Lançando seu primeiro projeto de IA com uma pitada de RICE: Avaliando alcance, impacto, confiança e esforço para criar seu roteiro.

As empresas sabem que não podem ignorar a IA, mas quando se trata de construí-la, a verdadeira pergunta não é, O que a IA pode fazer — mas sim, O que ela pode fazer de forma confiável? E, mais importante: Por onde você deve começar?

Este artigo apresenta uma estrutura para ajudar as empresas a priorizar oportunidades de IA. Inspirada em estruturas de gerenciamento de projetos, como o modelo de pontuação RICE para priorização, equilibra valor comercial, tempo de mercado, escalabilidade e risco para ajudar você a escolher seu primeiro projeto de IA.

Onde a IA está tendo sucesso hoje

A IA ainda não está escrevendo romances ou gerenciando negócios, mas onde ela tem sucesso é ainda valioso. Ela complementa o esforço humano, não o substitui.

Na programação, ferramentas de IA melhoram a velocidade de conclusão de tarefas em 55% e aumentam a qualidade do código em 82%. Em várias indústrias, a IA automatiza tarefas repetitivas — e-mails, relatórios, análises de dados — liberando as pessoas para se concentrarem em trabalhos de maior valor.

Esse impacto não vem fácil. Todos os problemas de IA são problemas de dados. Muitas empresas enfrentam dificuldades para fazer a IA funcionar de forma confiável porque seus dados estão presos em silos, mal integrados ou simplesmente não estão prontos para IA. Tornar os dados acessíveis e utilizáveis requer esforço, e é por isso que começar pequeno é crucial.

A IA generativa funciona melhor como colaboradora, não como substituta. Seja para redigir e-mails, resumir relatórios ou refinar código, a IA pode aliviar a carga e desbloquear a produtividade. A chave é começar pequeno, resolver problemas reais e construir a partir daí.

Uma estrutura para decidir onde começar com IA generativa

Todos reconhecem o potencial da IA, mas, ao tomar decisões sobre onde começar, muitas vezes se sentem paralisados pelo número de opções.

É por isso que ter uma estrutura clara para avaliar e priorizar oportunidades é essencial. Ela traz estrutura ao processo de tomada de decisão, ajudando as empresas a equilibrar as compensações entre valor comercial, tempo de mercado, risco e escalabilidade.

Esta estrutura se baseia no que aprendi ao trabalhar com líderes empresariais, combinando insights práticos com abordagens comprovadas como análise de custo-benefício e pontuação RICE, para ajudar as empresas a focarem no que realmente importa: entregar resultados sem complexidade desnecessária.

Por que uma nova estrutura?

Por que não usar estruturas existentes como o RICE?

Embora úteis, elas não levam em conta totalmente a natureza estocástica da IA. Ao contrário de produtos tradicionais com resultados previsíveis, a IA é inerentemente incerta. A “mágica da IA” desaparece rapidamente quando falha, produzindo resultados ruins, reforçando preconceitos ou interpretando intenciones erroneamente. É por isso que o tempo de mercado e o risco são críticos. Esta estrutura ajuda a evitar fraquezas, priorizando projetos com sucesso alcançável e risco gerenciável.

Ao adaptar seu processo de tomada de decisão para levar em conta esses fatores, você pode estabelecer expectativas realistas, priorizar efetivamente e evitar as armadilhas de perseguir projetos excessivamente ambiciosos. Na próxima seção, irei detalhar como a estrutura funciona e como aplicá-la ao seu negócio.

