Comece com problemas, explore opções e identifique fornecedores confiáveis — um guia rápido para iniciar com IA.

Com 77% das empresas já usando ou explorando o uso de IA, e mais de 80% afirmando que isso é uma prioridade máxima, os líderes estão ansiosos para obter o máximo valor dessa tecnologia. No entanto, o grande volume de soluções disponíveis e a enxurrada de mensagens de marketing que as acompanham podem dificultar a busca por um caminho claro. Aqui estão algumas diretrizes para ajudá-lo a avaliar as capacidades das ferramentas de IA e determinar a melhor opção para sua organização.

Quando a mídia elogia uma plataforma específica, ou você descobre que seus concorrentes estão usando a mesma, é natural se perguntar se você também deveria. Mas antes de examinar um novo sistema, identifique os problemas que sua empresa enfrenta. Quais são seus principais desafios? Quais são suas necessidades fundamentais? Uma vez que você redirecionou seu foco, reformule a solução que está considerando através dessa perspectiva.

Se a tecnologia de IA resolver problemas bem definidos e mensuráveis que sua empresa tem enfrentado (ou seja, automatizando tarefas rotineiras ou aumentando a produtividade da equipe), a ferramenta vale a pena explorar. Se não houver uma conexão direta com a solução dos seus problemas, passe para frente. A IA pode ser incrivelmente poderosa, mas possui limitações. Seu objetivo deve ser aplicá-la apenas nas áreas onde ela pode causar um impacto significativo.

Programas piloto e orçamentos experimentais

Quando você determina que um dado sistema pode apoiar estrategicamente suas necessidades, você cumpriu o primeiro critério necessário — mas isso não significa que você está pronto para fazer uma compra. O próximo passo é dedicar um tempo para testar a tecnologia de maneira significativa através de um programa piloto em pequena escala para determinar sua eficácia.

Os testes mais valiosos utilizam uma estrutura vinculada a indicadores-chave de desempenho (KPIs) cruciais. De acordo com Google Cloud: “Os KPIs são essenciais nas implementações de IA generativa por várias razões: avaliar objetivamente o desempenho, alinhar com as metas de negócios, possibilitar ajustes baseados em dados, aumentar a adaptabilidade, facilitar comunicação clara com as partes interessadas e demonstrar o ROI do projeto de IA. Eles são fundamentais para medir o sucesso e orientar melhorias nas iniciativas de IA.”

Em outras palavras, sua estrutura de testes pode ser baseada em precisão, cobertura, risco ou qualquer KPI que seja mais importante para você. Você só precisa ter KPIs claros. Uma vez que você os tenha, reúna de cinco a 15 pessoas para realizar os testes. Duas equipes de sete pessoas são ideais para isso. À medida que essas pessoas experientes começam a testar essas ferramentas, você poderá coletar informações suficientes para determinar se esse sistema vale a pena ser ampliado.

Os líderes frequentemente perguntam o que fazer se um fornecedor não estiver disposto a realizar um programa piloto com eles. Esta é uma pergunta válida, mas a resposta é simples. Se você se encontrar nessa situação, não continue a interagir com a empresa. Qualquer fornecedor digno considerará uma honra criar um programa piloto para você.

Além disso, planeje com antecedência e reserve recursos para um orçamento experimental de IA. Este deve ser o seu recurso quando quiser experimentar diversas soluções sem sobrecarregar recursos. Mesmo que tudo pareça estar fluindo perfeitamente, conceda à sua equipe bastante tempo para se familiarizar com a tecnologia e se adaptar antes de fazer uma compra ou escalar.

Priorize a segurança de dados e a transparência do fornecedor

Quando você considera uma plataforma, lembre-se de que não está apenas avaliando a tecnologia, mas a empresa por trás dela. Os fornecedores devem ser submetidos a tanto escrutínio — se não mais — do que a própria tecnologia. Certifique-se de trabalhar apenas com fornecedores que mantêm os mais altos padrões em termos de segurança de dados. Eles devem aderir a padrões globais de proteção de dados e princípios éticos de IA, e as plataformas devem ser certificadas como SOC 2 Tipo 1, SOC 2 Tipo 2, regulação geral de proteção de dados (GDPR) e ISO 27001.

Além disso, verifique se seus fornecedores não estão utilizando os dados da sua empresa para fins de treinamento de IA sem seu consentimento explícito. O provedor de reuniões virtuais Zoom é um exemplo de uma empresa popular que tinha planos para coletar conteúdo de clientes para uso em modelos de IA e ML. Mesmo que eles não tenham realizado esses planos, o incidente deve levantar preocupações tanto para empresas quanto para consumidores.

Se você designar um líder de IA dedicado para gerenciar essa área, essa pessoa pode assumir todas as necessidades de segurança de dados e garantir a conformidade organizacional. Isso pode parecer um trabalho adicional desnecessário, mas é essencial. Lembre-se de que um único vazamento de dados por parte de um dos seus fornecedores pode fazer você perder a confiança dos clientes — se não os seus clientes.

Considerações finais

Os líderes devem usar uma abordagem estruturada para avaliar soluções de IA a fim de obter o máximo valor delas. Foque primeiro na resolução de problemas, seguido de testes e programas piloto, segurança de dados e identificação de valor tangível. A IA pode ser imensamente poderosa, mas somente quando aplicada aos problemas certos, após uma seleção e implementação cuidadosas.

Arjun Pillai é co-fundador e CEO da DocketAI.