Como transformar ambições de IA corporativa em resultados de negócios reais com três elementos chave
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Como transformar ambições de IA corporativa em resultados de negócios reais com três elementos chave

Muitas empresas enfrentam o desafio da implementação de inteligência artificial corporativa (IA): elas contratam modelos altamente inteligentes capazes de analisar enormes volumes de informação e resolver problemas complexos, mas esses modelos muitas vezes carecem de acesso aos dados dos clientes, compreensão dos processos de negócios ou capacidade de agir nos sistemas da empresa.

Apesar de os projetos piloto serem realizados e os orçamentos aprovados, muitos líderes se perguntam por que a poderosa IA ainda não está transformando os fluxos de trabalho. A resposta é que a inteligência se torna uma utilidade, enquanto o contexto, a confiança e a capacidade de execução permanecem críticos.

A BlueSky, parceira da Anthropic, vê a solução na combinação da inteligência Claude da Anthropic com as capacidades existentes do Salesforce e Amazon Web Services (AWS). A empresa acredita que, dessa forma, as organizações podem ir além dos experimentos e começar a aplicar a inteligência na prática.

O poder dos três componentes

A primeira onda de IA corporativa concentrou-se no diálogo, onde os usuários faziam perguntas e a IA fornecia respostas. Embora isso fosse útil, nem sempre resultava em mudanças transformadoras.

A próxima fase de desenvolvimento será determinada pela capacidade de execução. Por exemplo, ao analisar um pedido de empréstimo de uma pequena ou média empresa (PME), um poderoso modelo de IA pode analisar os relatórios financeiros em minutos. No entanto, se esse modelo não puder acessar os registros dos clientes, extrair documentos, iniciar fluxos de trabalho ou interagir com os processos de aprovação, o processo ainda levará semanas.

O principal problema para muitas organizações não é a inteligência em si, mas a conexão dessa inteligência com os sistemas onde o trabalho é realmente realizado. É aqui que reside a importância do conceito de 'Poder dos Três', que é uma analogia de 'cérebro, mãos e coluna vertebral':

  • Cérebro — é a Anthropic, cujo modelo Claude fornece a capacidade analítica, o julgamento e o raciocínio necessários para resolver problemas de negócios complexos.
  • Mãos — é o Salesforce, pois a inteligência sem contexto é apenas uma opinião. O Salesforce fornece dados de clientes, fluxos de trabalho e processos de negócios, permitindo que a IA entenda o que está acontecendo e tome ações significativas.
  • Coluna Vertebral — é a AWS, pois a IA corporativa requer um ambiente seguro, escalável e tolerante a falhas para funcionar. A AWS fornece a infraestrutura, gerenciamento e base para a integração necessários para implantar IA em grande escala.

Cada uma dessas capacidades é forte por si só, mas seu uso conjunto gera um efeito muito maior. Elas respondem a três perguntas chave que cada líder deve fazer sobre IA: é inteligente o suficiente? Ele entende nosso negócio? Podemos confiar nele para trabalhar em escala?

O quarto elemento

No entanto, existe um quarto componente. O cérebro, as mãos e a coluna vertebral precisam de um sistema nervoso que os conecte, e é esse papel que a BlueSky desempenha. A parceria com a Anthropic para a BlueSky não é o início de sua jornada em IA, mas sim a próxima fase de anos de trabalho para ajudar as organizações a modernizar operações, melhorar a experiência do cliente e liberar valor através do Salesforce, AWS e transformação baseada em dados. Sua tarefa é conectar inteligência, contexto corporativo e execução de maneiras que levam a resultados de negócios mensuráveis.

É importante notar que isso não significa substituir investimentos tecnológicos existentes. Pelo contrário, as organizações devem considerar seus ambientes Salesforce e AWS como a base fundamental que torna a IA corporativa eficaz.

