A adoção de inteligência artificial nas organizações requer uma abordagem estratégica, incluindo planejamento, capacitação da equipe e mitigação de riscos. É essencial priorizar projetos com base em seu valor e viabilidade técnica, além de decidir entre desenvolver ou adquirir soluções de IA. Com uma visão integrada, as empresas podem maximizar as oportunidades da IA, promovendo crescimento sustentável e inovação.
No final de 2023, publiquei nesta coluna um artigo para inspirar discussões sobre o planejamento estratégico em torno da inteligência artificial (IA). Agora, em 2025, é hora de revisitar o tema sob uma nova perspectiva.
Discutir ou não discutir IA no planejamento
Talvez esta seja uma pergunta retórica. Mas vale como introdução: em pesquisa recente feita com 124 executivos pela UBS Evidence Lab, unidade de pesquisa e análise de dados do banco suíço UBS, percebemos um avanço significativo na adoção de IA generativa.
Pelo menos, 50% das empresas já identificaram casos de uso e estão rodando testes, enquanto 42% já implementaram a tecnologia em ao menos uma função.
Discutir ou não discutir IA no planejamento
Perceba no gráfico acima que, independentemente do tamanho, nenhuma empresa deixou de investigar o assunto. Se este ainda não é o seu caso, talvez seja preciso correr contra o tempo: hoje, usar novos recursos destravados de IA Generativa já é um tema de diferenciação ou, pior, de sobrevivência.
Sua estratégia de IA é clara e alinhada com os objetivos corporativos?
Boa parte das organizações ainda está nos estágios iniciais de implementação de IA, sem ter uma visão clara de como esta será usada. É preciso adotar a tecnologia em casos úteis para o negócio. Para isso, considere as seguintes questões:
Sua estratégia de IA é clara e alinhada com os objetivos corporativos?
- Como sua estratégia de IA se alinha com os objetivos de crescimento e eficiência?
- A IA tem potencial para redefinir seu modelo de negócio?
- Quais são as áreas críticas em que a IA pode agregar valor mensurável, internamente ou externamente?
- Quais métricas serão usadas para medir o sucesso desses projetos de IA?
- Está claro como a IA impulsionará mudanças nos processos operacionais?
De forma geral, muitas empresas têm usado a IA para aumentar a produtividade, melhorar eficiência operacional ou impulsionar o crescimento da receita. Vejo também companhias que buscam criar novos modelos de receita, proporcionando experiências diferenciadas aos clientes, com funcionalidades como personalização em escala.
Segundo um estudo da Iconiq, “muitas empresas começam a usar IA para aumentar a produtividade interna antes de expandir para casos de uso de produtos”. É um bom caminho, considerando que a área mais impactada pela IA é a de operações, seguida por marketing, vendas, desenvolvimento de código e suprimentos.
Nesse cenário, é importante estabelecer métricas – ao menos, ambições de resultado – em torno dessas áreas vitais, prestando atenção em índices como produtividade, custos operacionais e o famoso Net Promoter Score (NPS). Também vale a pena pensar em quais processos podem ser automatizados ou aprimorados com IA, investindo em tecnologia para buscar ganhos operacionais concretos.
Sua equipe tem as competências necessárias para capturar o valor da IA?
IA não é somente um tema de tecnologia, mas de pessoas: ao automatizar tarefas, novas funções vão surgir – não só para lidar com a tecnologia, mas também para proporcionar uma experiência de qualidade no que não puder ser otimizado.
Com o avanço das tecnologias, as lacunas de habilidades também podem se intensificar. Segundo um relatório do Fórum Econômico Mundial, 22% dos empregos se transformarão até 2027 por conta das mudanças tecnológicas.
Nesse cenário, considere as seguintes perguntas:
- Sua equipe está equipada para trabalhar com IA?
- Quais áreas de competência precisam ser desenvolvidas internamente ou contratadas?
