Ferramentas de IA tornaram-se essenciais para os negócios, com a maioria das empresas passando dos testes para a ação. No entanto, apesar do investimento maciço, apenas uma em cada cinco organizações está a obter os resultados esperados, e os analistas prevêem que até 30% dos projetos de IA generativa poderão ser cancelados este ano.
Esta agitação não é necessariamente uma falha de planeamento, mas um sintoma natural da revolução inicial da IA; como negócios os líderes ainda estão descobrindo quais fluxos de trabalho permanecerão, tornando difícil medir o sucesso apenas pelos resultados de eficiência.
Líder da equipe de capacitação de IA da Atera.
À medida que os orçamentos ficam mais apertados e a liderança exige provas de valor, a definição de ROI deve evoluir. No entanto, a concretização de todo o potencial destas iniciativas exige o reconhecimento de que, nesta fase experimental, o “retorno” mais valioso é a criação de uma cultura preparada para a IA.
A chave é simples: conecte o que você mede à realidade da curva de adoção, priorizando a agilidade organizacional em detrimento da velocidade e dos resultados imediatos.
Avaliando a prontidão: Cultura acima da infraestrutura
Muitas empresas aprenderam que entrar na IA sem a preparação adequada pode custar caro. Contudo, a “prontidão” hoje exige mais do que apenas infraestrutura atualizações; exige foco na adoção, no conhecimento e nas pessoas.
A pesquisa confirma que o “elemento humano” é o maior diferencial. A McKinsey descobriu que as organizações que enfatizam a comunicação e a tornam uma parte central de uma implementação têm sete vezes mais probabilidade de sucesso com automação.
Não é suficiente para funcionários saber que a IA existe; eles devem compreender como exercê-lo de forma eficaz em suas funções específicas.
Para realmente desenvolver essa prontidão, você deve ir além das pesquisas passivas e priorizar workshops práticos. Estas sessões práticas permitem que as equipes se envolvam diretamente com as ferramentas em um ambiente controlado.
Ao substituir o treinamento teórico pela experimentação ativa, você preenche a lacuna entre o potencial abstrato e a utilidade diária. Esta abordagem não só revela lacunas genuínas de competências, mas também capacita as suas equipas para se tornarem a força motriz desta mudança cultural desde o primeiro dia, criando impulso desde o início.
Selecionando as batalhas certas
Para navegar nesta revolução, escolha projetos iniciais que visem pontos de alto atrito, como tarefas manuais repetitivas ou dados silos. Comece analisando os sistemas de emissão de tickets e os custos trabalhistas para identificar onde a IA oferece valor imediato.
É crucial priorizar ferramentas que se encaixem nativamente nos fluxos de trabalho existentes da sua equipe. Se os usuários precisarem mudar constantemente de contexto ou alternar telas, a adoção diminuirá. As implementações mais bem-sucedidas atendem aos usuários onde eles estão, aprimorando os processos atuais em vez de interrompê-los.
Ao abordar esses gargalos “nativos”, você elimina o trabalho enfadonho e torna o salto cultural perfeito para sua equipe, ao mesmo tempo em que demonstra claras vitórias iniciais.
O pivô: dos KPIs de desempenho aos KPIs de adoção
Assim que as ferramentas estiverem ativas, resista à tentação de monitorar imediatamente métricas de eficiência, como velocidade ou taxas de erro. Nesta fase experimental não é possível otimizar uma ferramenta que ninguém utiliza. Em vez disso, priorize os KPIs de adoção para medir a mudança cultural.
Concentre-se nas taxas de utilização, no envolvimento e se as equipes estão realmente mudando seus comportamentos diários. Acompanhar essas métricas permite detectar a resistência antecipadamente e validar que a cultura está se adaptando.
Esta flexibilidade é crítica; um estudo do MIT descobriu que as empresas que atualizam regularmente os seus KPIs para corresponder ao seu estágio de maturidade têm três vezes mais probabilidades de obter grandes ganhos financeiros ao longo do tempo.
A diferença de dados: por que o contexto impulsiona o sucesso
Mesmo com a cultura certa, a taxa de sucesso de qualquer iniciativa de IA depende, em última análise, da capacidade da ferramenta de se conectar aos dados organizacionais. Genérico Ferramentas de IA que operam no vácuo muitas vezes sofrem de baixas taxas de sucesso porque lhes falta contexto. Eles podem gerar texto, mas não podem resolver problemas específicos de negócios.
Em contraste, as ferramentas que “conhecem” a organização – integrando-se de forma segura com dados internos, histórico de tickets e documentação—têm uma taxa de sucesso significativamente maior. É aqui que a qualidade dos dados se torna um fator decisivo. Você deve observar seus dados: quão limpos, completos e acessíveis eles são?
As organizações que adotam uma abordagem criteriosa para essa integração garantem que sua IA não seja apenas uma novidade, mas um mecanismo sensível ao contexto que gera valor comercial real em vários departamentos.
TI como arquiteta da cultura e da integração
Esse processo de integração coloca a TI no centro da transformação. As equipes de TI não são mais apenas prestadores de serviços; eles são os arquitetos do futuro da organização. Eles são os únicos posicionados para preencher a lacuna entre a integração de dados técnicos e a adoção cultural humana.
Ao assumir a responsabilidade por essas iniciativas, a TI garante que as ferramentas de IA não sejam apenas “implantadas”, mas profundamente integradas ao cenário de dados exclusivo da empresa. Simultaneamente, ao utilizar métricas de adoção para orientar a força de trabalho, a TI molda a forma como a organização trabalha e aprende.
A “vitória” hoje é dupla: construir canais técnicos que tornem a IA consciente do contexto e promover os hábitos humanos que tornam a IA utilizável. Ao liderar com propósito e focar nesses resultados duplos, as equipes de TI transformam a estratégia em um impacto comercial duradouro e tornam a IA um verdadeiro impulsionador de negócios em todas as áreas operacionais.
Apresentamos o melhor construtor de sites de IA.
Este artigo foi produzido como parte do canal Expert Insights da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia atualmente. As opiniões expressas aqui são de responsabilidade do autor e não são necessariamente da TechRadarPro ou Future plc. Se você estiver interessado em contribuir saiba mais aqui: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro