Máquinas de pensamento A ciência de dados está unindo forças com o OpenAI para ajudar mais empresas em toda a Ásia -Pacífico a transformar a inteligência artificial em resultados mensuráveis. A colaboração faz com que o pensamento seja o primeiro parceiro de serviços oficiais do OpenAI na região.
A parceria ocorre quando a adoção da IA na APAC continua a aumentar. Um estudo da IBM constatou que 61% das empresas já usam IA, mas muitas lutam para ir além dos projetos piloto e proporcionar impacto real nos negócios. Máquinas de pensar e o OpenAI visam mudar isso, oferecendo treinamento executivo na empresa de chatgpt, suporte para criar aplicativos de IA personalizados e orientações sobre a incorporação da IA nas operações cotidianas.
Stephanie Sy, fundadora e CEO da Máquinas de Pensamento, enquadrou a parceria em torno da construção de capacidades: “Não estamos apenas trazendo novas tecnologias, mas estamos ajudando as organizações a criar habilidades, estratégias e sistemas de suporte necessários para tirar proveito da IA. Para nós, trata-se de reinventar o futuro do trabalho através da colaboração humana-AI e fazer a IA realmente obrecer as pessoas em toda a região do Pacífico.
Transformando pilotos de IA em resultados com máquinas de pensamento
Em uma entrevista com Notícias da IASy explicou que um dos maiores obstáculos para as empresas é como elas enquadram a adoção da IA. Com muita frequência, as organizações o veem como uma aquisição de tecnologia e não como uma transformação de negócios. Essa abordagem leva a pilotos que param ou deixam de escalar.
“O principal desafio é que muitas organizações abordam a IA como uma aquisição de tecnologia e não como uma transformação de negócios”, disse ela. “Isso leva a pilotos que nunca escalam porque três fundamentos estão ausentes: alinhamento claro de liderança sobre o valor para criar, redesenhar dos fluxos de trabalho para incorporar a IA sobre como o trabalho é feito e o investimento em habilidades de força de trabalho para garantir a adoção. Obtenha esses três direitos – visão, processo, pessoas – e os pilotos escalem para o impacto”.
Liderança no centro
Muitos executivos ainda tratam a IA como um projeto técnico e não como uma prioridade estratégica. Sy acredita que as placas e os c-supostes precisam definir o tom. Seu papel é decidir se a IA é um motorista de crescimento ou apenas um risco gerenciado.
“Os conselhos e os c-supostes dão o tom: a IA é um fator de crescimento estratégico ou um risco gerenciado? O papel deles é nomear alguns resultados prioritários, definir o apetite por risco e atribuir uma propriedade clara”, disse ela. Máquinas de pensar geralmente começam com sessões executivas, onde os líderes podem explorar onde ferramentas como ChatGPT agregam valor, como governá -las e quando escalar. “Essa clareza de cima para baixo é o que transforma a IA de um experimento em uma capacidade corporativa”.
Colaboração Humano-AI na prática
Sy frequentemente fala sobre “reinventar o futuro do trabalho através da colaboração humana-AI”. Ela explicou como isso se parece na prática: uma abordagem de “humano em comando”, onde as pessoas se concentram no julgamento, tomada de decisão e exceções, enquanto a IA lida com etapas rotineiras como recuperação, redação ou resumo.
“O humano em comando significa redesenhar o trabalho para que as pessoas se concentrem no julgamento e nas exceções, enquanto a IA assume as etapas de recuperação, redação e rotina, com transparência através de trilhas de auditoria e links de origem”, disse ela. Os resultados são medidos no tempo economizado e nas melhorias da qualidade.
Em workshops administrados por máquinas que pensam, os profissionais que usam ChatGPT frequentemente liberam uma a duas horas por dia. A pesquisa apoia esses resultados-Sys apontou para um estudo do MIT mostrando um aumento de 14% para os agentes do Contact Center, com os maiores ganhos observados entre os funcionários menos experientes. “Essa é uma evidência clara que a IA pode elevar o talento humano em vez de deslocá -lo”, acrescentou.
AI Agentic com o Projeto de Guarda de Máquinas de Pensamento
Outra área de foco para o pensamento das máquinas é a IA Agentic, que vai além das consultas únicas para lidar com processos de várias etapas. Em vez de apenas responder a uma pergunta, os sistemas agênticos podem gerenciar pesquisas, preencher formulários e fazer chamadas de API, coordenando fluxos de trabalho inteiros com um humano ainda responsável.
“Os sistemas agênticos podem levar o trabalho de ‘Ask-and-Answer’ para a execução de várias etapas: coordenar pesquisas, navegar, preenchimento de formas e chamadas de API para que as equipes enviem mais rápido com um comando humano”, disse Sy. A promessa é uma execução e produtividade mais rápidas, mas os riscos são reais. “Os princípios do humano em comando e a auditabilidade permanecem críticos; para evitar a falta de corrimãos adequados. Nossa abordagem é emparelhar controles corporativos e auditabilidade aos recursos do agente para garantir que as ações sejam rastreáveis, reversíveis e alinhadas antes da escala.”
