A adoção da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) está sendo considerada como um ponto de disrupção nos negócios globais. Só aqui no Brasil, de acordo com um levantamento da consultoria Bain & Company, 60% das empresas pesquisadas consideram a IA Generativa uma prioridade.
Apesar dessa euforia em investir em IA Generativa, segundo o mesmo relatório, a maioria (85%) das organizações ainda não está pronta para implementá-la. E por que há essa disparidade entre sonho e realidade organizacional?
Diferente de outras tecnologias, a GenAI exige uma mudança cultural significativa. Seu sucesso depende de um plano estratégico bem estruturado, que alinhe propósito, engajamento e avaliação de tecnologias.
A seguir, abordaremos como criar, executar e monitorar um plano de ação eficaz para a implementação da IA Generativa, garantindo que ela traga valor sustentável e se alinhe aos objetivos organizacionais.
Passos para a construção de uma estratégia de GenAI
Antes de falarmos sobre os caminhos de como montar uma estratégia vencedora de IA Generativo, vamos dar um passo atrás, trazendo aqui as principais dimensões que sustentam uma adoção bem-sucedida e sustentável:
- Escalabilidade: verifique se sua infraestrutura pode crescer à medida que os casos de uso se expandem;
- Segurança de dados: garanta que o uso de IA esteja sempre em conformidade com os regulamentos e políticas da empresa;
- Interação Humana: sempre mantenha uma camada de intervenção humana onde a IA pode não ser 100% confiável, especialmente em áreas críticas;
- Evolução Contínua: IA é uma tecnologia em constante evolução, então mantenha-se atualizado com as melhores práticas, ferramentas e metodologias.
Depois dessas dicas, é hora de fazer um plano que leve em conta os elementos propostos. Eis os principais passos:
1. Definir metas de negócio e alinhamento estratégico
Comece alinhando a IA generativa com os principais objetivos comerciais da empresa, como aumento da eficiência, automação ou inovação em produtos.
Defina metas claras que a IA generativa deve alcançar, como melhorar a criatividade, aumentar a automação ou personalizar a experiência do cliente. Essas metas devem ser quantificáveis e relacionadas aos KPIs empresariais existentes.
2. Mapeie os casos de uso
Identifique os principais cenários em que a IA generativa terá impacto, mas também onde ela não deve ser aplicada, como em áreas críticas de decisão ou alto risco.
Esboce, a partir daí, os casos de uso em setores como marketing, desenvolvimento de produtos, atendimento ao cliente e até automação interna. Pense nos fluxos de trabalho que podem se beneficiar da IA para evitar falhas e onde é necessário monitoramento humano.
3. Escolha as ferramentas de IA Generativa
Escolha ferramentas que correspondam às necessidades e à maturidade da sua organização. Avalie fatores como escalabilidade, segurança e facilidade de integração.
Pesquise as ferramentas de IA disponíveis no mercado (como OpenAI, Anthropic, ou soluções específicas de fornecedores) e decida com base em critérios como personalização, custo-benefício, suporte de API e adequação aos casos de uso.
4. Desenvolva a infraestrutura e arquitetura tecnológica
A infraestrutura deve ser robusta o suficiente para suportar o processamento intensivo de dados que a IA generativa exige, além de ser escalável para atender à evolução do projeto.
Implante soluções em nuvem e sem servidor que possam lidar com grandes volumes de dados e a demanda computacional da IA generativa. Ferramentas de gerenciamento de custos são essenciais para garantir que a escalabilidade não acarrete custos desnecessários. Avalie fornecedores de infraestrutura como AWS, Google Cloud e Azure, garantindo que suportem a execução dos modelos.
5. Capacite a força de trabalho
Ofereça treinamento para todos os envolvidos, incluindo desenvolvedores, analistas de dados e usuários finais. Isso deve abranger o uso adequado da tecnologia, melhores práticas, segurança e as implicações éticas. Assegure que o pessoal chave compreenda como ajustar e interpretar o conteúdo gerado pela IA.
6. Garanta segurança e conformidades
A IA generativa precisa respeitar as normas de privacidade e segurança de dados, evitando violações de conformidade e riscos legais.
