Por que você precisa de um modelo de maturidade da capacidade para IA

A implantação de tecnologias de inteligência artificial (IA) e automação está cada vez mais rápida, pois as inovações criam novas oportunidades e os ciclos de aumento no interesse motivam os líderes a acelerar o uso da IA. À medida que surge um novo sistema de trabalho, fica cada vez mais claro que o verdadeiro valor da IA está em aumentar o esforço humano, e não em substituí-lo.

Esse novo sistema de trabalho, desenvolvido com base em IA e automação nos últimos anos, valoriza o papel dos trabalhadores humanos ao automatizar tarefas tediosas, acelerar a criação de conteúdo, possibilitar insights baseados em dados e muito mais, tudo isso em uma escala sem precedentes. Os seres humanos trabalham de maneira mais rápida, criativa e estratégica, ao mesmo tempo em que aprimoram seus esforços com assistentes de IA que os ajudam a programar, projetar e escrever com muito mais eficácia. Essa relação simbiótica entre humanos, IA e automação, baseada na inteligência colaborativa, gera ciclos de inovação mais rápidos, nos quais a IA e a automação assumem as tarefas rotineiras, enquanto as pessoas se concentram no aprimoramento estratégico e em atividades de nível superior.

Para aproveitar plenamente esses benefícios, no entanto, as empresas devem adotar modelos operacionais baseados em IA, o que requer mudanças na governança, estrutura e processos para garantir que as integrações de IA e automação sejam holísticas e alinhadas com os objetivos estratégicos de negócios.

À medida que o valor da IA continua a aumentar, e por um bom motivo, é fundamental que as organizações reservem um momento para compreender as oportunidades e os riscos, combinar as tecnologias com os objetivos e traçar um caminho prudente para o sucesso. Em outras palavras, o sucesso sustentável requer uma abordagem mais estruturada em meio a um cenário aparentemente caótico de adoção da IA.

Continue lendo para descobrir como um novo white paper, "Modelo de maturidade da capacidade de inteligência colaborativa", oferece uma estrutura essencial e um roteiro claro para empresas que estão adotando um modelo operacional com IA.

O sucesso da IA depende de uma estrutura baseada na experiência

A tecnologia sempre gera um certo entusiasmo, mas a velocidade com que a IA se popularizou é sem precedentes. No entanto, mesmo a explosão relativamente recente da nuvem no início dos anos 2000 durou décadas, do lançamento do Salesforce em 1999 ao lançamento do Microsoft Azure em 2010 e à popularidade contínua das opções de migração para a nuvem.

Ao compararmos as duas tecnologias, a IA faz com que a migração para a nuvem pareça extremamente lenta. O ChatGPT, em apenas dois anos, conta agora com aproximadamente 800 milhões de usuários. O Google Gemini atingiu 350 milhões de usuários em 18 meses. Isso é algo enorme, e o frenesi relacionado à IA está alimentando uma onda de atribuições para a alta administração e novas soluções. O resultado: a Gartner afirma que 90% dos diretores financeiros esperam gastar mais com IA em 2025, sem previsão de cortes nos orçamentos destinados à IA.

Infelizmente, 65% dos executivos dizem que não possuem a experiência tecnológica necessária para transformações baseadas em IA, segundo a pesquisa da Accenture. As inovações em IA em constante aperfeiçoamento e rápida expansão, aliadas à relativa novidade da IA como solução empresarial, são as responsáveis por isso. Os líderes de hoje têm pouca experiência em IA para orientar seus caminhos. Não é um desafio tecnológico (a IA está agora disponível em quase todas as aplicações), mas sim um desafio de maturidade.

Para as organizações que embarcam na IA sem ter um plano de ação, os impactos são riscos desnecessários, desperdício de recursos, investimentos equivocados, perda de tração no mercado e muito mais. Uma alternativa melhor é usar um modelo de maturidade baseado na experiência, criado para fazer a transição das organizações do uso da IA como uma ferramenta de suporte básica com forte supervisão humana para a criação de operações totalmente autônomas.

Esse modelo de maturidade da capacidade de inteligência colaborativa (CI-CMM) é uma estrutura prática para ampliar a adoção da IA de maneira responsável, sustentável e bem-sucedida. Conforme mencionado, o sucesso da IA vem da inteligência colaborativa, uma parceria sinérgica entre humanos e IA que aprimora a tomada de decisões e a inovação. Para saber mais, confira nosso post no blog, Inteligência colaborativa explicada: como os seres humanos e a IA trabalham juntos de maneira mais inteligente.

Por que as adoções de IA falham

Muitos executivos promissores viram suas carreiras estagnarem devido a transformações empresariais equivocadas. Pesquisas da Bain & Company mostram que apenas 12% das empresas alcançam os objetivos de transformação empresarial. A pesquisa da McKinsey é mais generosa, constatando que 30% das transformações são bem-sucedidas. De qualquer forma, as chances não são grandes.

A Bain aponta a falta de experiência e a má preparação como os principais fatores que contribuem para o fracasso, enquanto a McKinsey menciona metas irrealistas, gestão de mudanças pouco inspiradora e investimento insuficiente.