Governança que cria confiança
Enquanto a adoção está se acelerando, a governança geralmente fica para trás. Sy alertou que a governança falha quando é tratada como papelada em vez de parte do trabalho diário.
“Mantemos os seres humanos no comando e tornamos a governança visível no trabalho diário: usamos fontes de dados aprovadas, aplicam o acesso baseado em funções, mantendo trilhas de auditoria e exigimos pontos de decisão humana para ações sensíveis”, explicou ela. Máquinas de pensar também aplica o que chama de “Control + Confiabilidade”: restringindo a recuperação ao conteúdo confiável e retornando respostas com citações. Os fluxos de trabalho são então adaptados às regras locais em setores como finanças, governo e assistência médica.
Para SY, o sucesso não é medido no volume de políticas, mas nas taxas de auditabilidade e exceção. “A boa governança acelera a adoção porque as equipes confiam no que elas enviam”, disse ela.
Contexto local, escala regional
A diversidade cultural e linguística da Ásia -Pacífico apresenta desafios únicos para escalar a IA. Um modelo de tamanho único não funciona. Sy enfatizou que o manual certo é construir localmente primeiro e depois escalar deliberadamente.
“Os modelos globais falham quando ignoram como as equipes locais funcionam. O manual é construído localmente, escala deliberadamente: ajuste a IA ao idioma local, formas, políticas e caminhos de escalada; depois padronize as peças que viajam como seu padrão de governança, conectores de dados e métricas de impacto”.
Essa é a abordagem que as máquinas pensantes adotaram em Cingapura, nas Filipinas e na Tailândia – fornecem valor com as equipes locais primeiro e depois lançando a região por região. O objetivo não é um chatbot uniforme, mas um padrão confiável que respeita o contexto local, mantendo a escalabilidade.
Habilidades sobre ferramentas
Quando perguntado sobre quais habilidades mais importam em um local de trabalho habilitado para AI, Sy apontou que a escala vem de habilidades, não apenas ferramentas. Ela quebrou isso em três categorias:
- Alfabetização executiva: A capacidade dos líderes estabelecendo resultados e corrimões e saibam quando e onde escalar a IA.
- Design do fluxo de trabalho: O redesenho das transferências de AI humano, esclarecendo quem rascunha, quem aprova e como as exceções aumentam.
- Habilidades práticas: solicitar, avaliar e recuperar de fontes confiáveis para que as respostas sejam verificáveis, não apenas plausíveis.
“Quando líderes e equipes compartilham essa base, a adoção passa de experimentar resultados repetíveis no nível da produção”, disse ela. Nos programas de máquinas de pensar, muitos profissionais relatam economizar uma a duas horas por dia após apenas um workshop de um dia. Até o momento, mais de 10.000 pessoas entre funções foram treinadas e Sy observou que o padrão é consistente: “Habilidades + escala de desbloqueio de governança”.
Transformação da indústria à frente
Olhando para os próximos cinco anos, Sy vê a IA mudar de redação para execução total em funções críticas de negócios. Ela espera grandes ganhos no desenvolvimento de software, marketing, operações de serviços e gerenciamento da cadeia de suprimentos.
“Para a próxima onda, vemos três padrões concretos: assistentes de consciência de políticas em finanças, copilotes da cadeia de suprimentos na fabricação e CX personalizados, porém compatíveis, no varejo-cada um construído com pontos de verificação humano e fontes verificáveis para que os líderes possam escalar com confiança”, disse ela.
Um exemplo prático é um sistema que pensa em máquinas construídas com o Banco das Ilhas Filipinas. Chamado Beai, é um sistema de geração de recuperação (RAG) que suporta inglês, filipino e taglish. Ele retorna respostas vinculadas a fontes com números de página e entende a superesessão de políticas, transformando documentos de política complexos em orientação diária para a equipe. “É assim que a aparência ‘nativa’ da AI se parece na prática”, disse Sy.
Máquinas de pensamento expandem a IA em toda a APAC
A parceria com o OpenAI começará com programas em Cingapura, Filipinas e Tailândia através dos escritórios regionais das máquinas de pensar antes de expandir ainda mais a APAC. Os planos futuros incluem serviços de adaptação para setores como finanças, varejo e manufatura, onde a IA pode enfrentar desafios específicos e abrir novas oportunidades.
Para Sy, o objetivo é claro: “A adoção da IA não se trata apenas de experimentar novas ferramentas. Trata -se de construir a visão, processos e habilidades que permitem que as organizações passem dos pilotos para o impacto. Quando líderes, equipes e tecnologia se reúnem, é quando a IA oferece valor duradouro”.
Veja também: X e Xai Sue Apple e OpenAI sobre as reivindicações de monopólio da AI
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