Como saber se a sua empresa está pronta para a IA

«Estamos preparados para usar inteligência artificial?» costuma ser respondida com uma lista de sistemas e uma conta ao orçamento. São as respostas erradas, porque a pergunta não é sobre tecnologia.

A inteligência artificial faz uma coisa só: encontra padrões no que já aconteceu e usa-os para sugerir o que fazer a seguir. Se a sua operação não tiver padrões — porque cada caso é tratado à sua maneira e a informação muda conforme quem a escreve — não há nada para encontrar.

Descobrir se tem ou não padrões não exige auditoria. Exige olhar para uma semana normal e reparar em quatro coisas.

Repare no que acontece antes da reunião de segunda

Alguém prepara os números. A pergunta é quanto tempo demora e o que é que faz durante esse tempo.

Se abre um relatório e imprime, bom sinal: a informação está pronta a ser usada. Se exporta três ficheiros, cola-os num quarto, corrige duas linhas que sabe estarem erradas e só então imprime, aquilo que tem à sua frente não é um relatório — é uma reconstrução semanal feita à mão, que existe porque nenhum sistema sozinho sabe a resposta.

Uma inteligência artificial ligada a esses sistemas iria buscar os mesmos dados errados, sem a correção que essa pessoa faz de cabeça.

Repare a quem é que as pessoas perguntam

Durante a semana, quando alguém precisa de saber em que estado está um processo, o que faz? Vai ao sistema, ou levanta-se e pergunta ao colega?

Perguntar ao colega é mais rápido e não tem mal nenhum de vez em quando. Quando é o hábito, está a dizer duas coisas: que o sistema não tem a resposta, ou que a tem mas ninguém confia nela. Nos dois casos, o conhecimento verdadeiro sobre a operação está nas pessoas e não nos registos — e é nos registos que a IA vai procurar.

Repare no que é exceção

Escolha um processo e acompanhe dez casos. Quantos seguiram o caminho normal do princípio ao fim?

Se foram oito ou nove, tem um processo. Se foram três, não tem: tem dez maneiras de fazer a mesma coisa, e o «caminho normal» é uma ficção que só existe no manual.

Isto é importante porque um sistema que aprenda com esses dez casos vai aprender a inconsistência. Vai sugerir, com toda a confiança, o que fazer a seguir — e a sugestão vai estar certa umas vezes e errada outras, sem que seja possível perceber porquê. É a forma mais rápida de as equipas deixarem de usar a ferramenta.

Repare no que fica por escrever

Há decisões que se tomam todos os dias e que nunca ninguém escreveu: que clientes levam prazo alargado, que pedidos passam à frente, quando é que se dispensa o adiantamento.

Quem cá está há dez anos sabe de cor. Quem entrou há três meses pergunta. A IA não pode fazer nem uma coisa nem outra: só conhece o que está registado.

Pôr essas regras por escrito costuma ser a parte mais aborrecida e mais útil da preparação. E tem um efeito secundário agradável: metade delas, vistas à luz do dia, já não fazem sentido nenhum.

O que fazer com o que viu

Se as quatro observações correram mal, a conclusão não é «não avançar». É avançar por outro lado: escolher uma área pequena onde a base já esteja razoável e começar aí, em vez de tentar endireitar a empresa toda.

Se correram bem, provavelmente já está mais preparado do que julgava, e o que falta é escolher o primeiro caso e medi-lo.

Em qualquer dos cenários, o trabalho que aparece à frente é o mesmo de sempre: arrumar a origem dos dados, ligar sistemas que não se falam e escrever o que só existe de cabeça. É o que fazemos em consultoria e execução e em CRMs e integrações.

Quer uma leitura de fora?

Conte-nos como é uma semana normal na sua empresa e que sistemas a suportam. Dizemos-lhe onde está a base sólida e onde não está.

Pedir orçamento