A estrutura: Quatro dimensões centrais

1. Valor comercial:
   • Qual é o impacto? Comece identificando o valor potencial da aplicação. Ela aumentará a receita, reduzirá custos ou melhorará a eficiência? Está alinhada com as prioridades estratégicas? Projetos de alto valor abordam diretamente as necessidades comerciais essenciais e entregam resultados mensuráveis.
2. Tempo de mercado:
   • Quão rapidamente este projeto pode ser implementado? Avalie a velocidade com a qual você pode passar da ideia à implementação. Você tem os dados, ferramentas e a experiência necessários? A tecnologia é madura o suficiente para ser executada de forma eficiente? Implementações mais rápidas reduzem o risco e entregam valor mais cedo.
3. Risco:
   • O que pode dar errado? Avalie o risco de falhas ou resultados negativos. Isso inclui riscos técnicos (a IA entregará resultados confiáveis?), riscos de adoção (os usuários abraçarão a ferramenta?) e riscos de conformidade (existem preocupações de privacidade de dados ou regulatórias?). Projetos de baixo risco são mais adequados para os primeiros esforços. Pergunte a si mesmo se, se você puder apenas atingir 80% de precisão, isso é aceitável?
4. Escalabilidade (viabilidade a longo prazo):
   • A solução pode crescer com o seu negócio? Avalie se a aplicação pode escalar para atender às necessidades empresariais futuras ou lidar com maior demanda. Considere a viabilidade a longo prazo de manter e evoluir a solução à medida que suas necessidades crescem ou mudam.

Pontuação e priorização

Cada projeto potencial é pontuado em relação a essas quatro dimensões usando uma escala simples de 1 a 5:

• Valor comercial: Quão impactante é este projeto?
• Tempo de mercado: Quão realista e rápido é implementá-lo?
• Risco: Quão gerenciáveis são os riscos envolvidos? (Pontuações de risco mais baixas são melhores.)
• Escalabilidade: A aplicação pode crescer e evoluir para atender a necessidades futuras?

Para simplicidade, você pode usar tamanhos de camiseta (pequeno, médio, grande) para pontuar as dimensões em vez de números.

Calculando uma pontuação de priorização

Uma vez que você tenha dimensionado ou pontuado cada projeto nas quatro dimensões, pode calcular uma pontuação de priorização:

Aqui, α (o parâmetro de peso de risco) permite que você ajuste o quanto o risco influencia a pontuação:

• α=1 (tolerância de risco padrão): O risco é ponderado igualmente às outras dimensões. Isso é ideal para organizações com experiência em IA ou aquelas dispostas a equilibrar risco e recompensa.
• α> (organizações avessas ao risco): O risco tem mais influência, penalizando projetos de maior risco com mais severidade. Isso é adequado para organizações novas em IA, que operam em indústrias regulamentadas ou em ambientes onde falhas podem ter consequências significativas. Valores recomendados: α=1.5 a α=2
• α<1 (abordagem de alto risco, alta recompensa): O risco tem menos influência, favorecendo projetos ambiciosos de alta recompensa. Isso é para empresas confortáveis com experimentação e potenciais falhas. Valores recomendados: α=0.5 a α=0.9

Ajustando α, você pode personalizar a fórmula de priorização para corresponder à tolerância ao risco e aos objetivos estratégicos da sua organização.

Essa fórmula assegura que projetos com alto valor comercial, tempo razoável para o mercado, escalabilidade — mas com risco gerenciável — subam ao topo da lista.

Aplicando a estrutura: Um exemplo prático

Vamos percorrer como uma empresa poderia usar essa estrutura para decidir qual projeto de IA generativa iniciar. Imagine que você é uma empresa de e-commerce de médio porte buscando aproveitar a IA para melhorar operações e a experiência do cliente.

Passo 1: Faça uma sessão de brainstorming sobre oportunidades

Identifique ineficiências e oportunidades de automação, tanto internas quanto externas. Aqui está o resultado de uma sessão de brainstorming:

• Oportunidades internas:
  1. Automatizar resumos de reuniões internas e itens de ação.
  2. Gerar descrições de produtos para novo estoque.
  3. Otimizar previsões de reabastecimento de inventário.
  4. Realizar análises de sentimento e pontuação automática para avaliações de clientes.
• Oportunidades externas:
  1. Criar campanhas de e-mail marketing personalizadas.
  2. Implementar um chatbot para consultas de serviço ao cliente.
  3. Gerar respostas automáticas para avaliações de clientes.