- Como as equipes estão sendo capacitadas para usar IA de forma estratégica e eficiente?
- Sua organização está pronta para as mudanças culturais trazidas pela automação?
- Quais estruturas formais de responsabilidade estão sendo adotadas para garantir o sucesso dos projetos de IA?
Mais do que entender como usar IA, é importante saber quais serão as capacidades necessárias para desenvolvê-la e implementá-la em larga escala – algo que 85% das empresas dizem não saber, segundo pesquisa recente da Bain.
É preciso ainda moldar a cultura, estabelecendo uma mentalidade de transformação e priorizando o treinamento contínuo. Nesse contexto, é esperado que as equipes resistam a mudanças, reforçando a importância de uma estratégia robusta de mudança organizacional e treinamento para garantir a adoção da automação.
Um modelo que muitas empresas estão adotando é o de garantir uma abordagem de “ciclos curtos, teste e aprendizado”, em que projetos são implementados conforme seu grau de dificuldade, trazendo resultados e ajustes rápidos, capazes de convencer os times a escalar investimentos e adoção.
O guia “Inteligência Artificial para conselheiros de administração”, produzido pela Accenture e Microsoft, aponta que a construção de confiança e transparência ao implementar a IA numa empresa são cruciais. “Os colaboradores precisam ter confiança de que essa tecnologia será aplicada de maneira equitativa. Para isso, é necessário adotar uma comunicação clara e tomar ações concretas que garantam que os trabalhadores se sintam apoiados durante a transição para um ambiente de trabalho cada vez mais automatizado”.
Quais são os principais riscos associados à adoção de IA em sua organização?
Todo projeto de IA carrega riscos – da conformidade regulatória até questões de segurança e reputação. Ignorar esses riscos pode gerar prejuízos financeiros e de imagem consideráveis. Para evitá-los, considere as seguintes questões no seu planejamento:
Quais são os principais riscos associados à adoção de IA em sua organização?
- Quais são os principais riscos regulatórios e de conformidade que podem afetar sua empresa ou setor ao adotar IA?
- Como sua organização está mitigando a possibilidade de resultados tendenciosos ou imprecisos?
- Existe um plano de governança claro para monitorar e auditar seus sistemas de IA?
- Existem políticas claras que dêem transparência no uso de IA e reduzem riscos do uso indevido pelos seus colaboradores?
O uso de dados pela IA ainda não foi regulado no Brasil, mas tem potencial de causar abalos próximos aos da introdução da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Nesse sentido, é preciso tomar cuidado com o que se faz agora para não causar problemas no futuro. Outro tema que deve estar em pauta é o de proteção da propriedade intelectual. Para isso, é importante estabelecer processos claros de governança e monitoramento contínuo, envolvendo diversas disciplinas da empresa, além da tecnologia.
Seus projetos de IA são priorizados com base no potencial de valor que agrega e viabilidade?
Adotar IA de um dia para o outro pode ser uma estratégia bastante radical – e com chance de pôr em risco os negócios atuais. Por isso, é importante priorizar os projetos com base em dois fatores cruciais: o valor de negócios que pode gerar e sua viabilidade técnica. Faça essa análise com base nas seguintes questões:
- Quais projetos de IA têm maior potencial de impacto para sua organização?
- Como sua empresa está balanceando projetos de alto valor com complexidade técnica?
- A organização está mesclando iniciativas que trarão resultados de curto prazo com apostas mais arriscadas para o longo prazo?
Seus projetos de IA são priorizados com base no potencial de valor que agrega e viabilidade?
Não é apenas uma questão de viabilidade econômica, mas também de transformação cultural: projetos que geram resultados no curto prazo facilitam a mudança para uma visão organizacional centrada no uso de inteligência artificial.
Como equilibrar a decisão de construir ou comprar soluções de IA?
Como equilibrar a decisão de construir ou comprar soluções de IA?
