Quatro razões ocultas pelas quais os pilotos de IA ficam estagnados e o que os líderes devem fazer para ganhar escala rapidamente

O principal desafio de IA de hoje: transição rápida do piloto para um impacto em toda a empresa

As equipes estão sentindo cada vez mais pressão, pois os executivos exigem resultados tangíveis dos investimentos em IA. Diante de mercados, regulamentações, concorrentes e tecnologias em rápida evolução, os conselhos administrativos e a alta administração querem ver um impacto real e um grande retorno imediato sobre o investimento.

Mas, apesar da pressão para mostrar resultados concretos, dois terços dos projetos de IA nunca saem da fase piloto, segundo McKinsey.

A questão central não é a capacidade da IA; é que a maioria dos pilotos é criada como experiências isoladas, em vez de sistemas empresariais que impulsionam resultados em todas as funções de negócios. As empresas dedicam tempo a provar que a IA funciona, mas não dedicam tempo suficiente a definir as necessidades do negócio e como dimensionar esse impacto em todos os sistemas, equipes e processos.

As empresas precisam de velocidade, mas a velocidade em escala é difícil de alcançar: veja por quê

A velocidade é o que dá valor aos projetos de IA. Observamos clientes como Jemena reduzindo o tempo de processamento de faturas de oito dias para o mesmo dia, KeyBank processando 40.000 documentos de maneira autônoma, SoftBank diminuindo em 85% as horas dedicadas ao recrutamento e Masin acelerando revisões jurídicas de semanas para minutos.

No entanto, a verdadeira urgência não é a velocidade da tarefa, mas sim a velocidade organizacional: segundo a Accenture, 90% dos diretores executivos afirmam que o ritmo das mudanças nos negócios acelerou este ano, e 84% esperam que essa aceleração continue. Infelizmente, apenas 42% se sentem preparados para reagir.

Para se aperfeiçoarem, as empresas precisam da velocidade da IA em escala, ou seja, a capacidade de passar de um piloto de IA bem-sucedido para a orquestração de resultados em toda a empresa. É aí que a maioria dos pilotos de IA fica estagnada. Aqui estão quatro motivos:

1. Capacidades e recursos para fazer acontecer

As empresas enfrentam uma escolha: desenvolver IA personalizada, recorrer a consultores caros ou esperar que os fornecedores adicionem recursos. Isso tudo requer tempo e recursos.

As abordagens tradicionais exigem a criação de automações pontuais ou recursos de IA limitados. Essas abordagens não se adaptam nem acompanham as necessidades comerciais em constante evolução, especialmente com o avanço acelerado da IA, que ultrapassa a capacidade das empresas de se reconstruírem continuamente.

2. Governança para mitigar riscos

Para as empresas, a governança e a confiança não podem ser uma preocupação secundária, especialmente à medida que a IA passa a ser utilizada em processos essenciais. Explicabilidade, auditabilidade, segurança, controles e conformidade são requisitos básicos.

A criação manual da governança, incluindo proteções de IA, controles de acesso, mascaramento de dados e aplicação de políticas, aumenta em meses os prazos de implantação. À medida que regulamentações como SOC 2 Tipo II, certificações ISO 27001 e outros requisitos regulatórios ou setoriais se tornam mais rigorosos, a governança passa a ser um gargalo para a escalabilidade, em vez de um facilitador da confiança.

3. Infraestrutura técnica para fazer funcionar

As inúmeras integrações com sistemas legados em toda a empresa parecem simples quando um funcionário alterna entre telas e aplicativos. Criar integrações personalizadas entre IA e sistemas centrais aumenta a dívida técnica, retarda as implantações, limita a reutilização, bloqueia a escalabilidade e aumenta os custos de manutenção.

A menos que a empresa crie um conjunto completo de conectores, gerenciamento de contexto e lógica de orquestração, os projetos-piloto de IA fracassam, pois resolvem apenas uma pequena parte de um processo e não abrangem todo o fluxo operacional.

4. Colaboração para fechar o ciclo

Permitir que os trabalhadores humanos colaborem com agentes de IA conecta os pontos da escalabilidade empresarial. O valor dispara quando os seres humanos podem oferecer contexto, julgamento e supervisão.

No entanto, os pilotos de IA frequentemente se concentram em tarefas específicas, e não em fluxos de trabalho completos que incorporam o tratamento de exceções por humanos, ciclos de feedback e otimização iterativa. Sem um sistema que apoie o aprendizado contínuo e a colaboração entre múltiplos agentes, a escalabilidade se torna impossível.

