Inteligência Artificial nas empresas: o que avaliar antes de investir em IA e automação

A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma tendência tecnológica para entrar definitivamente na pauta de gestores e empresários. Ferramentas de IA generativa, automação inteligente, análise de dados e agentes capazes de executar tarefas estão chegando rapidamente ao ambiente corporativo.

Para muitas empresas, a pergunta já não é mais “devemos utilizar Inteligência Artificial?”, mas sim “onde devemos utilizá-la e como fazer isso de forma segura e economicamente viável?”.

Essa mudança é importante porque existe uma diferença significativa entre experimentar uma ferramenta de IA e incorporá-la de maneira estruturada aos processos de uma organização.

Antes de contratar plataformas, adquirir licenças ou iniciar projetos de automação, é necessário avaliar processos, infraestrutura, dados, segurança, custos e objetivos de negócio.

IA não corrige automaticamente processos desorganizados. Em muitos casos, ela apenas faz com que um processo ruim seja executado mais rapidamente.

Antes da Inteligência Artificial, vem o diagnóstico

Um erro comum em projetos de tecnologia é começar pela ferramenta.

A empresa conhece uma nova plataforma, assiste a uma demonstração e imediatamente tenta descobrir onde poderia utilizá-la.

O caminho mais eficiente costuma ser o inverso.

Primeiro é necessário identificar um problema empresarial concreto. Depois, avaliar qual tecnologia é adequada para resolvê-lo.

Antes de perguntar:

“Qual solução de Inteligência Artificial devemos contratar?”

é melhor responder:

“Qual problema queremos resolver, quanto ele custa atualmente para a empresa e qual resultado esperamos obter?”

Esse diagnóstico ajuda a evitar investimentos orientados apenas pelo entusiasmo com uma nova tecnologia.

1. Comece pelo problema, não pela ferramenta

As melhores oportunidades de utilização de Inteligência Artificial normalmente surgem de problemas que já podem ser identificados no cotidiano da organização.

Alguns exemplos:

• funcionários gastam muitas horas realizando tarefas repetitivas;
• informações precisam ser copiadas manualmente entre diferentes sistemas;
• relatórios gerenciais demoram muito para serem preparados;
• grandes volumes de documentos precisam ser analisados ou classificados;
• clientes aguardam muito tempo para obter determinadas respostas;
• equipes precisam consultar diversas fontes para localizar informações;
• dados importantes existem, mas não são utilizados na tomada de decisões;
• processos administrativos possuem muitas etapas manuais;
• a empresa possui conhecimento disperso entre documentos, e-mails e sistemas.

Essas situações podem indicar boas oportunidades para automação ou aplicação de Inteligência Artificial.

Quando o problema é conhecido, também se torna possível medir se o projeto produziu resultado.

2. Seus processos estão preparados para serem automatizados?

Antes de automatizar um processo, é necessário entender como ele realmente funciona.

Isso parece óbvio, mas muitas empresas descobrem durante um projeto de automação que diferentes funcionários executam a mesma atividade de maneiras diferentes.

Nesse momento surge uma questão inevitável:

qual processo deve ser automatizado?

O mapeamento de processos permite identificar:

• atividades repetitivas;
• etapas que não agregam valor;
• retrabalho;
• gargalos;
• pontos de aprovação;
• dependências entre departamentos;
• sistemas utilizados;
• informações necessárias em cada etapa;
• exceções;
• riscos operacionais.

Muitas vezes, o próprio mapeamento revela oportunidades de melhoria que deveriam ser implementadas antes de qualquer automação.

Automatizar um processo organizado aumenta a eficiência. Automatizar um processo confuso pode aumentar a confusão.

3. Os dados da empresa estão preparados para IA?

Inteligência Artificial depende de dados.

Quanto mais uma aplicação precisa consultar informações internas da empresa, maior é a importância da qualidade, organização e confiabilidade dessas informações.

Problemas frequentes incluem:

• cadastros duplicados;
• dados incompletos;
• planilhas com informações conflitantes;
• documentos armazenados sem padronização;
• informações distribuídas entre diferentes sistemas;
• ausência de integração;
• bases antigas sem política de retenção;
• falta de classificação dos dados.

Uma ferramenta de IA não transforma automaticamente dados ruins em informação confiável.

Se diferentes sistemas possuem informações contraditórias, a Inteligência Artificial poderá trabalhar sobre essas mesmas inconsistências.

Por isso, muitos projetos de IA começam, na prática, com um trabalho de organização, integração e governança dos dados.

4. A infraestrutura de TI suporta o projeto?

Grande parte das soluções atuais de Inteligência Artificial utiliza serviços em nuvem, APIs, bancos de dados, integrações e plataformas SaaS.

A adoção dessas tecnologias cria novas dependências para a infraestrutura da empresa.

