Quando um líder tem essa compreensão, a IA deixa de ser uma fonte de angústia e se torna uma ferramenta poderosa para o crescimento
Por Alexandre Torres
Outro dia eu ouvi alguém falando que conversa sobre IA na mesa de jantar. Se isso não é sinal de um hype no assunto, não sei mais o que seria.
Já falei em outro artigo sobre a ansiedade que isso gera nos líderes de negócio. Agora quero avançar um pouco mais no tema de como você pode usar essa tecnologia para realmente impulsionar os negócios.
A palavra chave aqui é “caso de uso”. Eu sei que esse é um termo meio estranho. Uma tradução direta do equivalente em inglês, mas funciona.
O caso de uso nada mais é do que a aplicação real, dentro de fronteiras específicas, daquilo que você quer explorar, por exemplo, “atendimento ao cliente”, ou “predição de fraudes”.
Não se trata de explorar a IA porque é a tendência do momento, mas de entender como ela se encaixa no seu modelo de negócios e como pode resolver problemas específicos ou otimizar processos. Quando um líder tem essa compreensão, a IA deixa de ser uma fonte de angústia e se torna uma ferramenta poderosa para o crescimento.
O essencial na implementação de tecnologias como a Inteligência Artificial é garantir que cada aplicação tenha um propósito claro e traga benefícios reais. Definir Casos de Uso bem estruturados e com um Retorno sobre o Investimento (ROI) positivo é crucial para evitar o uso desnecessário ou ineficaz da IA. Afinal, a tecnologia deve servir como uma ferramenta para resolver problemas específicos e agregar valor, e não ser utilizada apenas por ser uma tendência.
Um bom caso de uso deve ter duas características: relevância e valor. A relevância define um cenário central ou importante para o seu negócio. Nada de gastar tempo e dinheiro com coisas secundárias. Todos os setores da empresa estão gritando por melhorias, mas a prioridade é do core business, fontes de receita ou áreas de exposição.
Adicionalmente, o caso de uso deve converter o investimento em valor. Se o objetivo é melhorar um processo de negócio, esse processo deve economizar algumas vezes mais do que o que foi gasto ou aumentar o faturamento. Um exemplo é a automação da relação com clientes. Ela faz sentido se eu tenho muito custo com mão de obra e uma possibilidade de redução grande de custo.
Se estamos falando de investimento em dados e predição, o resultado da predição deve seguir na mesma linha, por exemplo, a previsibilidade no churn deve ser insumo para a redução do churn, gerando um saldo positivo ao final, ou a detecção de fraudes deve trazer um benefício para a reputação ou para a redução de prejuízo.
Essa descoberta de casos de uso para investimento em IA é o tipo de coisa que é mais fácil falar do que fazer. Quando se trata de projetos de IA, estamos navegando em águas desconhecidas onde cada discovery e pesquisa são essenciais. Não há como prometer resultados.
A cultura de inovação da empresa e o feeling da liderança são cruciais para navegar na incerteza. Eles nos permitem abraçar os riscos e, ao mesmo tempo, manter os olhos abertos para as oportunidades que podem surgir no caminho. É um equilíbrio delicado entre ciência e intuição, entre dados e sonhos.
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