Transformação da empresa autônoma: como criar um modelo operacional com IA integrada

Pesquisadores da RAND estimam que 80% dos projetos de IA falham, o dobro da taxa de falha de projetos de TI que não usam IA. Enquanto as equipes apontam dados ruins, governança fraca e ROI pouco claro como as principais causas, outra causa óbvia se esconde: tentar adicionar a IA em sistemas legados. Não apenas sistemas legados de tecnologia, mas sistemas legados de trabalho.

Na jornada para se tornar uma empresa autônoma, a tecnologia é a base. À medida que as pessoas se familiarizam e ficam mais confortáveis com a assistência baseada em IA, a colaboração aumenta em processos completos, isso é o que chamamos de inteligência colaborativa.

Quando uma empresa aumenta a maturidade de sua funcionalidade de IA, a IA assume mais tarefas e as pessoas passam a apenas supervisionar. No entanto, esse modelo operacional com IA exige ajustes na governança, estruturas organizacionais, processos e gestão de desempenho para garantir o alinhamento da IA com os objetivos estratégicos de negócios.

Vamos explorar como o sucesso das iniciativas de IA, ironicamente, depende dos aspectos não tecnológicos da iniciativa.

Os cinco componentes de um modelo operacional com IA integrada

Sem IA, as pessoas gerenciam quase todo o trabalho. Em uma empresa totalmente autônoma, os papéis se invertem e a IA realiza a maior parte do trabalho.

Este saldo é mostrado abaixo. Conforme a maturidade de uma empresa aumenta juntamente com o espectro do Modelo de maturidade de capacidade para inteligência colaborativa (CI-CMM), os trabalhadores se afastam dos processos para supervisionar e validar as decisões e ações da IA. Ao longo da jornada, a IA está cada vez mais presente em mais processos, permitindo que os trabalhadores experimentem e testem novas aplicações de IA, e os benefícios continuam a aumentar.

Mas, reduzir o escopo de uma iniciativa de IA a “processos” ignora grande parte da infraestrutura de suporte e da gestão de mudanças necessárias para o sucesso. A maturidade da capacidade de IA voltada para o desenvolvimento de um modelo operacional com IA integrada depende de um escopo de projeto abrangente que considera e envolve os cinco principais facilitadores do sucesso:

Nº 1 – Processos e procedimentos

Na pesquisa mencionada acima, a RAND constatou que a principal causa de falha em projetos de IA era uma má compreensão do problema a ser resolvido. Compreender o método de trabalho é um pré-requisito fundamental para aumentar a maturidade da capacidade de IA.

Para a maioria das empresas que estão começando a experimentar e implantar a IA, frequentemente, a IA tem um papel de assistente, corrigindo a gramática, encontrando dados e resumindo informações, com a economia de tempo sendo o principal benefício. Conforme a maturidade das capacidades de IA avança, a IA é atua em funções mais essenciais, aumentando seu escopo e valor para a empresa. Enquanto empresas com pouca maturidade utilizam IA para, por exemplo, categorizar faturas, empresas com mais maturidade usam IA para categorizar, validar e aprovar faturas recebidas e, então, processar pagamentos enquanto gerenciam exceções ao longo do processo.

Para iniciar a jornada de IA e garantir o sucesso subsequente, o próprio processo deve ser definido, os resultados e objetivos desejados compreendidos e as tarefas otimizadas para alcançar operações totalmente integradas à IA.

Nº 2 – Sistemas e ferramentas

Com os processos definidos e os objetivos compreendidos, é possível criar a base tecnológica da IA. De forma semelhante a qualquer implantação de tecnologia, e considerando a velocidade das inovações recentes em IA, é provável que as ferramentas legadas sejam incapazes de oferecer suporte adequado às expectativas atuais das empresas. Esses mesmos pontos também podem orientar a escolha de uma infraestrutura de IA moderna.

As melhores práticas para construir um modelo operacional com IA priorizam plataformas escaláveis e interoperáveis que oferecem ferramentas agnósticas e se conectam com modelos e plataformas de IA de qualquer fornecedor personalizado ou de terceiros. Muitas empresas começam com modelos base populares da AWS, do Azure e do Google. No entanto, com uma maior experiência, ter a opção de criar modelos de IA personalizados fornece maior flexibilidade, escala e suporte para necessidades de negócios únicas e nichadas.

A escalabilidade exige orquestração para combinar agentes de IA e automação, possibilitando que atuem de forma colaborativa enquanto assumem, de maneira autônoma, processos complexos de ponta a ponta. As ferramentas de orquestração também devem permitir o processamento de exceções, controles de acesso integrados e verificações de conformidade, além de permitir auditorias para agregar capacidades de governança à medida que os fluxos de trabalho agênticos se expandem por toda a empresa.

Nº 3 – Pessoas e funções

A gestão de mudanças é essencial para criar uma empresa autônoma. Os trabalhadores se adaptarão e evoluirão à medida que sua confiança na IA aumenta, a colaboração com a IA gera benefícios reais e de impacto, e eles passam a se dedicar aos aspectos mais gratificantes, criativos e estratégicos de suas funções. É essencial colocar as pessoas no centro dos esforços de IA.