Para tanto, você precisará contar com a colaboração de equipes de segurança e compliance, esse trabalho em conjunto vai assegurar que o projeto tenha uma atenção especial para o uso de dados pessoais e sensíveis e esteja em conformidade com regulamentos a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
IA Generativa: como implementar e monitorar o avanço da tecnologia
O plano de implementação para IA Generativa no local de trabalho requer um planejamento cuidadoso em várias fases. Do teste inicial à expansão e, finalmente, à implantação completa, cada estágio exige previsão, execução impecável e acompanhamento. Elencamos abaixo as principais considerações para cada fase:
Fase inicial (piloto)
A fase de teste piloto é crucial para estabelecer a base da implementação da IA generativa. Nessa etapa, é importante garantir que os dados a serem utilizados sejam de alta qualidade e estejam bem organizados. Colaborar com especialistas em dados pode ajudar a estruturar e preparar a base de dados, maximizando o potencial dos modelos de IA.
A configuração técnica também exige uma adaptação da IA às necessidades específicas do negócio. O fornecedor de IA Generativa deve trabalhar em conjunto com a empresa para personalizar a solução e ajustar a tecnologia, testando diversos cenários, inclusive os mais críticos. Isso ajudará a garantir que a IA funcione adequadamente nas situações mais comuns e extremas.
Os resultados da IA devem ser constantemente revisados e comparados com padrões estabelecidos. A equipe técnica deve ajustar parâmetros conforme necessário, a fim de manter a IA alinhada com os objetivos organizacionais. Casos extremos e cenários incomuns devem ser incluídos nas avaliações para evitar surpresas no futuro.
2. Expansão Gradual
Após o sucesso do piloto, a IA pode ser gradualmente expandida para outros departamentos ou áreas de negócio. A expansão deve ser feita de forma planejada, priorizando casos de uso que tenham maior impacto ou que possam gerar resultados rapidamente. A ideia é ir além dos projetos iniciais, aplicando a IA a processos mais amplos e estratégicos.
Com o aumento da utilização da IA, a infraestrutura tecnológica também precisa crescer. A capacidade de armazenamento, processamento de dados e escalabilidade são elementos que devem ser reforçados para garantir que a solução se mantenha eficiente à medida que seu uso se expande. Soluções em nuvem podem ser uma boa opção para acompanhar o crescimento.
Por fim, a melhoria contínua é vital durante a fase de expansão. À medida que a IA é aplicada em novos cenários, ajustes constantes nos modelos e nos parâmetros são necessários para garantir que ela continue relevante e eficaz. A equipe deve estar preparada para adaptar os sistemas de IA a novas realidades e demandas de negócios.
3. Implementação Completa
Nesta etapa, a IA deve estar totalmente integrada aos processos críticos da empresa, funcionando de forma eficiente em todas as áreas estratégicas. A tecnologia precisa ser escalável e robusta o suficiente para suportar operações em larga escala, permitindo que os dados fluam entre departamentos e sejam processados de forma ágil.
Além disso, é imprescindível estabelecer uma governança clara sobre o uso da IA. A segurança e a conformidade dos dados são preocupações centrais, especialmente quando a IA lida com informações sensíveis ou regulamentadas. Políticas de privacidade e auditorias automáticas devem ser implementadas para garantir a conformidade com normas como a LGPD.
4. Monitoramento de Resultados
O monitoramento contínuo dos resultados da IA é essencial para garantir que ela continue entregando valor à empresa. Definir métricas claras, como aumento de eficiência, economia de custos e satisfação do cliente, é crucial para avaliar o sucesso da implementação. Essas métricas devem estar alinhadas diretamente com os objetivos de negócios e ser monitoradas de forma regular.
Ferramentas de monitoramento em tempo real, como painéis de controle, podem fornecer uma visão abrangente sobre o desempenho da IA, ajudando a identificar áreas de melhoria. Relatórios regulares, como atualizações trimestrais, são importantes para manter a equipe e as partes interessadas informadas sobre o progresso e o impacto da IA.
Agora que você já sabe os caminhos de como conceder uma boa estratégia de GenIA para sua organização, que tal olhar para uma dimensão fundamental para que esse plano dê certo: as pessoas? Convidamos você, portanto, a leitura do nosso artigo Como Avaliar Candidatos para Times de Alta Performance.