Desenvolver em casa ou terceirizar? Uma das perguntas mais clássicas no que diz respeito à tecnologia ganha um novo capítulo com a IA – com impactos múltiplos, da folha de pagamento à velocidade de implementação de mudanças, passando por alterações no core do negócio ou em áreas-suporte. A decisão passa por analisar as seguintes questões:
- Quais são os custos de desenvolvimento interno em comparação com a compra de soluções prontas de IA?
- Qual é o impacto no tempo de implementação se escolhermos construir em vez de comprar?
- Quais capacidades técnicas e talentos estão disponíveis internamente para sustentar por longo prazo a construção de uma solução de IA?
- Como as questões de propriedade intelectual e segurança afetam a decisão de construir ou comprar?
- Quais são os riscos de dependência de fornecedores externos ao comprar uma solução de IA?
- Seus planos passam por atividades “core” (que tendem a priorizar desenvolvimento interno) ou marginais ao seu modelo de negócios (comprar/aliar)?
De maneira ideal, vale a pena pensar que atividades centrais na estratégia da empresa devem ser feitas dentro de casa, enquanto atividades marginais podem ser terceirizadas. No entanto, em uma corrida contra o tempo, pode ser útil buscar formas alternativas como a contratação de times parceiros, alianças com tech companies ou, até mesmo, M&As, dependendo do cenário.
Conclusão
Com a crescente adoção da inteligência artificial, é essencial que as organizações não apenas implementem a tecnologia, mas também reflitam sobre sua estratégia e alinhamento com os objetivos corporativos.
Discutir a IA no planejamento não deve ser uma opção, mas uma necessidade, considerando que muitas empresas já estão colhendo os frutos dessa inovação.
A capacitação da equipe é fundamental para garantir que o valor da IA seja capturado de forma eficaz. Além disso, a identificação e mitigação dos riscos associados à adoção da IA são cruciais para evitar problemas futuros que podem comprometer a reputação e a operação do negócio.
Priorizar projetos com base no seu potencial de valor e viabilidade é um passo estratégico que pode levar à transformação cultural necessária para uma verdadeira integração da IA no modelo de negócios.
Finalmente, a decisão de construir ou comprar soluções de IA deve ser feita com cuidado, considerando custos, capacidades internas e o impacto no core business.
Em suma, ao abordar esses aspectos de maneira integrada, sua organização estará melhor posicionada para aproveitar as oportunidades que a inteligência artificial oferece, garantindo não apenas sobrevivência, mas também um crescimento sustentável no futuro.
FAQ – Perguntas frequentes sobre a adoção de IA
Por que é importante discutir IA no planejamento estratégico?
Discutir IA no planejamento é essencial, pois muitas empresas já estão implementando a tecnologia e colhendo resultados. Ignorar essa discussão pode colocar sua organização em desvantagem.
Quais competências são necessárias para implementar IA eficazmente?
É necessário ter uma equipe equipada para trabalhar com IA, além de desenvolver áreas de competência específicas, como análise de dados, programação e gestão de mudanças.
Quais são os principais riscos associados à adoção de IA?
Os principais riscos incluem problemas de conformidade regulatória, resultados tendenciosos, e questões de segurança e reputação. É crucial ter um plano de governança claro.
Como priorizar projetos de IA de forma eficaz?
Priorize projetos com base no potencial de impacto e viabilidade técnica, equilibrando iniciativas de curto e longo prazo para facilitar a transformação organizacional.
Devo construir ou comprar soluções de IA?
A decisão deve considerar custos, capacidades internas e o impacto no core business. Atividades centrais devem ser desenvolvidas internamente, enquanto marginais podem ser terceirizadas.
Como garantir que os investimentos em IA sejam bem direcionados?
É importante alinhar os investimentos em IA com os objetivos estratégicos da empresa e considerar áreas como capacitação, governança e manutenção para garantir o sucesso da tecnologia.
