem um plano definido de como obter valor com essas mesmas iniciativas. Alguns destes pilotos foram bem-sucedidos, mas muitos pararam porque não estavam alinhados com as prioridades de negócio e não tinham forma de medir o seu desempenho.
Agora, assistimos a uma mudança em direção a uma abordagem mais ponderada, com foco em casos de uso de IA que resolvam problemas reais, consigam resultados mensuráveis e estabeleçam as bases para o sucesso a longo prazo.
Selecionar os primeiros casos de uso certos pode determinar se a IA oferece valor real ou é apenas mais uma experiência. Há quatro fatores-chave a considerar.
1. Comece com um caso de uso que já gera valor para o negócio
Os projetos de IA mais bem-sucedidos aprimoram processos que já geram valor para o negócio. Se a liderança já está a monitorizar quanto tempo um processo leva, quanto custa ou quão preciso é, então o impacto da IA nesse processo irá ser fácil de medir. Isto torna muito mais simples demonstrar resultados, obter o apoio da liderança e escalar a IA em toda a organização.
Muitos dos primeiros pilotos de IA falham porque se focam em ideias novas e não testadas que parecem promissoras, mas que não estão vinculadas a métricas de negócios claras. Sem um ponto de referência para comparação, é difícil provar se a IA está realmente a fazer uma diferença significativa. As organizações que começam com casos de uso já estabelecidos e de valor acrescentado onde o sucesso pode ser claramente medido são capazes de demonstrar valor mais rapidamente e garantir o investimento a longo prazo.
2. Resolva um problema com o qual as equipas já se deparam
É mais provável que a IA ganhe tração quando melhora os processos que os funcionários já veem como um desafio. Se a IA acelerar um processo lento, eliminar tarefas repetitivas, reduzir erros ou até mesmo redefinir um processo, as equipas verão os benefícios de forma imediata, o que os torna mais propensos a confiar na tecnologia e a defender o seu uso em outras áreas.
Para uma adoção ideal, a IA deve ser integrada nos fluxos de trabalho existentes sem adicionar complexidade. Se uma solução obriga as equipas a mudar completamente a forma como trabalham, a adoção pode abrandar, mesmo que a tecnologia seja eficaz. Os melhores casos de uso de IA melhoram a eficiência enquanto se encaixam nas operações diárias, tornando mais fácil a sua adoção pelas equipas e o seu alargamento ao longo do tempo. Dito isto, as novas abordagens de agentic AI podem ajudar a simplificar e reformular processos, para que uma organização não automatize apenas um processo ineficaz.
3. Certifique-se de que a sua organização tem a base certa
Uma barreira crítica que observo consistentemente com os clientes é a falta de preparação dos dados. Ecossistemas de dados fragmentados, problemas de qualidade e uma infraestrutura desatualizada limitam severamente o potencial da IA para fornecer resultados de negócios transformadores.
A IA funciona melhor quando tem o suporte certo. Dados de alta qualidade, infraestruturas sólidas e processos claros garantem que a IA produz resultados fiáveis e consistentes. Se os dados com os quais a IA está a trabalhar estiverem incompletos, desatualizados ou espalhados por sistemas desconectados, mesmo um caso de uso promissor pode não conseguir entregar valor.
As organizações que escalam a IA com sucesso dedicam tempo a organizar primeiro os seus dados. Ao endereçar a qualidade dos dados desde cedo, as organizações preparam-se para uma IA que oferece resultados fiáveis e cria um caminho mais direto para uma adoção ampla.
4. Tenha um plano para o que vem a seguir
Uma iniciativa de IA bem-sucedida é apenas o início de uma adoção mais ampla da IA. Quando a IA melhora um processo de forma mensurável, gera confiança e progresso. As equipas veem o seu valor e começam a procurar formas de o utilizar noutras áreas. Os líderes, vendo resultados claros, estão mais dispostos a investir em IA em maior escala.
Para escalar a IA de forma eficaz, as organizações precisam de pensar no futuro, o que inclui a identificação de novas oportunidades para a IA, a garantia da infraestrutura necessária para suportar mais iniciativas de IA e a criação de processos para monitorizar e medir o impacto da IA ao longo do tempo.
O planeamento para o crescimento garante que a IA possa continuar a agregar valor à medida que se expande por todo o negócio.
Conclusão: a diferença entre a IA tornar-se uma vantagem estratégica versus uma experiência dispendiosa reside em começar com os casos de uso certos. Ao focar-se em casos de uso práticos e de alto valor que já estão alinhados com as prioridades de negócio, está a preparar o terreno para ganhos iniciais e mensuráveis. Estas pequenas vitórias geram entusiasmo e criam ímpeto entre as equipas, criando apoiantes que defendem a IA e a ajudam a escalar em toda a organização. Comece com uma métrica de sucesso clara, resolva um problema real, construa sobre fundações de dados sólidas, e a sua organização não irá apenas adotar a IA — ela irá prosperar com ela.