Possibilidades além da automação

Em perspectiva, as possibilidades são muito mais amplas do que apenas a automação. O mundo está caminhando para um lugar onde as organizações trabalharão cada vez mais lado a lado com trabalhadores digitais, ou, como alguns chamam, 'funcionários de silício'. Esses sistemas não apenas responderão a perguntas; eles ajudarão a analisar informações, coordenar tarefas, preparar recomendações e impulsionar o trabalho em toda a organização.

Isso marca uma mudança profunda. A IA não substitui uma única habilidade humana; em vez disso, começa a aumentar uma ampla gama de capacidades humanas. O desafio de liderança será dominar a capacidade de usar inteligência que funciona milhares de vezes mais rápido do que qualquer gerente ou equipe individual.

As organizações que prosperarão na era da IA começarão não pelo modelo, mas pelo trabalho que precisa ser feito e pelos resultados desejados. Elas reformularão os processos em torno da inteligência, entenderão que a execução é mais importante do que a conversa e reconhecerão que escalar a IA é, em última análise, um desafio organizacional, e não apenas tecnológico.

Os vencedores da era da IA não serão as organizações que têm acesso ao maior número de modelos, pois o acesso à inteligência está se tornando universal. Em vez disso, vencerão os construtores: as organizações que conectam a inteligência aos seus dados, sistemas e pessoas, transformam ideias em ações e convertem inteligência em resultados de negócios mensuráveis. Qualquer negócio pode já usar este novo funcionário mais inteligente. A questão é se você está pronto para fornecer-lhe uma mesa de trabalho.

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Apesar da influência inegável da inteligência artificial (IA) na sociedade moderna, permanece um debate acalorado sobre se seu impacto geral é positivo ou negativo. Há apenas um ou dois anos, a internet foi inundada com imagens geradas por IA, que rapidamente entraram na publicidade corporativa. Pouco depois, redes sociais como o YouTube ficaram repletas de miniaturas geradas por IA — visuais que inicialmente poderiam despertar o interesse do público, mas hoje causam cada vez mais fadiga e ceticismo na audiência.

No entanto, fora dos feeds de consumo das redes sociais, a inteligência artificial possui um potencial significativo para transformar as operações corporativas, desde que seja implementada de forma direcionada. Em uma entrevista exclusiva à IOL, Paul Banting, cofundador da growthguru.ai, analisou a narrativa comum de que a IA se tornou uma ferramenta superestimada que não proporciona o crescimento de produtividade esperado.

Banting afirmou que o problema não é que a IA esteja superestimada, mas sim que ela está sendo avaliada com base em uma promessa incorreta. Ele enfatizou que o aumento de produtividade é real e comprovado por pesquisas. De acordo com dados de uma pesquisa da McKinsey sobre o uso de IA em corporações, 80% dos entrevistados relatam melhoria na produtividade individual, mas apenas 37% afirmam que a IA contribuiu diretamente para o aumento do lucro de sua organização — um indicador que permaneceu praticamente inalterado no último ano.

Portanto, na opinião de Banting, é mais honesto dizer que a IA não está superestimada, mas fundamentalmente mal compreendida. Os líderes acreditam erroneamente que o tempo economizado se transforma automaticamente em crescimento de receita. Na verdade, as empresas precisam direcionar ativamente as horas liberadas pela IA para alcançar oportunidades comerciais tangíveis e de alto retorno.

Embora a maior parte da atenção pública se concentre naturalmente na otimização de processos de trabalho obsoletos, Banting alerta que a eficiência das tarefas não deve se tornar o principal objetivo da empresa. Cerca de 79% dos executivos esperam que a IA garanta um crescimento substancial da receita até 2030, em comparação com 40% atualmente. No entanto, apenas 24% têm uma ideia clara de onde virá essa receita futura. O verdadeiro objetivo, explicou Banting, é usar a IA para identificar lacunas comerciais urgentes e capturar oportunidades de mercado de alto valor antes dos concorrentes.