A velocidade, a pressão e a inexperiência em torno da IA ampliam os riscos e introduzem novos desafios para os executivos. Especificamente para transformações focadas em IA e tecnologia, os obstáculos comuns que impedem as organizações de obter um impacto generalizado e sustentável são:

• Falta de objetivos compartilhados
• Pilotos isolados, sem caminho para expansão
• Suporte insuficiente à medida que as equipes aprendem, tentam, falham e tentam novamente
• Falta de confiança nos resultados das decisões tomadas pela IA
• Ausência de estrutura para colaboração multifuncional

O CI-CMM capacita os líderes de IA a superar esses desafios com orientações metódicas para progredir nas etapas de maturidade da IA e expandir de maneira responsável.

O sucesso da IA requer ferramentas para gerar valor e um plano para alcançá-lo.

O CI-CMM oferece às organizações um caminho claro para aumentar a prontidão organizacional, as capacidades operacionais e a sofisticação tecnológica, o que simultaneamente aumenta a autonomia da IA e diminui a intervenção humana. Isso permite que a IA realize mais tarefas com menos supervisão humana, enquanto os seres humanos podem dedicar mais tempo a trabalhos estratégicos, intelectuais, criativos e outros trabalhos de alto valor, centrados no ser humano.

O segredo aqui é equilibrar os recursos tecnológicos com os recursos organizacionais e operacionais. A maturidade da organização deve aumentar em paralelo com a maturidade técnica. Sem um modelo estruturado, é fácil para os líderes implantarem mais ferramentas para as quais a empresa simplesmente não está preparada.

O CI-CMM oferece aos líderes um roteiro estruturado para:

• Alinhar equipes
• Criar confiança
• Aumentar a colaboração entre humanos e IA
• Expandir os processos
• Governar com responsabilidade

À medida que a maturidade tecnológica aumenta, o CI-CMM garante que os trabalhadores se tornem mais adeptos da IA, mesmo enquanto fazem experimentos dentro dos limites de proteção e governança, reduzindo riscos e aumentando a confiança. Gradualmente, os trabalhadores incorporarão com confiança a IA nos processos em todos os domínios da empresa.

Apresentação da estrutura CI-CMM

O CI-CMM permite que os trabalhadores continuem ganhando confiança nos recursos de IA e reduzindo a supervisão dos resultados da IA, criando um ciclo virtuoso de autonomia à medida que os trabalhadores aumentam a colaboração com a IA.

As cinco etapas do CI-CMM, listadas abaixo, podem ser usadas para avaliar a maturidade atual da IA e como um guia para aumentar a maturidade na busca pela inteligência colaborativa para uma empresa autônoma.

1. Etapa 1: assistência inicial de IA liderada por humanos utilizando ferramentas básicas de IA para apoiar a tomada de decisões, mas com supervisão rigorosa. Os casos de uso incluem chatbots de suporte ao cliente, automação de triagem de help desk e autoatendimento de benefícios para funcionários.
2. Etapa 2: colaboração emergente a partir de decisões aprimoradas por IA para aprimorar, melhorar e agilizar a tomada de decisões humanas por meio de insights relevantes e processos de tomada de decisão aprimorados. Os casos de uso incluem assistentes de redação, análise do sentimento do cliente e gerenciamento de estoque.
3. Etapa 3: colaboração equilibrada entre humanos e IA à medida que pessoas e tecnologia colaboram para concluir processos completos e trabalhar em direção a objetivos maiores. Os casos de uso incluem análise atuarial e precificação, revisão e aprovação de documentos, pesquisa e análise de mercado competitivo.
4. Etapa 4: colaboração avançada, orientada por IA com supervisão humana para proporcionar informações e executar processos com supervisão humana (HITL) para alta autonomia, enquanto os humanos ainda tomam decisões cruciais. Os casos de uso incluem previsão de demanda, otimização de estoque e logística, descoberta de medicamentos e avaliação de risco financeiro.
5. Etapa 5: empresa autônoma com operações totalmente autônomas, o estágio mais maduro, onde as operações funcionam de maneira independente e plataformas de IA com autoaprendizado gerenciam e controlam os processos com intervenção humana mínima. Os casos de uso incluem design de produtos, criação e execução de campanhas de marketing, avaliação de fusões e aquisições e mitigação de interrupções na cadeia de suprimentos.

A cada etapa, a confiança cresce, a governança amadurece e os sistemas com IA se tornam mais inteligentes e autossuficientes.

Por que a estrutura CI-CMM é importante e como você pode começar a utilizá-la hoje mesmo

A IA é relativamente nova no conjunto de ferramentas empresariais. Na maioria das organizações, simplesmente não existe experiência nos níveis necessários para o avanço eficaz da utilização da IA, muito menos para uma transformação em escala empresarial. Líderes sábios confiarão em um plano baseado na experiência para uma transformação escalável e responsável.

O CI-CMM é muito mais do que uma avaliação superficial dos recursos de IA; ele capacita os líderes a criar uma base para implantações eficazes e sustentáveis de IA e sucesso por meio da IA que amplia, e não substitui, o esforço humano. Além disso, permite que os líderes desenvolvam e implementem as habilidades, a governança e as plataformas necessárias para o sucesso em termos de preparação organizacional, recursos operacionais e sofisticação tecnológica.

A IA, como conceito e tecnologia, está progredindo rapidamente. No entanto, a pressão para adotar a IA não deve comprometer a necessidade de implantá-la com sucesso dentro e em toda a empresa. O CI-CMM oferece às organizações, em qualquer nível de maturidade, uma linguagem compartilhada, objetivos comuns e um caminho claro para o sucesso com o uso da IA.

Baixe o white paper do CI-CMM para ver onde sua organização está.