Guillem Alsina Gonzàlez
Automatizar tarefas repetitivas é a grande promessa da inteligência artificial, mas, apesar da rapidez com que ela evoluiu nos últimos meses, ainda há muito trabalho a ser feito para aplicá-la e fazê-lo corretamente nas empresas. Não é à toa que a tarefa não é fácil, e mudar o que se vem fazendo há anos de uma determinada maneira é como tentar trocar a roda de um carro sem pará-lo, enquanto ele está circulando em uma autoestrada…
É por isso que uma das grandes corporações do setor, a norte-americana OpenAI, publicou um guia gratuito, dirigido aos responsáveis de TI das empresas, que explica como implementar e escalar casos de uso de IA, com o objetivo de superar desde um possível ceticismo inicial até a ignorância sobre o que essa tecnologia pode fazer e como integrá-la na empresa, já que a IA é tão nova que a maioria dos profissionais desconhece seu verdadeiro potencial e como implementá-la.
Conforme consta no próprio documento publicado pela OpenAI, apenas 1% das empresas considera que os seus projetos de IA atingiram a maturidade, o que demonstra a distância entre a ambição de investimento e os resultados reais.
Metodologia em três passos
O guia está estruturado em três passos, começando pela identificação de áreas com impacto imediato, continuando com a formação das equipas e culminando com a priorização das iniciativas.
A proposta insiste que a direção da organização deve liderar a estratégia, que casos muito complexos podem retardar o avanço da introdução de soluções de IA e que os programas de adoção – desde hackathons a workshops internos – atuam como catalisadores.
Para ilustrar o potencial, o documento apresenta a ideia do superassistente: um modelo capaz de assumir tarefas constantes, sem fadiga e adaptável a múltiplas funções dentro da organização.
Detetar oportunidades com impacto imediato
A OpenAI sugere começar por três frentes muito concretas: tarefas repetitivas de baixo valor, gargalos de competências e situações em que a ambiguidade impede a execução. No primeiro caso, a IA liberta tempo para o pessoal financeiro ao resumir relatórios ou gerar rascunhos de memórias técnicas, enquanto no segundo, expande competências – por exemplo, permitindo que um gestor de produto construa protótipos sem depender do desenvolvimento – e, no terceiro, atua como um gatilho criativo quando um projeto fica estagnado.
Para sistematizar a busca por oportunidades, propõe-se que cada equipa reflita numa lista interna as tarefas que são tediosas, os bloqueios frequentes e as necessidades de experiência externa. Essa dinâmica, recomendada para o início de workshops ou competições internas, acelera a deteção de espaços onde a automação traz um retorno visível.
O guia classifica mais de 600 implementações reais em seis primitivas: criação de conteúdos, pesquisa, programação, análise de dados, ideia-estratégia e automatização. Este quadro facilita que as equipas localizem rapidamente as aplicações com maior potencial transversal.
O marketing, por exemplo, combina a geração de rascunhos com traduções e adaptações multicanal; as finanças automatizam relatórios e reconciliações; e os departamentos de TI utilizam a IA para comparar fornecedores e avaliar riscos de arquitetura.
Entre as novidades, destaca-se a função deep research, capaz de orquestrar pesquisas em várias etapas e sintetizar centenas de fontes abertas com um formato predeterminado pelo utilizador. Paralelamente, a melhoria sustentada nas capacidades de codificação impulsionou perfis não técnicos a criar scripts em Python ou consultas SQL por meio de instruções em linguagem natural, reduzindo dependências e tempos de espera.
A automação ganha relevância quando se combinam instruções personalizadas e repositórios de documentos recorrentes. As empresas começam com tarefas independentes – por exemplo, relatórios semanais da concorrência – e evoluem para fluxos mais complexos, onde a IA prepara resumos para a direção financeira ou gera conteúdos localizados de acordo com o canal e o público.
Da ideia à escala: um quadro de priorização
À medida que os casos de uso proliferam, o desafio passa de descobrir para priorizar. O esquema Impacto/Esforço proposto pela OpenAI coloca cada iniciativa num eixo de valor para a empresa e esforço necessário: os projetos com alto retorno e baixa complexidade tornam-se “quick wins” que consolidam a confiança interna, enquanto aqueles de alto impacto e alta complexidade exigem planeamento e recursos adicionais, mas podem se transformar em novos produtos ou fontes de receita. Por sua vez, as ideias de baixo valor são relegadas até que as capacidades tecnológicas avancem.
O documento lembra que 62% do valor associado à IA reside em processos «core», pelo que identificar “quick wins” em funções essenciais – finanças, operações, produto – desbloqueia investimentos mais ambiciosos. Além disso, aconselha a revisão da matriz a cada trimestre: o que hoje exige muito esforço pode tornar-se rotineiro com a evolução dos modelos.
Integrar a IA em fluxos de trabalho completos
As equipas que passam de tarefas isoladas para circuitos integrais descobrem um ganho composto. Assim, um departamento de marketing pode começar com pesquisa de mercado, estimar a oportunidade com análise de dados, conceber a estratégia através de sessões de brainstorming, gerar materiais e, finalmente, automatizar a localização e a otimização por canal.
Esta abordagem antecipa um futuro em que agentes capazes de executar projetos de ponta a ponta operam de acordo com objetivos, dados próprios e restrições da empresa.
A OpenAI conclui que a adoção eficaz requer, acima de tudo, uma mudança de mentalidade: compreender onde a IA agrega valor imediato, capacitar os funcionários nos casos de uso fundamentais e concentrar os recursos nas iniciativas de maior impacto e menor esforço. Quanto mais a IA é integrada na redefinição de tarefas e processos, maior é o fluxo de oportunidades que surge.