Foi para superar essa lacuna estratégica que a plataforma Growthguru.ai foi desenvolvida, focada no desenvolvimento de negócios, e não na automação geral de processos de trabalho. Em vez de oferecer um assistente universal único, sua plataforma utiliza agentes de IA especializados, voltados para alavancas comerciais específicas: Perky ajuda parceiros a acessar incentivos, descontos e financiamento conjunto apropriados de fornecedores; Maya desenvolve estratégias de entrada no mercado e iniciativas de marketing conjunto; Alex acompanha os parceiros através de certificações e níveis de fornecedor; e Lexi rastreia atualizações importantes no setor empresarial, como lançamentos críticos da plataforma Microsoft.

No entanto, juntamente com o potencial comercial, existe também um lado mais sombrio — o crime utilizando IA, onde questões de responsabilidade e responsabilidade legal permanecem sem solução. Banting afirma que criminosos que usam IA para fraude financeira devem ser responsabilizados por suas ações, independentemente das ferramentas que utilizam. Contudo, se a IA proprietária ou de terceiros de uma empresa causar danos operacionais ou financeiros, a responsabilidade recai diretamente sobre o negócio que a implementou. A responsabilidade legal não pode ser simplesmente transferida para o fornecedor do modelo. Embora os desenvolvedores de software devam criar arquiteturas seguras e conformes, a escolha da implementação pertence inteiramente à empresa. A BCG confirmou essa conclusão em seu benchmark de IA aplicada.

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Caracterizando a IA como a força motriz da quinta revolução industrial, Zhang enfatizou que o principal valor da IA reside no aumento da eficiência. No entanto, ele alertou que persistem dificuldades fundamentais enquanto os modelos de IA dependem fortemente dos dados e do seguimento de caminhos predefinidos.

Ao abordar os riscos do uso de IA em sistemas financeiros que exigem grandes volumes de dados, Zhang destacou dois problemas principais: privacidade de dados e responsabilidade. Embora o fluxo de dados seja uma condição necessária, questões relativas à segurança dos dados, níveis de acesso e divulgação pública exigem o estabelecimento de estruturas regulatórias globais rigorosas.

Além disso, apesar de a IA ser capaz de otimizar significativamente o suporte à tomada de decisões e a pesquisa, Zhang advertiu contra a delegação total de decisões de negociação finais aos algoritmos. Em caso de perdas financeiras, a responsabilidade final deve recair sobre os tomadores de decisão humanos, e não sobre a inteligência artificial.

Para resolver esses riscos sistêmicos, Zhang apelou por uma cooperação internacional ativa. Ele comparou a necessidade de governança global da IA com grandes acordos internacionais, como o Acordo de Paris sobre Mudanças Climáticas e a Convenção de Estocolmo sobre Propriedade Intelectual. Em vez de regulamentação excessiva, os governos devem trabalhar em conjunto para criar um 'Acordo de IA' internacional para ordenar as regras dispersas.

Olhando para o futuro, Zhang observou que a IA traz maior benefício quando usada como consultor estratégico para decisões de alto nível e estratégia de grupo, e não para substituir operações transacionais rotineiras. Ele concluiu que o controle humano permanece indispensável em cada manobra financeira crítica.

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Alguns dias depois, o Rei Charles, ao inaugurar seu cúpula de IA na Escócia, falou sobre 'perigos existenciais' e tecnologias que correm o risco de adquirir 'capacidades mais sombrias — talvez até a capacidade de matar'.

Bill Gates advertiu que, em mãos inadequadas, a IA possui poder suficiente para desencadear eventos que levariam a 'um bilhão de mortes'. Simultaneamente, surgiram notícias sobre fugas de 'agentes de IA descontrolados' e sua 'saída do isolamento', mas muito menos atenção foi dada às medidas de proteção, padrões de segurança e sistemas comprometidos.

Para os líderes empresariais que tomam decisões sobre o uso de IA, pouco servirá tanto os pessimistas quanto os entusiastas. Eles precisam de um critério mais rigoroso para determinar quando confiar nesta tecnologia.