O elo perdido: como a IA agêntica permite a expansão

Muitos pilotos ficam estagnados porque são implantados como projetos pontuais para testar recursos de IA. Os agentes de IA oferecem uma abordagem melhor porque operam de maneira independente em todos os sistemas, servindo como ferramentas que trabalham em conjunto para atender às necessidades complexas dos negócios e que podem ser facilmente escalonadas em toda a empresa.

A IA agêntica muda completamente o modelo operacional, começando com um objetivo, usando o raciocínio para determinar a melhor ação a seguir e alternando entre ERP, CRM, ITSM, aplicativos personalizados e outros sistemas, assim como um funcionário experiente faria. Os agentes extraem dados dos locais certos, colaboram com humanos em tempo real e conduzem os processos do início ao fim.

A colaboração orquestrada entre agentes e humanos é o que transforma a IA de um conjunto de automações isoladas em sistemas agênticos reutilizáveis e orientados para resultados, que podem ser escalonados em toda a empresa. Com o objetivo comercial como ponto de partida, os agentes são reunidos e coordenados para atingir essa meta e acelerar os ciclos de piloto até a produção.

Perguntas importantes a fazer sobre governança, integrações e colaboração

Para ajudar a abrir as portas para a consideração de soluções de IA agêntica, aqui estão três perguntas que os líderes de iniciativas de IA devem fazer:

Como você garantirá uma governança adequada? A Gartner afirma que apenas 35% dos recursos de IA são desenvolvidos pelo departamento de TI, o que indica que a maioria dos projetos de IA está fora das infraestruturas de governança estabelecidas. As plataformas agênticas incluem recursos de governança, segurança e conformidade para agilizar os ciclos de piloto até a produção.

Como você construirá e manterá integrações personalizadas com sistemas legados de ERP, CRM e outros sistemas? Continue com perguntas sobre como a complexidade da pilha, as infraestruturas multicloud, os arranjos de trabalho híbridos, as equipes remotas e os sistemas dispersos aumentam o esforço necessário. As plataformas agênticas incluem bibliotecas pré-construídas de conectores empresariais para integrações rápidas com aplicativos comerciais comuns e de nicho.

Como você viabilizará sistemas colaborativos entre humanos e agentes que potencializam e elevam o desempenho dos colaboradores?
Embora 70% dos colaboradores se sintam preparados para trabalhar com agentes, a Accenture aponta que apenas 27% das organizações estão de fato integrando agentes em suas operações. Plataformas agênticas facilitam a orquestração entre humanos e agentes, permitindo que as pessoas se concentrem em decisões estratégicas, interação com o cliente e outras atividades de maior valor agregado.

Se essas perguntas são difíceis de responder ou geram mais perguntas, isso é um sinal de que a automação tradicional e pilotos de IA isolados não são suficientes. Em vez disso, soluções agênticas podem ser a opção mais adequada. Ao combinar agentes de IA orientados por objetivos, automações já existentes, aplicativos e especialistas humanos para gerenciar processos complexos de várias etapas do início ao fim, as empresas podem implantar soluções de alto impacto em questão de dias, e não meses. Além disso, as empresas mantêm o controle por meio de governança incorporada, diretrizes, monitoramento e aprendizado e melhoria contínuos.

Em um mundo de margens apertadas e pressão operacional crescente, as soluções agênticas melhoram a tomada de decisões, reduzem erros e atrasos e ampliam a capacidade da equipe de impulsionar os negócios.

Agilize a escala e o impacto da IA com as soluções agênticas da Automation Anywhere

Para transformar os investimentos em IA em valor comercial mensurável, as organizações precisam de mais do que recursos de IA; elas precisam de sistemas agênticos que sejam escaláveis.

As soluções agênticas da Automation Anywhere entregam exatamente isso. Desenvolvidas com base no Sistema de Automação Agêntica de Processos (APA) líder do setor e impulsionadas pelo Mecanismo de Raciocínio de Processos (PRE), elas transformam processos fragmentados e isolados em fluxos de trabalho coordenados e orientados a resultados, orquestrando de ponta a ponta a atuação conjunta de agentes de IA, pessoas e sistemas.

Para agilizar as implantações, os projetos de soluções agênticas podem ser implantados em apenas alguns dias para processos em finanças, compras, suporte ao cliente e outras áreas essenciais para o negócio. Eles oferecem uma experiência sem código, projetada para operadores que não são desenvolvedores, e com conectores nativos para integrações perfeitas com sistemas ERP, CRM e ITSM.

Além disso, a APA foi projetada para ambientes empresariais, então a governança e a segurança são características fundamentais, não extras. Sistemas nativos de proteção de IA, controles de acesso, mascaramento de dados, trilhas de auditoria e avaliações contínuas dos modelos garantem que cada agente atue de maneira responsável e transparente.
 

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