Depois de uma primeira fase marcada pela pressão para experimentar inteligência artificial em diferentes partes das organizações, empresas começam a enfrentar uma questão mais pragmática: quanto a tecnologia custa e qual resultado efetivamente entrega ao negócio? Para Rômulo Cioffi, Chief AI Officer (CAIO) e COO da Squadra, o mercado precisa deixar para trás a ideia de que cada nova evolução da IA será capaz de resolver todos os problemas e avançar para uma adoção mais racional e estratégica.
O executivo conversou com a TI Inside durante evento promovido pela Squadra e Sensedia para discutir um estudo realizado com apoio do MIT. O encontro reuniu cerca de 40 lideranças de diferentes setores em São Paulo e teve como uma das principais discussões justamente a passagem dos pequenos experimentos para aplicações capazes de produzir resultados concretos para as empresas.
Assista a entrevista completa.
Na avaliação de Cioffi, a popularização da inteligência artificial criou uma pressão intensa pela adoção. A tecnologia avançou inicialmente no cotidiano das pessoas e posteriormente ganhou espaço dentro das organizações, acompanhada também por uma forte exposição de mercado.
O resultado foi uma corrida para experimentar. O problema aparece quando as empresas começam a calcular o retorno dessas iniciativas e descobrem que determinadas aplicações não entregaram aquilo que era esperado.
Cioffi avalia que parte das organizações ainda não sabe claramente como começar a utilizar inteligência artificial, como medir sua utilização, quanto ela custa e se determinado caso de uso realmente é positivo para o negócio.
O mercado começa agora a entrar em uma etapa na qual essas perguntas ganham mais importância. Em vez de IA aplicada indiscriminadamente, a discussão passa a envolver estratégia, medição e impacto.
A “corrida do ouro” dos agentes ↩
O avanço da IA agêntica adicionou uma nova etapa a essa dinâmica.
Cioffi compara o momento a uma corrida do ouro. Depois da popularização dos modelos e das interfaces de inteligência artificial, agentes passaram a ocupar o centro das atenções como uma nova promessa tecnológica.
Para o executivo, entretanto, o agente precisa ser compreendido como mais um componente de tecnologia capaz de executar atividades em nome do usuário, e não como uma resposta universal.
O problema aparece quando cada novo conceito é perseguido pelas organizações como se fosse capaz de solucionar sozinho todos os desafios existentes.
Na avaliação do CAIO da Squadra, ainda existe otimismo excessivo em parte do mercado e empresas continuam investindo recursos de maneira inadequada por não partirem de uma análise mais racional sobre onde a tecnologia realmente pode gerar resultados.
Profissional passa a atuar como curador ↩
A transformação não acontece apenas na arquitetura tecnológica. Para Cioffi, um dos maiores impactos necessários para democratizar a utilização de IA dentro das organizações está na revisão do papel das pessoas.
Profissionais passam a exercer cada vez mais uma função de curadoria do conhecimento, avaliando se a inteligência artificial compreendeu corretamente aquilo que foi solicitado e se o resultado produzido efetivamente atende ao objetivo definido.
Essa mudança exige uma postura diferente de quem anteriormente estava concentrado diretamente na execução da atividade.
Na Squadra, o processo de adaptação começou há aproximadamente três anos e continua acontecendo diariamente. O motivo é a própria velocidade de evolução da tecnologia, que exige aprendizado constante.
A companhia trabalha com grupos em diferentes níveis de aprofundamento. Profissionais com conhecimento mais técnico estudam a tecnologia em maior profundidade e desenvolvem aplicações mais complexas. O conhecimento adquirido por esse grupo é posteriormente compartilhado com profissionais que estão em outro estágio de utilização.
Pessoas também podem migrar entre esses grupos conforme desenvolvem novas capacidades.
A intenção é criar um ambiente em que profissionais aprendam e ensinem continuamente, fazendo com que a evolução deixe de ficar concentrada em poucos especialistas e passe a alimentar a cultura da organização.
Governança precisa chegar ao custo e ao resultado ↩
Na visão apresentada por Cioffi, a democratização depende da governança e a organização precisa saber qual ferramenta está sendo utilizada, quem está utilizando, quem preparou aquela pessoa para utilizá-la, quanto aquela atividade está custando e qual resultado foi produzido.
Só então é possível avaliar se determinado conhecimento ou aplicação merece ser expandido para outras partes da companhia.
A própria experiência acumulada precisa se transformar em uma base de conhecimento. Os caminhos testados e considerados inadequados não precisam ser repetidos por diferentes equipes, enquanto as práticas que demonstraram a capacidade de extrair valor com menor custo podem ser compartilhadas.
A governança passa, assim, a funcionar também como um mecanismo para organizar o aprendizado produzido durante a experimentação.
O objetivo final continua relacionado a produtividade e redução de custos, mas a companhia busca construir uma cultura em que essas metas sejam perseguidas com visibilidade sobre o que está sendo feito.
Errar faz parte da experimentação ↩
Esse processo também exige espaço para iniciativas que não funcionem.
