Quando foi o momento em que você percebeu que a IA poderia mudar tudo?
Para mim, foi uma conversa simples. Comecei a fazer perguntas a um LLM sobre um conjunto de dados internos que eu conhecia muito bem. Em segundos, eu tinha uma análise significativa e articulada, as principais tendências e padrões. Saí de lá com novas ideias e perspectivas.
Sempre que converso com CEOs que estão começando com IA generativa, peço que façam o mesmo: conectem um conjunto de dados confiável a um LLM corporativo. Então, comece a fazer perguntas.
Frequentemente, a experiência é reveladora.
Se a IA pode fazer tudo isso com um conjunto de dados, eles perguntam: o que ela pode fazer nas mãos de cada funcionário?
É isso que o mundo inteiro se pergunta, junto com outras perguntas como: qual é o limite das capacidades da IA? Até onde ela pode ir? E com que rapidez? E como podemos começar a usá-la de forma segura e eficaz hoje?
Recentemente, tive o prazer de conversar com o especialista em IA e professor da Wharton, Ethan Mollick. A perspectiva de Ethan sobre o nosso momento atual de IA era nítida e pertinente. Se você ainda não viu o nosso "Executive Exchange", recomendo muito assistir ao vídeo completo. Vale o seu tempo.
Desde então, tenho pensado mais sobre nossa conversa. Vou compartilhar abaixo alguns dos meus pensamentos. Se você é líder de negócios em qualquer área, este artigo ajudará você a entender como começar a implantar a IA na sua empresa. Eu também darei a você um roteiro de 30 dias para acelerar seu sucesso.
Os nervos não levam a lugar nenhum
Ethan disse que são necessárias "três noites sem dormir" para que os executivos entendam a IA. E eu concordo. Como mencionei, tive meu próprio momento de descrença, no qual fiquei impressionado com o que a IA era capaz de fazer. Depois disso, não consegui parar de mexer. E quanto a isso? Posso conectar essas duas coisas? O que acontece se eu fizer isso?
A maioria dos líderes que começa a experimentar com a IA tem uma experiência semelhante. E a maioria concorda que três dias de pouco ou nenhum sono são um pequeno preço para entender melhor essa tecnologia revolucionária.
E ainda assim, muitos CEOs estão esperando, se perguntando como a regulamentação e o cenário competitivo vão se desenrolar. Isso é um erro.
Eu disse recentemente a um de nossos clientes que, se o projeto de IA deles estiver aguardando atrás do projeto mestre de gerenciamento de dados, que está em andamento há décadas, a iniciativa de IA nunca será lançada.
Isso não significa que dados limpos e de qualidade não sejam importantes. Na verdade, são fundamentais. Mas isso significa que você não pode esperar até que tudo esteja perfeito para começar. O risco é alto demais para ficar de fora.
Você precisa começar a construir processos em torno da governança e implementação agora. A IA generativa não é como outras tecnologias. Como Ethan apontou, você não pode delegar à TI e pedir que eles implementem, porque suas implicações são muito abrangentes. Muda todo o escopo do trabalho. Entender isso é o primeiro passo para uma implementação bem-sucedida.
A produtividade precisa de uma meta
A segunda coisa que você precisa entender sobre a IA até 2026 é que a produtividade não é uma poção mágica. Ela não gerará magicamente mais receita para sua empresa.
Recentemente, eu conversava com um colega que brincou sobre como um funcionário usou IA para criar uma apresentação de PowerPoint complexa, e outro pediu à IA para resumi-la em tópicos. Sim, criar a apresentação em PowerPoint foi mais "produtivo", mas acabou virando um ciclo vicioso de produtividade.
Outro exemplo que Ethan compartilhou: você pode levar 400 PowerPoints para uma chamada de vendas, mas ter mais PowerPoints não é o resultado desejado. Concordo com o Ethan: a produtividade só tem valor quando visa a um resultado específico para a empresa. É uma alavanca, mas precisa levar a resultados melhores. Comece pelo fim e otimize a partir daí.
Como você vê seu talento vai determinar tudo
Por anos, ouvimos "pessoas, processos e tecnologia" como a força motriz por trás da transformação digital. O curioso sobre a IA é que muitos líderes estão invertendo isso.
Eles estão analisando primeiro a tecnologia, depois criam processos para ela e, por fim, consideram as pessoas como um custo variável. Infelizmente, muitas organizações podem se sentir tentadas a trocar o talento pela tecnologia.
Essa é uma fórmula perdedora. Gera economias de curto prazo a um custo incalculável. Pergunte-se quem sai ganhando: as empresas que usam a IA para fazer a mesma quantidade de trabalho que fazem hoje ou aquelas que expandem a capacidade usando a IA de maneiras inteligentes e criativas?
Você precisa de um novo modelo operacional
Para fazer a IA funcionar para sua organização, você precisa de uma nova estrutura organizacional. Ethan falou sobre um que acredito ser pragmático e prático: liderança, lab e multidão.
