Marc Sureda
Durante o último exercício, o investimento global destinado à IA ultrapassou os 250 mil milhões de dólares. Diversas investigações recentes confirmam que a assimilação destas tecnologias registou uma forte aceleração, ao ponto de mais de 80% dos responsáveis pelas compras tecnológicas já utilizarem estes recursos com frequência semanal. Apesar deste elevado volume de capital e de uso contínuo, apenas 1/4 das corporações reporta um impacto relevante nos seus resultados financeiros. Esta disparidade evidencia que a assimilação destas ferramentas a nível individual, através do uso de assistentes como o ChatGPT, o Claude, o Gemini ou o Copilot, representa apenas um passo inicial que agiliza as tarefas dos trabalhadores, mas que pouco altera a rentabilidade geral da organização.
Perante este cenário, a consultora estratégica Kearney e o Fórum Económico Mundial publicaram conjuntamente um documento de análise que avalia mais de meia centena de corporações que integram a IA no centro do seu modelo operacional, complementado com mais de 150 consultas a profissionais da indústria. As conclusões deste trabalho indicam que a adoção da IA exige uma mudança profunda na transformação empresarial, transcendendo a mera implementação tecnológica. As entidades que conseguem rentabilizar os seus investimentos são aquelas que deixaram de considerar esta tecnologia como um simples complemento para as suas rotinas atuais e, em seu lugar, decidiram conceber as suas operações de raiz com base nela.
Para alcançar este nível de integração, a análise identifica um modelo de trabalho sustentado em cinco fundamentos interligados. Em primeiro lugar, requer-se colocar a capacidade de análise algorítmica no centro da atividade para otimizar a aprendizagem e a tomada de decisões. Isto deve apoiar-se numa infraestrutura tecnológica flexível que não dependa de um fornecedor único e que possa evoluir com os futuros avanços do mercado. Da mesma forma, é imperativo reequacionar os procedimentos na sua totalidade em vez de sobrepor a tecnologia aos esquemas vigentes. Esta reestruturação obriga também a redefinir a relação entre o colaborador e a máquina, para que o talento humano se concentre na supervisão, no pensamento crítico e na resolução de problemas, enquanto o software assume os trabalhos mecânicos. Finalmente, a confluência destas práticas permite o desenvolvimento de novas ofertas de produtos e a abertura de vias de crescimento alternativas.
A aplicação deste sistema organizacional está a gerar resultados quantificáveis em diversos setores económicos. No âmbito dos seguros para empresas, a execução de determinadas gestões documentais passou de requerer vinte e oito dias para se completar em menos de três horas. Por sua vez, a indústria das ciências da saúde conseguiu identificar componentes viáveis para a criação de novos fármacos num prazo de dois dias e meio. Paralelamente, algumas empresas que nasceram com esta nova abordagem tecnológica atingiram uma faturação recorrente de 100 000 000 de dólares anuais em escassos meses, um volume de negócio que sob os paradigmas tradicionais requeria um período entre 4 e 8 anos.
José Cantera, sócio e responsável por IA na Kearney explica: “Cada vez mais pessoas utilizam assistentes de IA como o ChatGPT, da OpenAI; o Claude, da Anthropic; o Gemini, da Google; ou o Copilot, da Microsoft. É um primeiro passo importante, porque permite melhorar a produtividade individual. No entanto, ficar por aí pouco altera a conta de resultados. A verdadeira oportunidade está em redesenhar os processos e codificar digitalmente o conhecimento próprio da organização para treinar agentes de IA. Muitas empresas já começaram a incorporar estas ferramentas, mas o desafio agora é muito mais ambicioso: conseguir que a IA deixe de automatizar tarefas isoladas e passe a operar processos completos. É então que se pode produzir um impacto significativo na produtividade e na conta de resultados.”
De forma semelhante, os representantes do Fórum Económico Mundial encarregues de avaliar o impacto destas aplicações assinalam que existe um consenso sobre como a transição de uma fase de teste para modelos operacionais fundamentados integralmente na IA é a única via prática para converter a implementação tecnológica num crescimento mensurável e melhorar a competitividade num ambiente de mercado exigente.
