A maioria das empresas IA hoje ainda opera no que pode ser melhor descrito como modo single-player.
Ajuda as pessoas a escrever e-mailsresumir documentos ou gerar respostas com base nas informações imediatamente disponíveis.
CEO e cofundador da Wisdom AI.
As empresas, no entanto, não operam apenas no contexto individual. Eles funcionam no contexto institucional. Em outras palavras, as relações interligadas entre clientessistemas, métricas, processos, modelos de propriedade, políticas e decisões históricas que determinam como o negócio realmente funciona.
À medida que a IA passa da ajuda por e-mail para as decisões de negócios, ela começa a falhar porque não entende como a empresa realmente funciona.
Portanto, a próxima fase não será adicionar mais copilotos. Está construindo IA de modo institucional; agentes que podem raciocinar no contexto operacional real da empresa, e não apenas em quaisquer dados que estejam em um só lugar.
Mas isso só funciona se os princípios básicos estiverem implementados: definições claras, propriedade, governação e formação para que a IA seja fiável e segura em grande escala.
Por que a IA falha nas empresas
A IA para um jogador é bem-sucedida porque os problemas que ela aborda são restritos e independentes. Esboçar um e-mail ou resumir um relatório não requer uma compreensão de como a empresa funciona como um sistema. A IA institucional sim.
Para responder a questões comerciais significativas, a IA deve ter acesso a recursos estruturados. negócios o que significa que muitas organizações nunca foram totalmente formalizadas, incluindo:
- Semântica compartilhada que define o que as métricas realmente representam
- Linhagem de dados que explica a origem dos números e como eles mudam
- Modelos de propriedade claros que estabelecem responsabilidade
- Regras de governança que codificam confiança, acesso e aprovação
- Lógica de negócios e exceções que refletem processos de decisão reais
- Sinais históricos que distinguem a variação normal das verdadeiras anomalias
Sem este contexto, a IA não se torna mais inteligente; torna-se mais articulado e menos confiável. Quando solicitado a explicar o desempenho ou a recomendar ações, preenche lacunas de informação com narrativas plausíveis, em vez de raciocínio fundamentado.
Essa dinâmica explica por que tantas iniciativas empresariais de IA param após pilotos promissores. A adoção não é o principal obstáculo. Tornar o negócio legível para as máquinas é.
A lacuna aparece primeiro na análise e na tomada de decisões executivas
A ausência de contexto institucional torna-se mais evidente quando a IA é aplicada à análise. Escrever um e-mail é relativamente simples. Diagnosticar rotatividade, prever receitas ou explicar variações de custos não é.
A análise expõe a fragmentação que existe na maioria das empresas. As métricas residem em vários sistemas. As definições variam de acordo com a equipe. A propriedade é muitas vezes implícita. O contexto histórico está incompleto ou não documentado. A IA treinada em conjuntos de dados isolados ainda pode gerar respostas, mas essas respostas são frágeis, inconsistentes e difíceis de confiar.
Na prática, os CIOs encontram padrões familiares:
- A mesma métrica carrega significados diferentes entre sistemas
- Dados a propriedade é assumida em vez de definida explicitamente
- O contexto histórico necessário para a interpretação não está disponível
- Exceções e casos extremos existem apenas como conhecimento tribal
É aqui que a IA para um jogador falha. Confrontado com a ambiguidade, produz explicações que parecem razoáveis, mas carecem de fiabilidade no nível de decisão.
Como resultado, a análise tornou-se o campo de provas para a IA empresarial e a primeira área onde as suas limitações são expostas sem contexto institucional.
Como os agentes sensíveis ao contexto revelam valor empresarial
A primeira onda de IA empresarial foi amplamente aditiva, por exemplo, bots de bate-papo que explicam relatórios, copilotos que resumem reuniões e ferramentas que ajudam os indivíduos a trabalhar mais rapidamente. Esses recursos são úteis, mas incrementais.
O valor empresarial material surge quando a IA se torna proativa. É quando ele pode operar em vários sistemas e ao longo do tempo, em vez de responder a solicitações isoladas. Os agentes sensíveis ao contexto podem:
- Identifique anomalias antes que elas aumentem
- Explique as causas profundas em vez dos sintomas superficiais
- Diagnosticar problemas operacionais em todas as funções
- Recomendar ações fundamentadas na realidade empresarial
Esta classe de IA depende do contexto institucional: sem ela, os resultados podem ser interessantes, mas não são suficientemente fiáveis para a produção.
E esse é o ponto crucial para obter o ROI da IA: o valor empresarial não virá de resumos melhores, mas de agentes que possam raciocinar com conhecimento institucional e conduzir decisões operacionais reais.
O futuro é a IA que entende como o negócio funciona
O futuro da IA empresarial não será definido por modelos maiores, inferências mais rápidas ou fornecedores adicionais inseridos na pilha. Será definido por sistemas de IA que refletem como o negócio realmente funciona.
Isso requer tratar a semântica empresarial, a governança e o contexto operacional como de primeira classe. infraestrutura. As relações entre dados, sistemas e processos devem ser explícitas.
A governação deve ser contínua e não estática. Os sistemas de IA devem aprender com os sinais operacionais ao longo do tempo – o que mudou, o que falhou, o que foi aprovado e o que teve sucesso.
Com esta base, a IA pode funcionar como um parceiro credível de apoio à decisão. Sem ele, continua a ser uma ferramenta impressionante isoladamente, mas pouco fiável na prática.
Os CIOs não precisam de mais IA. Eles precisam de uma IA que entenda seus negócios bem o suficiente para ajudar a administrá-los.
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