A IA passou da fase experimental para a fase de produtividade.
O que agora nos obriga a lidar com uma grande questão: o que a empresa está ganhando com isso?
Neste momento, a maioria das organizações já investiu em modelos, infraestrutura, aplicativos e agentes. Esses investimentos estão começando a gerar fluxos de trabalho mais rápidos, recursos de new e casos de uso promissores. Mas também podem criar mais uma camada de trabalho em torno da própria IA.
As equipes preparam dados, reconciliam registros conflitantes, reúnem o contexto ausente, validam resultados e investigam como a IA chegou às suas conclusões. A tecnologia pode acelerar uma parte de um processo, ao mesmo tempo em que cria um novo fluxo de trabalho de validação em torno dela.
Esse esforço oculto é o “Imposto da Confiança na IA”. E ele pode, discretamente, consumir parte do valor que a IA deveria criar.
Para combater esse “imposto”, o próximo passo é reduzir o trabalho evitável em torno da IA. Dessa forma, uma parcela maior do investimento se traduz em valor mensurável.
Comece pela decisão que o agente precisa aprimorar
É tentador iniciar uma iniciativa de IA perguntando onde seria possível implantar um agente. Começar pela decisão ou pelo fluxo de trabalho que você deseja melhorar confere ao projeto um objetivo mais claro.
O que deveria acontecer mais rapidamente? Onde uma maior consistência poderia agregar valor? Quais etapas manuais estão atrasando o processo atualmente? O que um resultado melhor significaria para a empresa?
A partir daí, determine o que a IA precisará para tomar ou apoiar essa decisão:
- Quais domínios de dados estão envolvidos?
- Quais regras e políticas de negócios se aplicam?
- Qual é o nível adequado de revisão humana?
- Que evidências seriam necessárias para explicar ou defender o resultado?
- Como a empresa avaliará se o fluxo de trabalho melhorou?
Um agente gera valor ao aprimorar um processo significativo com a combinação certa de velocidade, consistência, contexto e controle. A autonomia pode fazer parte dessa equação, mas não deve ser o único indicador de sucesso.
Apresente à IA o panorama completo da empresa
A qualidade dos dados continua sendo fundamental. À medida que a IA assume decisões que abrangem toda a empresa, ela também precisa das relações e do contexto que conectam os registros individuais.
Considere um agente que auxilia na tomada de uma decisão sobre um produto. Os dados do produto podem ser essenciais, mas o agente também pode precisar de informações sobre fornecedores, expectativas dos clientes, condições de estoque, dados de localização, termos contratuais ou requisitos regulatórios.
Sem essas conexões, a IA pode produzir uma resposta que pareça razoável, mas que careça do contexto necessário para ser utilizada com confiança.
O desafio dos dados da IA agora abrange qualidade, relacionamentos, contexto e controle.
Isso significa dar à IA acesso a registros precisos e ao significado comercial por trás deles. Ela precisa compreender:
- Como produtos, clientes, fornecedores, locais e ativos se relacionam
- Quais definições, classificações e hierarquias a empresa utiliza
- Quais políticas e regras regem uma decisão
- Quem pode acessar, alterar, aprovar ou agir com base nas informações
- De onde vieram os dados subjacentes
- Como o resultado pode ser rastreado e explicado
Juntos, esses elementos transformam um conjunto de registros em um contexto de negócios. Eles também podem reduzir o trabalho de preparação, reconciliação e investigação que as equipes realizam após a geração de um resultado de IA.
Escolha onde utilizar a IA e onde criá-la
Não existe um caminho único para integrar agentes à empresa.
Alguns casos de uso são comuns e repetíveis. Um recurso pronto para uso, que possa ser configurado de acordo com seu modelo de dados, pode ser o caminho mais rápido para gerar valor.
Outros fluxos de trabalho podem refletir seus processos, dados e conhecimentos específicos, o que, por sua vez, pode exigir agentes personalizados, projetados de acordo com a forma como a empresa realmente opera.
A maioria das organizações provavelmente utilizará uma combinação de ambos.
Em ambos os casos, os agentes devem operar dentro das mesmas normas de governança e controles corporativos que regem os dados que utilizam.
Requisitos de permissões, segurança, orquestração, rastreabilidade e revisão precisam fazer parte do projeto do agente desde o início. Adicioná-los posteriormente gera mais trabalho e pode limitar a confiança com que a empresa utiliza esse recurso.
Isso se torna ainda mais importante à medida que os agentes atuam em diferentes domínios. Um agente que utiliza dados de produtos, clientes, fornecedores e localizações deve seguir as regras, a propriedade e as permissões que regem esses registros.
Maior autonomia exige medidas de proteção mais robustas.
Avalie o retorno e o trabalho necessário para confiar nisso
Avaliar a adoção da IA é relativamente fácil. As organizações podem contabilizar implantações, usuários, interações, tarefas concluídas e tempo economizado.
Uma avaliação mais completa do valor da IA também leva em conta o trabalho envolvido nesses resultados.
Considere monitorar:
- Tempo gasto na preparação de dados para a IA
- Tempo gasto validando ou corrigindo resultados
- Registros e fontes reconciliados manualmente
- Resultados que exigem intervenção humana
- Capacidade de rastrear um resultado até seus dados subjacentes
- Tempo necessário para concluir o fluxo de trabalho alvo
- Melhorias geradas em produtividade, custo, receita ou experiência
Em conjunto, essas métricas oferecem uma visão mais clara do retorno.
Um fluxo de trabalho pode parecer mais rápido até que uma equipe de dados passe horas resolvendo inconsistências antes que alguém possa utilizar o resultado. Um agente pode concluir mais tarefas sem gerar mais valor se os funcionários precisarem verificar e corrigir repetidamente seu trabalho.
O julgamento humano continuará sendo essencial, especialmente quando as decisões acarretam consequências significativas nas áreas financeira, regulatória, operacional ou relacionadas aos clientes. Dados, contexto e governança de melhor qualidade ajudam as pessoas a direcionar esse julgamento para onde ele agrega mais valor.
O objetivo é reduzir o número de problemas evitáveis a serem corrigidos e obter melhores fundamentos para as decisões que as pessoas ainda precisam tomar.
Transformar a atividade de IA em inteligência confiável
A IA já demonstrou que é capaz de gerar mais inteligência. A próxima fase consiste em tornar essa inteligência confiável o suficiente para apoiar ações significativas.
Essa evolução começa com dados confiáveis. Ela avança por meio de um contexto de negócios conectado, governança clara, explicabilidade e rastreabilidade. Juntos, esses elementos criam inteligência confiável: inteligência com base na qual as pessoas e a IA podem agir com confiança.
Os custos da IA já estão se acumulando. Para melhorar o retorno, é hora de examinar o que a IA está produzindo, o que é necessário para confiar em seus resultados e quanto valor permanece após a conclusão do trabalho de validação.
A verdadeira medida do progresso da IA vai além do número de agentes implantados.
O que importa é com que confiança esses agentes podem contribuir para decisões que se sustentam.
