A inteligência artificial pode aumentar a produtividade, mas não substitui uma gestão eficiente. Entenda por que processos bem definidos são a base para o sucesso da IA nas empresas.
Em resumo:
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A inteligência artificial passou a ocupar o centro das estratégias corporativas.
Em muitas organizações, porém, surgiu uma expectativa equivocada: a de que a tecnologia será capaz de resolver problemas que, na realidade, pertencem à gestão.
É comum encontrar empresas que acreditam que uma ferramenta de IA compensará processos confusos, responsabilidades pouco definidas e critérios de decisão inconsistentes.
Essa expectativa não se sustenta.
A inteligência artificial não substitui uma gestão eficiente. Ela amplia aquilo que a empresa já faz.
Quando a organização possui processos claros, a IA acelera resultados.
Quando esses processos são desorganizados, a tecnologia apenas amplia os problemas, agora em maior velocidade e escala.
A principal revolução promovida pela IA não está em eliminar falhas de gestão, mas em torná-las mais visíveis.
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O entusiasmo em torno da inteligência artificial frequentemente ignora uma etapa fundamental: preparar a organização para utilizá-la.
Pesquisas conduzidas por Erik Brynjolfsson, professor do MIT, mostram que o retorno sobre investimentos em novas tecnologias costuma aparecer apenas entre três e cinco anos após a implementação.
O motivo não é uma limitação da tecnologia, mas a necessidade de reorganizar processos, papéis e formas de trabalho antes que os benefícios sejam percebidos.
Na prática, esse padrão tem se repetido em empresas que iniciaram projetos de IA.
Os ganhos aparecem rapidamente em atividades específicas, mas surgem dificuldades quando os processos não estão documentados ou quando diferentes equipes executam a mesma atividade de maneiras distintas.
Em muitos casos, o custo de integração acaba sendo superior ao previsto justamente porque a empresa tenta automatizar algo que ainda não compreende completamente.
Antes de investir em qualquer solução de inteligência artificial, existe uma pergunta que merece prioridade: o processo está realmente preparado para ser automatizado?
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Um processo não está preparado para automação apenas porque está registrado em uma planilha ou fluxograma.
Ele está pronto quando qualquer profissional consegue executá-lo corretamente utilizando apenas a documentação disponível, sem depender da experiência acumulada por colegas ou de informações transmitidas informalmente.
Esse é um teste simples, mas bastante revelador.
Se a organização não consegue documentar claramente como determinada atividade deve ser realizada, dificilmente conseguirá automatizá-la de maneira segura.
Um exemplo ilustra bem esse cenário.
Imagine uma empresa que decide automatizar, com inteligência artificial, seu relatório semanal de vendas.
A tecnologia funciona exatamente como esperado: gera o documento em poucos segundos, organiza os dados e distribui o relatório automaticamente.
Meses depois, descobre-se que os indicadores utilizados estavam incorretos havia anos.
O relatório manual já apresentava erros, mas ninguém havia percebido porque ninguém analisava seus resultados de forma consistente.
A IA não criou o problema. Ela apenas acelerou a produção e a distribuição de informações equivocadas.
Esse é um dos maiores riscos da inteligência artificial. Dados incorretos produzem respostas incorretas.
A diferença é que os resultados gerados pela IA costumam apresentar aparência de precisão, linguagem consistente e formatação profissional, o que torna os erros mais difíceis de identificar.
Organizações que obtêm resultados consistentes com IA costumam seguir uma ordem bastante diferente daquela observada em muitas empresas.
A tecnologia não é o ponto de partida.
Primeiro, é necessário compreender detalhadamente o processo.
Depois, identificar quais critérios orientam as decisões tomadas durante sua execução.
Somente então faz sentido automatizar atividades que estejam suficientemente estruturadas.
Na prática, essa sequência pode ser resumida em três etapas:
Essa abordagem não representa resistência à inteligência artificial.
Ao contrário, ela aumenta significativamente as chances de sucesso dos projetos de automação.
Nos próximos anos, muitas empresas afirmarão que implementaram inteligência artificial com sucesso.
Provavelmente, elas terão uma característica em comum.
Não serão necessariamente as organizações que compraram mais ferramentas ou iniciaram seus projetos primeiro.
Serão aquelas que aproveitaram a transformação tecnológica para revisar processos, esclarecer responsabilidades e estabelecer critérios objetivos de decisão.
A inteligência artificial não substitui esses fundamentos.
Ela apenas amplia a capacidade de execução construída por uma boa gestão.
Por isso, antes de investir em uma nova solução de IA, vale fazer um exercício simples: documente o processo que pretende automatizar de forma que um colaborador recém-contratado consiga executá-lo sem depender de explicações adicionais.
Se isso ainda não for possível, talvez o maior investimento não seja em inteligência artificial, mas em gestão.
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Mario H. Trentim é membro do Board of Directors do PMI, Reitor da Allevo Tech/Qeevo Group, doutorando pelo ITA, autor de 13 livros sobre gestão e execução estratégica e atua como conselheiro em organizações em transformação.
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