Empresas ainda concentram o uso da IA em ganhos incrementais e deixam de explorar transformações mais profundas nos negócios.
Glaucia Guarcello afirma que dados proprietários, governança e processos próprios serão decisivos para diferenciar empresas na era da IA.
Executiva aponta avanço dos times híbridos e prevê agentes de inteligência artificial cada vez mais integrados às estruturas corporativas.
Usar inteligência artificial deixou de ser um diferencial competitivo e passou a ser uma condição para as empresas se manterem competitivas, mas os resultados mais relevantes dependerão da capacidade de cada organização de combinar a tecnologia com dados, conhecimento próprio e uma estratégia clara. A avaliação é de Glaucia Guarcello, CEO da HSM, Singularity Brazil e Learning Village, em entrevista nesta quinta-feira (17) ao programa Tech Check, do Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC.
“Eu acho que o utilizar já virou default. Para sobreviver, eu preciso utilizar inteligência artificial”, afirmou Guarcello. Para a executiva, a vantagem competitiva não estará simplesmente no acesso aos grandes modelos de linguagem, mas na maneira como cada companhia utiliza seus próprios dados e conhecimento para construir aplicações específicas.
LLMs viraram commodities
Na avaliação de Guarcello, um dos motivos pelos quais tantas empresas não conseguem levar projetos de IA da fase experimental para a escala está na forma como a tecnologia vem sendo adotada. Muitas iniciativas continuam direcionadas a tarefas específicas, produtividade e melhorias incrementais, sem uma arquitetura estratégica capaz de transformar processos inteiros.
“Eu sempre falo que os modelos, os LLMs, eles são uma commodity. O que vai diferenciar, de fato, as organizações que conseguem ter resultados através da inteligência artificial em escala são aquelas que desenham processos e orquestram a governança para a IA”, explicou.
Essa diferença também torna mais complexo calcular o retorno dos projetos transformacionais. Em tarefas que já existiam, é possível comparar produtividade, tempo ou participação de mercado antes e depois da adoção da tecnologia. Quando a IA dá origem a novos produtos e modelos de negócio, entretanto, muitas vezes não existe uma referência anterior para fazer a comparação.
“A gente começa a explorar teste a teste o que tem funcionado, como a resposta do mercado tem acontecido e, no fim das contas, eu acho que o crescimento daquela organização vai dar a resposta final”, avaliou Guarcello.
Não existe uma única métrica capaz de determinar o retorno da inteligência artificial para todas as empresas, segundo a executiva. Indicadores precisam acompanhar o objetivo definido para cada projeto, incluindo adesão dos usuários, aquisição de clientes, aprendizado gerado e substituição de processos internos por agentes.
Como exemplo, Guarcello citou uma solução de vendas por WhatsApp que teria triplicado a conversão de um site, conduzindo pelo canal conversacional todo o percurso do consumidor, desde a primeira interação até a compra e o pós-venda. “Às vezes, soluções que não são necessariamente complexas conseguem melhorar muito indicadores de fim das organizações por meio da IA”, ressaltou.
A executiva acrescentou que empresas podem usar a IA tanto para aperfeiçoar operações existentes quanto para criar fontes inteiramente novas de receita. Por isso, considera fundamental estabelecer objetivos e resultados-chave, os chamados OKRs, desde o início da estratégia de adoção.
Para Guarcello, um dos principais gargalos corporativos é tentar transportar para a inteligência artificial exatamente os mesmos processos existentes no mundo físico, limitando uma tecnologia que permite integrar atividades e construir ecossistemas muito mais amplos.
“Eu acho que é aí que está a maior falha, em a gente tentar tratar com uma melhoria incremental algo que é transformacional por natureza”, frisou a executiva.
Nesse processo, a governança assume uma função que vai além da proteção de dados. Ela precisa determinar quais informações constituem propriedade intelectual da empresa, quais podem ser abertas, como os modelos serão treinados e quais decisões ficarão sob responsabilidade de pessoas ou agentes de IA.
“O diferencial vai vir justamente dessa camada autoral por cima da inteligência artificial”, pontuou Guarcello. Segundo ela, será decisivo determinar “o que os meus dados, modelando através dessas soluções de mercado, vão me trazer de diferencial para o meu mercado”.
IA reduz custo para testar novos negócios
Outra mudança apontada pela executiva está na capacidade de experimentar ideias simultaneamente e com custos menores. Antes da disseminação da IA, testar um produto ou modelo exigia equipes, recursos e estruturas maiores.
“Hoje, com a inteligência artificial, eu consigo simular muitas ideias, eu consigo testar muitas ideias, eu consigo trazer muito mais indicadores e perspectivas a um custo muito mais barato”, destacou. Segundo Guarcello, protótipos de negócios que antes exigiriam semanas podem atualmente ser desenvolvidos em poucas horas.
A próxima etapa dessa transformação deverá ocorrer dentro das próprias estruturas das empresas, com equipes formadas simultaneamente por pessoas e agentes de inteligência artificial.
“A gente saber liderar e ser liderado por agentes de IA provavelmente é uma das grandes capacidades que a gente precisa desenvolver nesse novo mundo”, projetou Guarcello. Para ela, a adoção de agentes em escala nas organizações é uma tendência sem volta, com sistemas cada vez mais especializados em desafios determinados.
A executiva também prevê avanço dos chamados gêmeos digitais de executivos, agentes treinados a partir da maneira de pensar e de se comunicar de determinada pessoa. “A gente conseguir trazer escala para o ser humano também é um dos grandes atributos que a inteligência artificial permite que a gente desenvolva”, concluiu.
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