Novas funções também serão necessárias para acelerar a escalabilidade impulsionada por IA. Engenheiros de IA, engenheiros de prompt e líderes de governança, por exemplo, são cargos relativamente novos que precisam ser preenchidos à medida que a maturidade das capacidades de IA aumenta. Em todas as funções, os trabalhadores terão responsabilidades essenciais, interpessoais e de IA para desempenhar seu trabalho fundamental, colaborar com outras pessoas e aproveitar ferramentas e plataformas de IA para aumentar a eficácia.

Nº 4 – Governança, risco e conformidade

Aumentar a maturidade da capacidade de IA requer confiança nos resultados da IA, o que depende de uma governança eficaz para aprimorar a conformidade e mitigar riscos. Implantação responsável de IA depende de segurança, privacidade, transparência e mais. Tudo isso é resultado de uma governança eficaz.

As melhores práticas seguem políticas alinhadas às normas NIST e ISO para garantir explicabilidade, supervisão e equidade. Trabalhadores e agentes de IA também precisam de proteções em tempo real, controles de acesso e capacidade de auditoria para evitar a “TI invisível”, manter a conformidade e, quando surgirem problemas, compreender a causa e agir rapidamente para corrigir.

Nº 5 – Desempenho e melhoria contínua

Aumentar a maturidade é sinônimo de melhoria contínua. A melhoria depende de desempenho consistente. Plataformas usadas para impulsionar a maturidade da capacidade de IA devem empregar ciclos de feedback para identificar problemas e oportunidades e incentivar a melhoria contínua.

O que é medido é gerenciado, portanto, usar scorecards e estabelecer KPIs ligados a metas e resultados de IA é um ótimo primeiro passo. Medições de velocidade, precisão e ROI podem aprimorar as métricas de eficiência e produtividade, ampliando assim o impacto percebido das iniciativas de IA e alinhando-as aos objetivos estratégicos.

Como é uma empresa autônoma

Uma empresa autônoma totalmente madura que usa IA realiza operações que funcionam independentemente das pessoas. Agentes e plataformas de IA com autoaprendizagem e sistemas autônomos de tomada de decisão gerenciam e controlam processos com pouca ou nenhuma intervenção humana.

Dessa forma, os trabalhadores podem se concentrar em tarefas, decisões e processos mais estratégicos e cognitivos. Mas, uma empresa autônoma não funciona sem humanos. Uma empresa autônoma utiliza IA e automação agêntica para impulsionar o trabalho e os profissionais que o realizam, promovendo novas funções, novas formas de atuação e novos patamares de foco, criatividade e inovação.

Na prática, isso se traduz em uma operação que utiliza IA e automação agêntica para gerenciar operações, inventário, agendamento e atendimento ao cliente sem intervenção humana. As pessoas assumem casos específicos, exceções, clientes de alto valor e processos presenciais, ao mesmo tempo em que supervisionam e aprimoram os processos que usam IA.

Do modelo de maturidade ao modelo operacional

À medida que a empresa amadurece, ela passa de agentes de IA atuando como assistentes para processos cada vez mais integrados à IA, o que, por fim, culmina na delegação de processos completos a uma IA agêntica, permitindo operações totalmente autônomas. O CI-CMM define a visão de uma empresa autônoma, permitindo que os líderes compreendam sua maturidade atual e o que é necessário melhorar. Esse conhecimento permite que os líderes implementem iniciativas, sistemas e processos que aprimoram um modelo operacional com IA integrada.

Para amadurecer, as empresas devem implantar os sistemas necessários e habilitar as capacidades esperadas, tudo isso enquanto garantem que os trabalhadores, as proteções de governança e as medições de desempenho estejam em vigor para acompanhar, gerenciar e orientar a melhoria contínua.

O momento de criar é agora

A McKinsey diz que mais de três quartos das empresas implementaram IA em pelo menos uma função de negócios. A IA é o requisito mínimo para quem espera competir de forma eficaz. Para alcançar excelência, elevar a maturidade de IA deve ser a principal prioridade: o mesmo relatório da McKinsey mostra que quase metade das empresas implantou a IA em três ou mais funções de negócios.

Os early adopters da IA já saíram na frente. As pessoas que ainda estão avaliando e experimentando a IA estão dicando para trás. A velocidade da inovação em IA deve ser suficiente para obrigar os líderes a reavaliar o avanço de suas organizações para se tornarem empresas autônomas. E isso não deve ser uma meta de longo prazo. Um modelo operacional com IA integrada é uma vantagem que já deveria estar em andamento.

Empresas com menos maturidade têm muito trabalho a fazer. O momento para criar uma empresa autônoma é agora.

Qual é o próximo passo? Baixe o white paper do CI-CMM para ver como sua organização pode operacionalizar a IA em todas as dimensões do trabalho empresarial.