É importante avaliar aspectos como:

• qualidade e disponibilidade da conexão com a internet;
• capacidade dos servidores e serviços em nuvem;
• identidade e autenticação dos usuários;
• integração entre aplicações;
• APIs disponíveis;
• armazenamento;
• backup;
• monitoramento;
• disponibilidade dos serviços;
• continuidade de negócios.

Dependendo da aplicação, também pode ser necessário decidir se determinados dados e cargas de trabalho devem permanecer na infraestrutura local, ser processados na nuvem ou utilizar uma arquitetura híbrida.

Não existe uma única arquitetura correta para todos os projetos.

A decisão deve considerar segurança, desempenho, disponibilidade, integração, custo e características dos dados envolvidos.

5. Quais informações podem ser utilizadas em ferramentas de IA?

Este é um dos pontos que mais exigem atenção.

Funcionários podem começar a utilizar ferramentas públicas de Inteligência Artificial por iniciativa própria, muitas vezes antes mesmo de a empresa estabelecer uma política formal para esse tipo de tecnologia.

Durante essas atividades podem ser enviados para plataformas externas:

• contratos;
• planilhas financeiras;
• informações de clientes;
• dados pessoais;
• propostas comerciais;
• documentos internos;
• relatórios;
• códigos-fonte;
• informações estratégicas;
• dados confidenciais.

A empresa precisa definir quais ferramentas podem ser utilizadas, por quem, para quais finalidades e quais tipos de informação podem ser processados por elas.

Também é necessário conhecer as condições oferecidas pelo fornecedor em relação ao armazenamento, retenção, processamento e utilização das informações.

Esse problema tende a crescer juntamente com a adoção de IA nas organizações.

Inclusive, ele possui um nome cada vez mais utilizado no mercado: Shadow AI — a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial sem conhecimento ou governança adequada da empresa.

Esse será um tema que abordaremos em detalhes em uma próxima publicação.

6. Segurança precisa fazer parte do projeto desde o início

Uma nova aplicação de IA pode introduzir novos acessos e integrações ao ambiente tecnológico.

Podem surgir:

• novas contas de usuários;
• credenciais de serviços;
• APIs;
• integrações entre sistemas;
• acessos a bancos de dados;
• novos níveis de permissão;
• conexões com serviços externos;
• novos fluxos de informações.

Por esse motivo, segurança não deve ser tratada como uma etapa posterior à implantação.

Ela deve fazer parte do desenho da solução.

Entre os controles que podem ser necessários estão:

• autenticação multifator;
• princípio do menor privilégio;
• gestão centralizada de identidades;
• classificação de dados;
• controle de acesso;
• proteção de APIs;
• gestão segura de credenciais;
• logs e auditoria;
• monitoramento;
• revisão periódica de permissões;
• políticas para utilização de IA;
• procedimentos de resposta a incidentes.

Essa preocupação se torna ainda maior quando a empresa começa a utilizar agentes de IA capazes não apenas de responder perguntas, mas também de executar determinadas ações.

Quanto maior a autonomia concedida à tecnologia, mais importante se torna definir claramente seus limites.

7. IA generativa e agentes de IA são a mesma coisa?

Não necessariamente.

Uma ferramenta de IA generativa normalmente recebe uma solicitação e produz uma resposta, como um texto, resumo, análise ou imagem.

Os chamados agentes de IA podem ir além.

Dependendo da solução e das permissões recebidas, um agente pode participar de várias etapas de um processo, por exemplo:

1. receber uma solicitação;
2. consultar diferentes sistemas;
3. analisar informações;
4. tomar determinadas decisões dentro de regras previamente definidas;
5. acionar outra aplicação;
6. registrar uma informação;
7. enviar uma resposta ou encaminhar uma atividade.

Isso cria possibilidades importantes de automação, mas também aumenta a necessidade de governança, segurança, auditoria e supervisão.

8. Como saber se o investimento realmente vale a pena?

Um projeto de Inteligência Artificial não deveria ser avaliado apenas pela sofisticação da tecnologia.

Ele deve ser medido pelo resultado empresarial produzido.

Antes de iniciar o projeto, alguns indicadores podem ser definidos:

• horas de trabalho economizadas;
• redução no tempo necessário para executar uma atividade;
• diminuição de erros;
• redução de retrabalho;
• ganho de produtividade;
• tempo de atendimento ao cliente;
• velocidade para geração de relatórios;
• melhoria na qualidade das informações gerenciais;
• redução de custos operacionais;
• aumento de capacidade sem necessidade de ampliar proporcionalmente a equipe.

Também devem ser considerados todos os custos do projeto.

Entre eles:

• licenciamento;
• consumo de APIs;
• infraestrutura em nuvem;
• armazenamento;
• integração;
• desenvolvimento;
• consultoria;
• treinamento;
• segurança;
• suporte;
• manutenção.