O líder é você, sou eu, é qualquer um que toma decisões para a empresa. A multidão são seus funcionários, aqueles que usam ferramentas de IA todos os dias. E o lab, talvez a parte mais importante, é uma equipe dedicada de funcionários que está constantemente experimentando com a IA, sendo aqueles que identificam novos casos de uso, comparam-nos com o status quo e descobrem maneiras seguras e inteligentes de implementar IA nos fluxos de trabalho principais.
Se sua organização for parecida com a minha, você tem regras e regulamentos rígidos sobre como criar, transportar e implantar coisas. Os processos estabelecidos em torno dessas questões são cruciais. Mas eles são lentos. Não foram projetados para IA.
A ideia por trás do lab é isolar um grupo de especialistas e deixá-los experimentar. Na Alteryx, implementamos algo parecido e tornamos uma regra inegociável: nada sai do lab até que seja revisado e aprovado. Depois, incentivamos que fossem tão ambiciosos quanto quisessem com a IA.
Eu adoro a estrutura do Ethan porque parece a peça que falta. Na Alteryx, demos a todos os nossos funcionários acesso à versão corporativa do ChatGPT. A pergunta que sempre nos fazíamos, no entanto, era como incentivar adequadamente os funcionários a compartilhar fluxos de trabalho e casos de uso de IA generativa em toda a organização.
No esquema do Ethan, tudo filtra pelo laboratório. O lab entende o que a liderança quer, e a multidão pode trazer as ideias livremente para o lab. Depois, o lab pode refinar, direcionar ou rejeitar essas ideias, e a liderança pode recompensar os funcionários de acordo. De repente, você ativou toda a sua organização como uma espécie de laboratório de IA. Você está inovando e experimentando como uma empresa.
E esse é apenas um esquema, claro. A conclusão é que você precisa mudar a forma como incentiva os funcionários a usar IA. Caso contrário, como Ethan apontou, eles guardam os avanços para si, principalmente se compartilhá-los faz os colegas perderem o emprego.
O manual do CEO para os próximos 30 dias
Se você é líder tentando passar da ambição para o impacto, eu focaria estes quatro passos.
1. Trabalhe diretamente com um modelo de ponta usando dados reais
Comece com um conjunto de dados internos confiáveis, algo que você já usa para administrar a empresa, seja pipeline, abandono, orçamento x realizado, chamados de suporte ou feedback do cliente. Integre-o a um LLM empresarial e comece a fazer perguntas que você faria em uma reunião de liderança.
Depois de fazer isso algumas vezes, você começará a entender no que esses sistemas são bons e no que eles podem ou não fazer. Você terá contexto para entender onde e como começar a aplicá-lo na sua empresa.
2. Monte um laboratório
Dê permissão para uma equipe pequena e dedicada para agir rápida e livremente, com uma regra clara: nada sai do laboratório sem revisão e aprovação. O trabalho do laboratório é pegar as melhores ideias da empresa, transformá-las em fluxos de trabalho repetíveis e, em seguida, colocar esses fluxos de trabalho nas mãos dos funcionários.
3. Crie uma política com níveis de risco que habilite o uso
Tentar mitigar todos os riscos paralisará seu progresso para sempre, mas isso não significa que você tenha que aceitar cegamente todos os riscos. Dê às pessoas acesso a LLMs de nível empresarial; caso contrário, elas usarão as próprias versões e potencialmente vazarão seus dados para ferramentas não aprovadas. Além disso, priorize plataformas de dados que tenham dados transparentes, auditáveis e governáveis.
Depois de estabelecer seus limites, incentive os funcionários a experimentar livremente. Você pode se surpreender com o que eles criam. Eu sei porque já passei por isso.
4. Escolha dois fluxos de trabalho de alto valor e infunda IA neles
Escolha dois fluxos de trabalho de alto valor que aconteçam toda semana, mas que envolvam muito trabalho manual. Depois, integre IA diretamente nesses fluxos de trabalho para que ela realmente mude a forma como o trabalho é feito. Implantar dois fluxos de trabalho vai lhe dar uma estrutura e ideias para trazer outros pilotos para produção.
O sucesso começa com você
A IA está evoluindo rapidamente. Às vezes, é difícil não sentir que estamos com um choque tecnológico. Mas, como líderes empresariais, é nosso trabalho definir o ritmo. O gerenciamento de mudanças da IA tem que vir da liderança. Tem que vir de você.
A implementação da IA exige uma reformulação completa da estrutura organizacional e dos incentivos. E, para fazer isso, você precisa entender o que a IA pode e não pode fazer. Você precisa sujar as mãos. A experimentação leva à realização, que leva à implementação.
De certa forma, nosso trabalho como líderes nunca foi tão difícil. Mas nunca foi tão empolgante. Temos a chance de repensar como trabalhamos e como podemos tornar o trabalho dos nossos funcionários mais impactante e significativo. Fazer isso vai mudar a trajetória da sua empresa.
Assista ao Executive Exchange com Ethan Mollick para ver como as principais equipes estão governando e ampliando os fluxos de trabalho de IA em toda a empresa.