Passo 2: Construa uma matriz de decisão

Aplicação	Valor comercial	Tempo de mercado	Escalabilidade	Risco	Pontuação
Resumos de Reuniões	3	5	4	2	30
Descrições de Produtos	4	4	3	3	16
Otimização de Reabastecimento	5	2	4	5	8
Análise de Sentimento para Avaliações	5	4	2	4	10
Campanhas de Marketing Personalizadas	5	4	4	4	20
Chatbot de Serviço ao Cliente	4	5	4	5	16
Automatização de Respostas a Avaliações de Clientes	3	4	3	5	7.2

Avalie cada oportunidade usando as quatro dimensões: Valor comercial, tempo de mercado, risco e escalabilidade. Neste exemplo, vamos assumir um valor de peso de risco de α=1. Atribua pontuações (1-5) ou use tamanhos de camiseta (pequeno, médio, grande) e traduza-os para valores numéricos.

Passo 3: Valide com as partes interessadas

Compartilhe a matriz de decisão com as partes interessadas-chave para alinhar prioridades. Isso pode incluir líderes de marketing, operações e suporte ao cliente. Incorpore o feedback deles para garantir que o projeto escolhido esteja alinhado às metas comerciais e tenha o apoio necessário.

Passo 4: Implemente e experimente

Começar pequeno é fundamental, mas o sucesso depende de definir métricas claras desde o início. Sem elas, você não pode medir o valor ou identificar onde ajustes são necessários.

1. Comece pequeno: Inicie com um projeto piloto (POC) para gerar descrições de produtos. Use dados de produtos existentes para treinar um modelo ou aproveite ferramentas pré-built. Defina critérios de sucesso antecipadamente — como tempo economizado, qualidade do conteúdo ou velocidade de lançamentos de novos produtos.
2. Meça os resultados: Acompanhe métricas-chave que estejam alinhadas com seus objetivos. Para este exemplo, concentre-se em:
   • Eficiência: Quanto tempo a equipe de conteúdo está economizando em trabalho manual?
   • Qualidade: As descrições dos produtos são consistentes, precisas e envolventes?
   • Impacto nos negócios: A maior velocidade ou qualidade leva a um melhor desempenho de vendas ou maior engajamento do cliente?
3. Acompanhe e valide: Monitore regularmente métricas como ROI, taxas de adoção e taxas de erro. Valide se os resultados do POC estão alinhados com as expectativas e faça ajustes conforme necessário. Se certas áreas apresentarem desempenho abaixo do esperado, refine o modelo ou ajuste fluxos de trabalho para abordar essas lacunas.
4. Itere: Use lições aprendidas do POC para refinar sua abordagem. Por exemplo, se o projeto de descrição de produtos tiver um bom desempenho, amplie a solução para lidar com campanhas sazonais ou conteúdos de marketing relacionados. Expandir de forma incremental garante que você continue entregando valor enquanto minimiza riscos.

Passo 5: Construa especialização

Poucas empresas começam com uma profunda especialização em IA — e está tudo bem. Você a constrói experimentando. Muitas empresas começam com pequenas ferramentas internas, testando em um ambiente de baixo risco antes de escalar.

Essa abordagem gradual é fundamental porque geralmente há uma barreira de confiança que precisa ser superada. As equipes precisam confiar que a IA é confiável, precisa e realmente benéfica antes de estarem dispostas a investir mais profundamente ou usá-la em grande escala. Ao começar pequeno e demonstrar valor incremental, você constrói essa confiança enquanto reduz o risco de se comprometer excessivamente com uma iniciativa grande e não comprovada.

Cada sucesso ajuda sua equipe a desenvolver a especialização e a confiança necessárias para enfrentar iniciativas de IA maiores e mais complexas no futuro.

Concluindo

Você não precisa resolver todos os problemas com IA de uma só vez. Assim como na adoção de nuvem, comece pequeno, experimente e amplie à medida que o valor ficar claro.

A IA deve seguir a mesma abordagem: comece pequeno, aprenda e escale. Concentre-se em projetos que entreguem resultados rápidos com risco mínimo. Use esses sucessos para construir especialização e confiança antes de expandir para esforços mais ambiciosos.

A IA generativa tem o potencial de transformar negócios, mas o sucesso leva tempo. Com uma priorização cuidadosa, experimentação e iteração, você pode criar momentum e gerar valor duradouro.

Sean Falconer é um empreendedor em IA residente na Confluent.