A questão deixa então de ser simplesmente:

“quanto custa implementar IA?”

e passa a ser:

“qual resultado este investimento produzirá para a empresa?”

9. Começar pequeno pode reduzir riscos

Não é necessário transformar toda a empresa em um único projeto de Inteligência Artificial.

Na maioria dos casos, faz mais sentido começar por uma aplicação claramente delimitada.

Um bom projeto piloto costuma apresentar algumas características:

• problema bem definido;
• processo conhecido;
• dados disponíveis;
• risco controlado;
• resultado mensurável;
• possibilidade de expansão futura.

A empresa pode implementar uma prova de conceito, medir os resultados e aperfeiçoar a solução antes de ampliar sua utilização.

Isso reduz o risco de grandes investimentos em tecnologias que posteriormente não produzem o resultado esperado.

10. As pessoas também precisam estar preparadas

Inteligência Artificial não é apenas um projeto da área de tecnologia.

Ela modifica processos e, consequentemente, modifica a maneira como as pessoas trabalham.

Em alguns casos, tarefas repetitivas poderão ser automatizadas.

Em outros, o profissional continuará tomando a decisão, mas receberá apoio da IA para pesquisar informações, analisar documentos, consolidar dados ou preparar uma recomendação.

Os colaboradores precisam compreender:

• quando utilizar IA;
• quando não utilizar;
• como validar uma resposta produzida por IA;
• quais dados podem ser utilizados;
• quais informações não devem ser enviadas a determinados serviços;
• quais são os riscos de respostas incorretas;
• quando uma decisão precisa obrigatoriamente de validação humana.

Uma empresa preparada para Inteligência Artificial precisa desenvolver tecnologia, processos e pessoas ao mesmo tempo.

IA, automação e dados precisam trabalhar juntos

Outro erro comum é implementar tecnologias isoladamente.

Uma empresa pode possuir ferramentas de Business Intelligence, automações, bancos de dados, sistemas de gestão e soluções de Inteligência Artificial sem que exista integração entre elas.

O resultado é um conjunto crescente de ferramentas que não necessariamente produz maior eficiência.

Uma arquitetura mais organizada pode funcionar, por exemplo, da seguinte maneira:

1. os sistemas operacionais geram informações;
2. integrações consolidam os dados;
3. automações executam tarefas repetitivas;
4. ferramentas de Business Intelligence transformam dados em indicadores;
5. a Inteligência Artificial auxilia na interpretação dessas informações;
6. gestores acompanham resultados e tomam decisões.

Nesse cenário, IA deixa de ser uma ferramenta isolada e passa a fazer parte de uma estratégia de transformação digital.

Então, como saber se sua empresa está pronta para investir em IA?

Não existe uma resposta única, mas alguns sinais indicam que existe uma base mais adequada para avançar:

• os principais processos da empresa são conhecidos;
• existem problemas claramente identificados que podem ser resolvidos;
• os dados necessários estão disponíveis;
• a infraestrutura de TI possui um nível adequado de organização;
• existem controles de segurança;
• há responsáveis definidos pelo projeto;
• os resultados esperados podem ser medidos;
• a organização está preparada para revisar processos antes de automatizá-los.

Quando vários desses pontos ainda não existem, talvez o primeiro investimento não deva ser uma nova ferramenta de Inteligência Artificial.

O primeiro passo pode ser realizar um diagnóstico da infraestrutura, dos processos, dos dados e dos riscos existentes.

A questão não é apenas usar IA. É usar IA com propósito.

A Inteligência Artificial deve ocupar um espaço cada vez maior nas operações empresariais.

Mas a diferença entre empresas que realmente obterão benefícios e aquelas que apenas acumularão novas ferramentas estará na forma como essa adoção será conduzida.

Tecnologia potencializa aquilo que encontra.

Processos organizados podem se tornar mais eficientes.

Dados confiáveis podem produzir melhores análises.

Boas integrações podem permitir automações importantes.

Por outro lado, processos confusos, informações inconsistentes e ausência de governança também podem ter seus problemas ampliados.

Por isso, antes de perguntar qual ferramenta de Inteligência Artificial sua empresa deveria utilizar, existe uma questão mais importante:

sua empresa está preparada para utilizá-la de forma segura, eficiente e alinhada ao negócio?

Sua empresa está avaliando Inteligência Artificial ou automação?

A MARE Tecnologia & Serviços pode ajudar sua organização a avaliar infraestrutura, processos, dados, segurança e oportunidades de automação antes de novos investimentos em tecnologia.

Um diagnóstico permite identificar prioridades, riscos, oportunidades de melhoria e estabelecer um plano de evolução alinhado aos objetivos do negócio.

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