Cioffi defende uma cultura na qual a experimentação faça parte do cotidiano e interromper um processo que não apresenta o resultado esperado não seja tratado necessariamente como algo negativo.
O erro integra a descoberta. Quando uma equipe identifica uma abordagem que funciona, o aprendizado pode ser compartilhado e celebrado como um caminho para chegar ao resultado de maneira mais eficiente.
Para o executivo, as discussões entre lideranças de diferentes organizações também ajudam nesse processo porque mostram que dificuldades de adoção, capacitação e retorno não estão necessariamente restritas a uma única empresa.
A IA coloca diferentes mercados no mesmo processo de descoberta ↩
Cioffi também identifica uma diferença entre a inteligência artificial e as ondas tecnológicas anteriores.
Tecnologias como celular, internet e nuvem passaram por ciclos de adoção com diferenças maiores entre mercados. No caso dos modelos de IA, a disponibilização acontece de maneira muito mais simultânea globalmente.
Isso faz com que organizações de diferentes países estejam tentando descobrir, ao mesmo tempo, como utilizar a tecnologia dentro de seus negócios.
Para Cioffi, o estudo discutido durante o encontro ajudou justamente a separar aplicações que ainda estão cercadas por hype daquilo que começa a apresentar maior consolidação.
A conclusão apresentada pelo executivo é de que o processo ainda está no início.
Novos modelos e aplicações continuarão surgindo, o que exige das empresas uma postura permanente de aprendizado em vez da percepção de que a transformação já atingiu um estágio definitivo.
O humano e IA possuem papéis diferentes ↩
A necessidade de participação humana também permanece mesmo com o aumento das capacidades dos modelos. Cioffi considera que inteligência artificial e pessoas possuem características diferentes e precisam ser aplicadas de acordo com aquilo que fazem melhor.
A IA consegue trabalhar sobre grandes volumes de dados, reconhecer padrões e produzir respostas a partir do treinamento recebido. O humano, por sua vez, permanece responsável por capacidades relacionadas à criação, inovação, sentimento, priorização e avaliação do impacto produzido.
Por isso, o executivo não vê o papel das pessoas desaparecendo conforme a tecnologia avança.
O profissional passa a ser responsável por guiar o processo, realizar curadoria, avaliar se determinado resultado é adequado e decidir onde existem oportunidades de melhoria.
Na visão do CAIO da Squadra, encontrar a combinação correta entre essas capacidades será parte importante da inovação. O desafio não é apenas desenvolver novos modelos, mas descobrir onde e como utilizar inteligência artificial dentro das jornadas para que ela efetivamente produza transformação.
Primeiro vem o problema ↩
Essa busca também exige inverter uma lógica comum nos primeiros anos da IA generativa. Em vez de começar pela tecnologia e procurar posteriormente onde aplicá-la, a organização precisa identificar qual problema deseja resolver.
Cioffi coloca o humano no centro dessa definição. É a pessoa que identifica a dor, estabelece prioridades e avalia qual impacto deseja produzir.
A inteligência artificial entra posteriormente como uma nova alavanca disponível para solucionar aquele problema.
Para o executivo, tratá-la como uma tecnologia capaz de resolver indiscriminadamente qualquer desafio cria justamente o tipo de expectativa que levou parte das empresas a investir sem conseguir posteriormente comprovar os resultados.
A evolução para uma adoção mais madura passa, portanto, por reduzir o mistério em torno da IA e analisar racionalmente onde ela faz sentido.
Aplicação da tecnologia está aberta globalmente ↩
A experiência internacional da Squadra também reforçou para Cioffi a percepção de que as empresas estão enfrentando desafios semelhantes.
O executivo relatou experiências recentes na França e nos Estados Unidos e a participação da companhia em um hackathon realizado em Seattle no ano anterior. O time participou de uma disputa com 14 empresas, sendo a Squadra a única brasileira, e terminou em segundo lugar.
Para Cioffi, embora exista um grupo mais restrito de empresas desenvolvendo os grandes modelos, a aplicação da inteligência artificial está distribuída globalmente.
Cada organização conhece seus próprios desafios e pode encontrar maneiras diferentes de implementar a tecnologia.
Isso cria espaço para que empresas brasileiras também desenvolvam práticas relevantes, desde que consigam combinar a criatividade que o executivo atribui ao mercado nacional com maior capacidade de planejamento e governança.
O momento descrito pela Squadra é uma mudança na qualidade das perguntas feitas pelas empresas. Depois de experimentar modelos, copilotos e agora agentes, as organizações começam a precisar demonstrar onde está o retorno, quanto cada iniciativa custa e quais aplicações realmente merecem ganhar escala.
Para Cioffi, a próxima etapa exige equilibrar experimentação e disciplina: permitir que as pessoas testem e aprendam, aceitar iniciativas que não funcionem, compartilhar rapidamente as descobertas e construir governança suficiente para transformar esse aprendizado em resultado. A IA deixa de ser um objetivo em si e passa a precisar provar qual problema consegue resolver e qual valor efetivamente entrega.
Disponível em: TI INSIDE
