Para muitos executivos do Reino Unido, o investimento em IA tornou-se uma necessidade e não uma experiência de inovação. Os conselhos exigem agora provas de impacto mensurável – seja através de ganhos de eficiência, crescimento de receitas ou redução do risco operacional. No entanto, como observa Pete Smyth, CEO da Leading Resolutions, muitas PME tratam a IA como um exercício exploratório e não como uma estratégia de negócios estruturada. O resultado é investimento desperdiçado e falta de retorno demonstrável.
Impacto nos negócios
As empresas que implementam a IA de forma eficaz estão a fazê-lo com foco nos resultados de negócio. Em vez de pilotos isolados, alinham iniciativas com objetivos estratégicos – otimizando operações e melhorando a experiência do cliente, por exemplo. Os líderes de organizações de qualquer tamanho podem transformar a IA de uma tecnologia especulativa em melhoria de desempenho, traduzindo as suas ambições em métricas quantificáveis.
Smyth dá exemplos que incluem a automatização de análises de rotina para reduzir fluxos de trabalho manuais, a aplicação de análises preditivas para otimização de inventário ou o uso de modelos de linguagem natural para agilizar o atendimento ao cliente. O impacto é mensurável, diz ele: margens melhoradas, decisões mais rápidas e resiliência empresarial.
Implementação e desafios
De acordo com as Resoluções Principais de Smyth, o sucesso da implementação depende das prioridades. O processo começa com o envolvimento das partes interessadas que identifica usos potenciais da IA em diferentes departamentos. Cada ideia é avaliada quanto ao valor comercial e à prontidão para implementação; estes processos produzem uma lista restrita para potenciais esquemas piloto.
Em seguida vem a avaliação de valor estruturada, combinando análise de custo-benefício com viabilidade de execução e tolerância ao risco. Os líderes devem chegar a acordo sobre as métricas que definiriam o sucesso antes do início de qualquer piloto. Isso pode incluir o rastreamento de KPIs (redução de custos, retenção de clientes, ganhos de produtividade, etc.). Uma vez validado, o uso da IA pode ser cuidadosamente dimensionado em unidades de negócios distintas.
Conclusão estratégica
Para líderes de dados e tomadores de decisão de negócios, o ROI mensurável exige uma mudança prática da experimentação para a responsabilidade operacional. O foco deve estar em três princípios, afirma Smyth:
- Vincule projetos de IA diretamente aos resultados de negócios com KPIs pré-acordados.
- Incorpore governança, controles de risco e explicabilidade antecipadamente.
- Construa uma cultura de IA baseada na qualidade dos dados, na colaboração e na tomada de decisões baseada em evidências.
À medida que as empresas enfrentam regulamentações mais rigorosas e expectativas crescentes em matéria de IA, o sucesso não depende de quanto investem, mas da eficácia com que quantificam e dimensionam os resultados positivos. Passar da ambição especulativa para um desempenho mensurável é a marca registrada de uma implementação confiável de IA.
(Fonte da imagem principal: “M4 AT Night” de Paulio Geordio está licenciado sob CC BY 2.0.)
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