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Há grandes expectativas de que a inteligência artificial impulsione a produtividade, mas pesquisas recentes mostram que as equipes estão tendo dificuldades para extrair valor significativo da tecnologia.
Segundo a McKinsey, nove em cada dez organizações utilizam IA em pelo menos uma função de negócios, mas menos da metade o faz em grande escala (7%) ou está em fase de expansão (31%). E quando as empresas tentam implementar IA, dados do MIT mostram que apenas 5% dos projetos-piloto resultam em rápido crescimento da receita. Isso significa que a maioria dos projetos de IA apresenta baixo desempenho ou fracassa logo de início.
Para impactar significativamente a receita, os funcionários precisam usar IA em larga escala. Eles precisam saber por que ela está sendo implementada, como devem usá-la e o que significa sucesso. A realidade é que muitas organizações não conseguiram articular essa visão.
O que está impedindo as equipes de tecnologia de alcançarem a produtividade em escala com IA?
• Excesso de informações: Nos últimos anos, houve uma proliferação de soluções de produtividade baseadas em IA. Com tantas opções, muitas organizações têm dificuldade em definir quais funcionalidades realmente precisam.
• Adoção desigual entre as equipes: Nem todos os funcionários têm as habilidades necessárias para adotar automaticamente uma nova tecnologia. Simplesmente dizer aos funcionários para “usarem IA” é como um treinador dizer a um atleta para “correr mais rápido”. Sem orientação e estrutura, não funcionará.
• Ganhos de Produtividade Isolados: Usar IA para otimizar uma etapa de um processo não resolve o problema de todo o fluxo de trabalho. Por exemplo, se um engenheiro de software gasta apenas 30% do seu tempo programando, uma ferramenta de IA que melhore a produtividade da programação em 50% terá um impacto limitado.
• Expectativas Irreais: Muitas vezes, as empresas optam por implementar uma solução de IA com base em casos de sucesso de organizações semelhantes, mas não consideram que a IA tem suas próprias limitações. Lembre-se: não é uma solução mágica para todos os problemas.
A boa notícia é que todos esses desafios podem ser superados com uma gestão de mudanças adequada.
7 passos para aumentar a produtividade da IA em escala
Para implementar IA em larga escala, as empresas precisam pensar de forma sistêmica. Na Darrow, desenvolvemos o seguinte processo para orientar nossas equipes no planejamento, implementação, monitoramento e escalonamento da IA.
1. Atribua a responsabilidade de forma clara.
Campeões internos são essenciais para a IA em escala. Você precisa de um único campeão em toda a empresa para garantir o sucesso do projeto. Essa pessoa deve ser um especialista em IA com experiência em implementações de grande porte. Em seguida, designe campeões em cada equipe e departamento para liderar o processo nesses respectivos níveis.
2. Mapear fluxos de trabalho
Trabalhe com seus responsáveis para documentar cada fluxo de trabalho principal e suas etapas, incluindo entradas, saídas, recursos e gargalos. Observe quais departamentos, equipes e indivíduos são responsáveis por cada etapa e como as informações fluem entre eles.
3. Identificar oportunidades de alto impacto
Os responsáveis devem analisar os fluxos de trabalho mapeados e determinar onde a IA terá maior impacto na produtividade. É possível que uma única solução de IA impacte diversas etapas de um processo. Sem um mapeamento completo e prévio dos processos, corre-se o risco de não perceber essas conexões.
4. Concentre-se na solução certa
O desafio nesta etapa é evitar a otimização excessiva. Analise o mercado para identificar as soluções disponíveis e escolha algumas que pareçam adequadas às suas necessidades. Em seguida, selecione uma e comece a usá-la. Você aprenderá ao longo do processo se deve experimentar outra opção.
5. Defina KPIs mensuráveis
Identificar seus principais KPIs antecipadamente esclarecerá sua visão de como deve ser o sucesso com essa solução de IA. Também permitirá que seus defensores mensurem o progresso de forma eficaz. Isso compartilha a responsabilidade e ajuda a demonstrar o valor da solução — ou justificar uma mudança de rumo.
6. Iterar continuamente
Após a implementação, repita os passos três a cinco. Fluxos de trabalho iterativos fomentam a inovação desde a base. Este exercício ajudará seus líderes a identificar a melhor forma de ajustar o projeto de IA atual e onde implementar a IA em seguida.
7. Assista a The Horizon
Ao explorar novas aplicações de IA na sua organização, certifique-se de que suas equipes estejam cientes da ampla gama de novas ferramentas, recursos e casos de uso disponíveis no mercado. Discuta o potencial da IA nos seus fluxos de trabalho durante as reuniões diárias, retrospectivas pós-sprint e sessões de coaching individual.
Um processo sistemático é o primeiro passo para confiar na IA
As empresas ainda enfrentam obstáculos significativos na implementação da IA. Grande parte disso decorre da conhecida desconfiança dos funcionários em relação à tecnologia. É aí que este guia pode ajudar.
A inovação com IA acontecerá de baixo para cima, assim como a confiança na IA. Ao adotar um processo transparente e sistemático para a implementação da IA, os líderes de tecnologia convidam suas equipes a ajudar a definir, mensurar e, em última instância, assumir a responsabilidade pelo sucesso da IA em suas organizações.
