Dados e processos se tornam essenciais para adoção de IA generativa, analisa Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira

A adoção bem-sucedida costuma depender da organização de dados, da maturidade dos processos e da clareza sobre o problema que a tecnologia deveria resolver.

A corrida para adotar inteligência artificial generativa levou muitas empresas a contratar ferramentas antes de entender se a própria operação estava pronta para incorporá-las. O resultado, em boa parte dos casos, é um projeto que não sai do papel ou que entrega resultados muito abaixo do esperado, não pela qualidade da tecnologia, mas pela falta de preparo interno para usá-la. O descompasso entre expectativa e resultado prático se repete em diferentes setores, independentemente do porte da empresa ou do orçamento disponível para a iniciativa.

Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, CTO, expõe alguns sinais que ajudam a diferenciar empresas realmente prontas para esse tipo de adoção daquelas que ainda precisam ajustar processos internos antes de investir. O primeiro deles é a clareza sobre qual problema específico a inteligência artificial deveria resolver, ponto que costuma ficar em segundo plano em projetos que nascem apenas da pressão para acompanhar uma tendência de mercado.

Organização de dados vem antes da ferramenta

Modelos de inteligência artificial generativa dependem diretamente da qualidade dos dados que alimentam seus processos. Empresas com informações espalhadas em planilhas soltas, sistemas desconectados ou registros incompletos costumam ter resultados decepcionantes, mesmo contratando as ferramentas mais avançadas disponíveis no mercado. Antes de qualquer investimento em inteligência artificial, a organização dos dados da empresa costuma ser o ponto de partida, envolvendo centralização, atualização e padronização mínima das informações.

O trabalho de organização prévia, embora menos visível do que a implementação de uma nova ferramenta, costuma determinar se o projeto vai funcionar na prática ou ficar restrito a testes isolados. Empresas que pulam essa etapa costumam descobrir o problema apenas depois de já terem investido tempo e orçamento na ferramenta, quando corrigir a base de dados se torna mais custoso do que teria sido no início. Nesses casos, o atraso na correção também compromete o cronograma inicial do projeto, gerando frustração tanto na equipe técnica quanto na liderança que aprovou o investimento.

Processos mal definidos travam qualquer automação

Automatizar uma tarefa que já é confusa ou inconsistente tende a multiplicar o problema em vez de resolvê-lo. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira pontua que empresas com processos bem documentados e etapas claras conseguem extrair resultados muito mais consistentes da inteligência artificial do que negócios que tentam automatizar rotinas que nunca foram formalmente mapeadas.

O mapeamento prévio de processos também ajuda a identificar em quais etapas a inteligência artificial realmente agrega valor, evitando o erro comum de aplicar a tecnologia de forma genérica em toda a operação, sem considerar onde ela de fato reduz esforço ou melhora a qualidade do resultado entregue. Times que fazem esse exercício antes da implementação costumam priorizar melhor os recursos disponíveis e evitam gastar orçamento em frentes que trariam pouco retorno prático.

Capacitação da equipe define o sucesso da adoção

Ferramentas avançadas costumam entregar pouco resultado quando a equipe não sabe como incorporá-las à rotina de trabalho. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira sinaliza que empresas que investem tempo em capacitação, mesmo que básica, conseguem uma curva de adoção mais rápida do que aquelas que simplesmente distribuem acesso a uma nova ferramenta e esperam resultados imediatos.

O investimento em capacitação costuma incluir também a definição de responsáveis por acompanhar o uso da ferramenta ao longo do tempo, ajustando processos conforme a equipe ganha familiaridade e identifica novas oportunidades de aplicação dentro da própria rotina de trabalho. Empresas que mantêm esse acompanhamento ativo, em vez de tratar a capacitação como um evento único, costumam sustentar ganhos de produtividade por mais tempo e evitam que a ferramenta caia em desuso poucos meses depois da implementação.

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