Como Identificar o Estágio AI-Driven da Sua Organização

Estágio 1: IA Convencional – Automatização e Eficiência Operacional

No estágio de IA Convencional, a IA é usada principalmente para melhorar a eficiência de processos e reduzir custos, com foco na automação de tarefas rotineiras e repetitivas. Os sinais de que a organização está nesse estágio incluem:

• Uso Pontual da IA: A IA é aplicada de forma isolada para resolver problemas específicos, como automação de processos de back-office, uso de chatbots para atendimento ao cliente ou análise de dados operacionais. A tecnologia é tratada como uma ferramenta tática para melhorar a eficiência de áreas específicas, em vez de ser vista como parte integral da estratégia de negócios.

• Foco em Redução de Custos e Produtividade: Os projetos de IA estão mais voltados para ganhos operacionais, como redução de custos com mão de obra e aumento de produtividade. Isso inclui a implementação de Robotic Process Automation (RPA), algoritmos de análise de dados e ferramentas de automação de fluxos de trabalho.

• Baixa Integração de IA na Estratégia Corporativa: A IA não é considerada um elemento estratégico do negócio, sendo utilizada principalmente em processos operacionais e sem um alinhamento claro com os objetivos e a estratégia corporativa.

Métricas para Avaliar o Estágio IA Convencional

- Percentual de processos automatizados por IA em relação ao total de processos.

- Redução de custos e aumento de produtividade alcançados com automação.

- Número de áreas de negócios utilizando IA de forma isolada.

Estágio 2: AI-First – Aprimoramento de Processos e Tomada de Decisão Baseada em IA

No estágio AI-First, a organização começa a integrar a IA em processos-chave de negócios e a usá-la para orientar a tomada de decisão e o desenvolvimento de estratégias. Os sinais desse estágio incluem:

• Integração da IA em Processos Centrais: A IA é usada para otimizar processos de ponta a ponta, desde a cadeia de suprimentos até o atendimento ao cliente, passando pela análise preditiva e pela personalização de ofertas. O uso de IA deixa de ser isolado e começa a permear várias unidades de negócios.

• Tomada de Decisão Orientada por Dados e IA: As decisões estratégicas são baseadas em insights gerados por IA e análise de dados, e a organização utiliza machine learning para prever tendências de mercado, comportamento de clientes e necessidades operacionais.

• Foco na Melhoria de Produtos e Serviços e na Experiência do Cliente: Além de otimizar processos, a empresa usa a IA para desenvolver produtos e serviços inovadores, criando experiências personalizadas e antecipando as necessidades dos clientes.

Métricas para Avaliar o Estágio AI-First

- Porcentagem de decisões estratégicas orientadas por dados e IA.

- Grau de integração da IA em processos críticos e fluxos de trabalho.

- Melhoria nos KPIs de satisfação e retenção de clientes devido à personalização.

- Número de produtos ou serviços aprimorados com base em IA.

Estágio 3: Nativa em IA – IA Como Parte do DNA do Negócio

No estágio de Nativa em IA, a inteligência artificial está completamente integrada ao core business da organização e direciona todos os aspectos de operações, estratégia e cultura. Os sinais de que a empresa está nesse estágio incluem:

• IA Como Elemento Central do Modelo de Negócio: A IA não é apenas uma tecnologia de suporte; ela está profundamente enraizada na criação de valor do negócio. Produtos e serviços são desenvolvidos com base em IA, e a inovação é constantemente alimentada por insights gerados por algoritmos e aprendizado de máquina.

• Cultura de Inovação Contínua e Aprendizado Orientado por IA: A organização promove uma cultura que valoriza a experimentação, o aprendizado contínuo e a agilidade na adaptação às mudanças de mercado. A IA é usada para identificar oportunidades de inovação e moldar a estratégia de crescimento da empresa.

• Escalabilidade e Resiliência: Empresas Nativas em IA conseguem escalar suas operações de forma eficiente, ajustando rapidamente seus modelos de operação e respondendo de forma ágil a mudanças nas condições de mercado.

Métricas para avaliar o Estágio Nativo em IA

- Percentual de receita gerada por produtos e serviços baseados em IA.

- Taxa de inovação e número de novos projetos orientados por IA lançados anualmente.

- Maturidade da governança de IA incluindo diretrizes de ética, explicabilidade e segurança.

- Percentual de colaboradores capacitados para trabalhar com IA e dados.

Avaliação de prontidão organizacional

Independentemente do estágio em que a organização se encontra, antes de iniciar uma jornada de IA, é essencial avaliar a prontidão da organização. HOLMSTRO¨M (2022) define prontidão para IA como a capacidade de uma organização de implantar e usar IA de maneiras que agreguem valor à organização. Á avaliação da prontidão envolve vários aspectos da organização, ELISSON (2024) propõe a avaliação de prontidão da organização através de quatro aspectos sendo: Infraestrutura tecnológica, Capacidades de dados, Talentos e habilidades e Cultura Organizacional.

• Infraestrutura tecnológica – Avalia se a infraestrutura atual pode suportar as iniciativas de IA através da análise de Escalabilidade da infraestrutura e da capacidade de integração das soluções de IA com os sistemas e aplicações existentes.

• Capacidade de dados – Avalia a prontidão dos dados através da análise da disponibilidade de dados relevantes para os projetos de IA; da qualidade dos dados, incluindo a precisão, completude e consistência e da governança de dados, incluindo privacidade, segurança e conformidade com regulamentações.

• Talentos e Habilidades – Avalia a prontidão dos talentos e habilidades através da análise da disponibilidade de expertise em IA na organização; da disponibilidade de programas de treinamento e desenvolvimento para que os funcionários aprendam habilidade em IA e da capacidade de formação de equipes multifuncionais que incluam especialistas de domínio, especialistas em dados, IA e tecnologia.

• Cultura Organizacional – Avalia a prontidão da cultura organizacional através da análise da mentalidade de inovação da organização, incluindo o nível de apoio a inovação e a experimentação; da prontidão da organização para mudanças e do nível de apoio da liderança sênior para inciativas de IA.

Já o framework de prontidão para IA proposto por HOLMSTRO¨M (2022) avalia quatro dimensões principais de transformação digital, sendo: tecnologias, atividades, limites e objetivos. Para cada dimensão propõe uma auto avaliação de situação atual e expectativa futura, com pontuações variando de 0 a 4. O resultado desta auto avaliação pode ser visualizado por meio de scorecard demonstrado abaixo:

Figura: Scorecad para o framework de prontidão de IA. Fonte: Holmstro¨m (2022)

A avaliação de prontidão é essencial para que a organização identifique gaps e necessidades, alinhe as implementações de IA aos objetivos de negócio, prepare a organização para gerencia as mudanças, identificar riscos potenciais e mitiga-los, otimize recursos e direcione melhor os investimentos, planeje adequadamente a capacitação e desenvolvimento e garanta a conformidade com a governança para uma IA ética, confiável e responsável.

Conclusão

Identificar o estágio AI-Driven da organização é fundamental para definir a próxima etapa na evolução da maturidade em IA. Avaliando os sinais e métricas de cada estágio – IA Convencional, AI-First e Nativo em IA – é possível traçar um plano claro para progredir na jornada e alcançar o próximo nível de integração e uso estratégico da inteligência artificial. Porém, é importante ressaltar que antes de iniciar sua jornada para se tornar uma organização AI-Driven a empresa deve realizar uma avaliação de prontidão para IA e identificar as ações necessárias para eliminar possíveis gaps que a impeçam ou dificultem a implantação e utilização de IA de maneira que agregue valor a organização.