Implementação estratégica de inteligência artificial no conceito de Modern Work

Por Isabella Toledo

A Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como uma ferramenta estratégica para as organizações, transformando a maneira como os fluxos de trabalho são estruturados e otimizando a produtividade de maneira exponencial. 

No entanto, segundo discussões em uma roundtable promovida pelo Comitê de Data Center do GRI Institute, a urgência na adoção da IA tem sido marcada por um descompasso entre os investimentos realizados e a geração de valor real.

O conceito de Modern Work

Estudos recentes indicam que cerca de 95% dos projetos de IA iniciados nos últimos dois anos falharam em entregar o valor esperado, evidenciando a ausência de uma estratégia bem definida para seu uso.

Em paralelo, a corrida pela inovação tem levado diversas companhias a negligenciar ferramentas de IA já integradas em suas plataformas corporativas, perdendo oportunidades de otimização de processos e aumento de produtividade.

O conceito de Modern Work surge como uma resposta a essa lacuna. Ele representa uma transformação em andamento, viabilizada por ferramentas de IA como Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise e Google Gemini, recursos frequentemente presentes nas licenças das organizações.

No entanto, a governança e a segurança da informação são aspectos fundamentais que não podem ser negligenciados. Utilizar plataformas públicas de IA para armazenar ou processar dados estratégicos pode expor informações sensíveis, tornando essencial a aquisição de licenças corporativas que garantam a proteção dos dados internos em ambientes seguros e controlados.

Diante disso, o foco das organizações deve estar na maximização das ferramentas já disponíveis, aplicando-as de maneira estratégica e focada nos gargalos operacionais reais, em vez de seguir tendências passageiras do mercado.

Tecnologia como última etapa da transformação

A transformação digital com Inteligência Artificial (IA) deve ser conduzida por uma metodologia estruturada, que abrange três etapas fundamentais: processos, pessoas e tecnologia.

• Revisão de processos: O primeiro passo consiste em revisar as diretrizes internas da organização, com o objetivo de identificar gargalos, fluxos ineficientes e áreas de melhoria. Apenas após essa análise detalhada é que faz sentido avaliar quais soluções tecnológicas podem ser aplicadas para resolver os problemas identificados.
• Foco nas pessoas: Trabalhar a mentalidade das equipes, promovendo uma compreensão clara sobre os benefícios da mudança é fundamental para o sucesso da transformação. Sem essa preparação cultural, a tecnologia pode ser rejeitada ou subutilizada, desperdiçando recursos valiosos.
• Identificação da tecnologia: A tecnologia entra como a terceira etapa, quando a organização tem clareza sobre qual problema precisa resolver e quais resultados espera alcançar. Nesse momento, a tecnologia é vista como um meio para atingir os objetivos, e não como um fim em si mesma.
• Análise do impacto financeiro: A definição de KPIs mensuráveis e metas claras garante que a aplicação da tecnologia contribua para a melhoria da performance financeira e operacional da organização. Cada iniciativa deve ser acompanhada de perto para assegurar que os resultados sejam tangíveis e mensuráveis.
• Experimentação controlada: Começar com pilotos menores e testar as hipóteses antes de escalar os investimentos reduz riscos e oferece uma oportunidade de ajustes antes de um compromisso maior. Se os resultados forem positivos, o investimento pode ser ampliado gradualmente; caso contrário, alterações podem ser feitas sem comprometer recursos substanciais.
• Governança de dados: Antes de implementar qualquer solução tecnológica, as organizações devem ter clareza sobre onde os dados estão armazenados, quem é responsável por cada conjunto de informações e como será feito o controle de acesso e a proteção da privacidade.
• Integração com sistemas legados: A integração com sistemas já existentes, como ERPs e CRMs, é um fator chave para garantir que a aplicação da tecnologia seja eficaz. A capacidade de os novos sistemas interagirem de forma fluida com as plataformas legadas evita a criação de silos de informação, garantindo que a tecnologia seja implementada de maneira harmoniosa.
• Mensuração contínua: A análise constante dos resultados é essencial para fechar o ciclo de implementação e garantir o sucesso a longo prazo. Acompanhando a evolução dos indicadores definidos desde o início, as organizações podem garantir que a transformação digital entregue valor sustentável e duradouro.

Do executor operacional ao supervisor analítico

A implementação de inteligência artificial nas organizações está redesenhando não apenas processos, mas o próprio perfil do profissional corporativo. A mudança não representa uma ameaça de substituição, mas uma evolução necessária das competências e do papel que cada colaborador desempenha na operação. 

O profissional não deixa de ser necessário, mas seu papel se transforma. De executor operacional, passa a supervisor analítico, responsável por tarefas repetitivas, evoluindo para curador de resultados gerados por IA.

A capacidade de formular perguntas precisas torna-se crítica, dando origem ao conceito de Prompt Engineering (engenharia de prompt). Neste cenário, profissionais precisam aprender a contextualizar problemas, estruturar consultas e refinar resultados, demonstrando um raciocínio mais analítico e estratégico.

A liderança deve, portanto, humanizar a tecnologia. Ao delegar tarefas repetitivas à IA, o colaborador é liberado para atividades de maior complexidade e valor estratégico , o que não só melhora a qualidade de vida, reduzindo horas extras e sobrecarga, como também impulsiona o desenvolvimento profissional.