Para aqueles que trabalham na área de IA há décadas, os sistemas modernos representam, em certo sentido, a realização de um sonho. O que as máquinas agora são capazes de fazer com a linguagem parecia inatingível antes.

No entanto, milagre não é sinônimo de confiança. A capacidade da IA de realizar coisas notáveis diz pouco sobre o que ela poderá fazer de forma confiável no futuro, quais são seus limites ou se entendemos esses limites o suficiente para delegar-lhe certas responsabilidades.

Portanto, quando surge um título alarmante, devemos perguntar: o que foi testado, sob quais condições, com qual acesso e com quais medidas de proteção? Depois, precisamos descobrir exatamente o que este incidente demonstra. Uma descrição dramática não é uma explicação.

Extrapolação Excessiva

A história desta área está repleta de previsões de que as máquinas logo igualarão ou superarão os humanos. Os sistemas modernos são significativamente mais capazes do que seus predecessores e, em alguns aspectos, como no desenvolvimento de software e matemática, já nos superam. O progresso tem sido extremamente rápido.

A lição da história é que o verdadeiro progresso nos seduz a fazer suposições excessivamente amplas. Uma das razões para tais previsões confiantes pode ser que a IA usa a linguagem de forma muito fluente. Como a linguagem é um elemento central da experiência humana, descrevemos sistemas fluidos em termos humanos: eles pensam, querem, se preocupam. Essas palavras carregam pressupostos de racionalidade e intenção que o desempenho da tecnologia não confirma.

O comportamento do sistema deve ser levado a sério e analisado cuidadosamente, sem permitir que descrições antropomórficas realizem o trabalho da análise. As capacidades da IA são heterogêneas. Pessoas que trabalham diariamente com esses sistemas veem-nos lidar impressionantemente com linguagem complexa e raciocínio, e depois falham em algo que um humano consideraria trivial. Em uma organização que integrou IA em seus fluxos de trabalho ou atendimento ao cliente, tais falhas podem levar a perdas significativas. Elas não falam de intenções maliciosas; elas mostram que o sucesso em uma tarefa não garante confiabilidade em outra.

Portanto, conselhos de administração e executivos devem preferir a IA localizada, criada para seu ambiente específico, em vez de sistemas gerais poderosos, mas ilimitados. Também não se deve presumir que uma medida de precaução que funciona em um cenário funcionará em outro.

Existe também um risco mais sutil: que o cavalo ensine o cavaleiro. A IA ainda não adquiriu consciência nem desenvolveu o desejo de nos mudar, mas as organizações se adaptam às ferramentas que utilizam. Os líderes devem se perguntar se seus funcionários começaram a confiar em respostas rápidas sem verificá-las, se os processos estão sendo reestruturados em torno do que o sistema pode produzir, em vez do que a tarefa exige, e se o julgamento está sendo gradualmente delegado porque a IA parece mais capaz do que realmente é.

A resposta reside na definição precisa de onde e como a IA está sendo usada. Antes de começar a trabalhar, as empresas africanas devem responder a cinco perguntas:

  • Nomeie a tarefa: O que exatamente a IA está sendo solicitada a fazer?
  • Verifique em condições reais: O sistema funciona com clientes reais? Ele entende como eles usam a linguagem?
  • Limite o impacto: Que informação ela realmente precisa? Ela precisa de acesso a todos os dados que você supôs?
  • Teste o funcionamento: Como os erros serão detectados? Quais medidas de controle estão previstas em áreas de alto risco, como privacidade do cliente?
  • Mantenha a clareza da responsabilidade: Quem é responsável quando o sistema falha? Onde e quando um humano deve intervir?

A implementação responsável de IA baseia-se em um padrão moderado, mas exigente: usar IA onde ela prova seu valor no contexto, limitá-la proporcionalmente ao risco e manter a responsabilidade pelas pessoas que decidiram implantá-la.

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