A Evolução da IA nas Empresas: De Ferramenta a Parte do DNA do Negócio

A jornada de maturidade de uma organização AI-Driven

A evolução de uma organização AI-Driven, utilizando como base os três paradigmas citados por de ZHOU (2024) pode ser entendida por meio de três estágios principais, cada um deles representando um nível de maturidade e integração da IA no negócio:

1. IA Convencional: A IA como ferramenta focada na eficiência

O primeiro estágio da maturidade de uma organização AI-Driven é a IA Convencional. Aqui, a IA é vista principalmente como uma ferramenta tecnológica que ajuda a automatizar tarefas repetitivas e manuais. Neste estágio, as empresas geralmente usam IA para resolver problemas pontuais ou melhorar a eficiência de processos específicos, como atendimento ao cliente, análise de dados ou operações logísticas.

As soluções de IA mais comuns neste estágio incluem chatbots para atendimento, algoritmos de recomendação, automação de processos robóticos (RPA) e ferramentas analíticas para insights operacionais. O foco é melhorar a eficiência e reduzir custos, e a implementação da IA costuma ocorrer em áreas isoladas do negócio.

Ainda que este estágio seja importante para iniciar o uso da IA, ele é caracterizado por uma visão limitada do seu potencial estratégico. As empresas ainda tratam a IA como uma ferramenta tática para resolver problemas operacionais, sem integrá-la à estratégia de negócios como um todo.

Este é o Espaço da Produtividade, seguindo a abordagem de WEINREICH (2024).

2. AI-First: A IA como aprimoradora de processos de negócios

À medida que as organizações ganham confiança na IA e começam a ver resultados positivos, passam para o segundo estágio de maturidade, chamado de AI-First. Aqui, a IA não é apenas uma ferramenta isolada para automação, mas começa a ser integrada nos processos de negócios de forma mais abrangente.

ZHOU (2024) defini AI-First da seguinte maneira: AI-First refere-se a uma abordagem estratégica em que as empresas reconhecem o vasto potencial da IA e tomam medidas significativas para integrá-la em várias unidades de negócios, com o objetivo de aprimorar processos, produtos e serviços existentes.

Neste estágio, a IA é usada para aprimorar processos centrais da organização e melhorar a tomada de decisão em tempo real. A análise de dados ganha uma importância significativa, e as empresas começam a experimentar novas formas de usar IA para criar valor, seja melhorando a experiência do cliente, otimizando a cadeia de suprimentos ou desenvolvendo novos modelos de negócios.

Por exemplo, uma empresa AI-First pode utilizar a IA para analisar grandes volumes de dados de clientes e identificar padrões de comportamento, personalizando produtos e serviços de acordo com as necessidades de diferentes segmentos. Além disso, pode usar algoritmos preditivos para melhorar processos de planejamento, como previsão de demanda ou alocação de recursos.

O estágio AI-First é marcado por uma transição de uma mentalidade orientada para a eficiência para uma abordagem mais estratégica, onde a IA é vista como uma ferramenta para aprimorar processos-chave de negócios, gerar insights valiosos e apoiar o crescimento da empresa.

Este é o Espaço da Decisão, seguindo a abordagem de WEINREICH (2024).

3. Nativo em IA: A IA como parte do novo DNA de negócios

ZHOU (2024) defini Nativo em IA da seguinte maneira: Nativo em IA incorpora uma mentalidade e um paradigma em que os princípios da inteligência artificial (IA) estão profundamente integrados ao tecido da tomada de decisão, solução de problemas e processos criativos. Ele transcende abordagens tradicionais, priorizando métodos centrados em IA tanto nos âmbitos pessoais quanto profissionais, e promove uma cultura que vê a IA como um componente fundamental dos esforços intelectuais e práticos.

O estágio mais avançado de maturidade é o Nativo em IA. Uma organização Nativa em IA não apenas usa a IA para aprimorar processos, mas faz dela uma parte intrínseca de seu DNA de negócios. A IA é integrada a todos os aspectos da empresa — desde a estratégia de produto até a experiência do cliente, passando pela operação, marketing, recursos humanos e inovação.

Neste estágio, a IA não é apenas uma ferramenta, mas sim uma peça central na criação de valor e no crescimento do negócio. Organizações Nativas em IA estão constantemente experimentando e explorando novas formas de aplicar a IA para se diferenciar no mercado, inovar e capturar novas oportunidades.

Um exemplo clássico de organização Nativa em IA são as gigantes da tecnologia, que utilizam IA não apenas para melhorar suas operações, mas para criar produtos e serviços totalmente novos, redefinindo seus mercados e gerando novas receitas. Essas empresas conseguem adaptar rapidamente suas estratégias à medida que os dados mudam, oferecendo experiências altamente personalizadas para os clientes e criando soluções inovadoras que seriam impossíveis sem a IA.

Além disso, empresas Nativas em IA possuem uma cultura de experimentação e aprendizado contínuo, onde equipes multidisciplinares trabalham juntas para explorar o potencial da IA e aplicá-la de forma estratégica. A liderança está comprometida com o uso ético e responsável da IA, garantindo que ela seja desenvolvida e aplicada de forma sustentável e transparente.

Este é o Espaço do Design, seguindo a abordagem de WEINREICH (2024).

A transição entre os estágios e os desafios da jornada

A transição de um estágio para outro na jornada de maturidade de IA não acontece da noite para o dia e traz consigo desafios significativos. Uma das principais barreiras para avançar nessa jornada é a cultura organizacional. Organizações que querem progredir em direção a serem AI-Driven precisam promover uma cultura de dados, investir em talentos qualificados e criar uma mentalidade de inovação e agilidade.

Outro desafio é a governança de IA. À medida que a IA se torna parte central dos negócios, as empresas precisam garantir que ela seja desenvolvida e utilizada de maneira ética, responsável e transparente. Isso inclui estabelecer princípios de governança claros e garantir a qualidade dos dados e das soluções de IA.

Conclusão

Seguindo a abordagem dos três paradigmas citado por ZHOU (2024) sugerimos que a evolução de uma organização AI-Driven segue uma jornada de maturidade que passa por três estágios: IA Convencional, AI-First e Nativo em IA. Cada estágio representa um nível crescente de integração da IA nos processos, operações e estratégia de negócios. Enquanto o estágio inicial foca na eficiência e automação de tarefas, o estágio Nativo em IA representa a integração total da IA no DNA do negócio, impulsionando inovação, crescimento e competitividade.

Ao compreender essa jornada de maturidade, as empresas podem avaliar seu estágio atual e traçar uma estratégia para evoluir e se tornarem verdadeiramente AI-Driven, aproveitando todo o potencial que a IA oferece para transformar seus negócios e prosperar na economia digital.