À medida que 2026 avança rapidamente rumo ao último trimestre do ano, cresce a pressão para transformar as ambições em IA em resultados tangíveis. Ao longo de agosto, The AI Forecast explorou como isso se apresenta na prática.
Por meio de conversas entre o apresentador Paul Muller e os convidados Mark Ritcey, Varun Puri e Shanea Leven, The AI Forecast examinou as realidades de colocar a IA em prática em toda a empresa. Continue lendo para conhecer três perspectivas sobre o que é necessário para transformar o potencial da IA em valor significativo para os negócios.
1. Comece com o comportamento e os resultados, em vez da tecnologia
Para Varun Puri, cofundador e CEO da Yoodli, a adoção bem-sucedida da IA começa com o problema que as pessoas estão tentando resolver e o comportamento que desejam mudar.
“Costumo dizer que não somos uma empresa de IA. Na verdade, nem me importo se a IA é uma solução. Somos uma empresa de mudança de comportamento”, disse Puri. “O motivo pelo qual as pessoas têm dificuldade com as conversas que importam é que elas não praticam. A melhor forma de melhorar é se gravar, assistir a si mesmo, sentir vergonha e fazer isso mais três vezes.”
Nesse contexto, a IA se torna um meio de facilitar essa prática. Pode identificar áreas específicas para melhoria e permitir que as pessoas pratiquem repetidamente. “A IA oferece insights interessantes. Ela fornece estatísticas no nível organizacional, mas o essencial é praticar e desenvolver maior autoconsciência”, disse Puri.
Esse mesmo tipo de pensamento orientado a resultados pode ajudar as organizações a avaliar o ROI. Puri deu um exemplo hipotético: “Digamos que eu seja o Google. Preciso treinar 15.000 representantes sobre a nova apresentação do Gemini. No mundo antigo, eu levaria seis meses para fazer com que todos falassem a mesma língua. Agora, levo seis dias. Ótimo, temos uma rampa menor”, disse ele. “Esse é um valor direto em dólares? Ainda não, mas, nossa, podemos quantificar isso muito, muito rapidamente.”
Para Puri, a lição é definir primeiro o resultado e avaliar a IA com base em se ela ajuda a alcançá-lo. Isso poderia significar maior produtividade ou uma comunicação mais sólida. A tecnologia é mais importante quando atende ao objetivo, em vez de se tornar o próprio objetivo.
2. O sucesso da IA empresarial começa com disciplina
Com as organizações investindo recursos em IA, a pressão para avançar rapidamente é intensa. Mas, para Mark Ritcey, vice-presidente de entrega de IA e automação na LatentBridge, o sucesso da IA empresarial começa com o simples primeiro passo de definir o problema de negócios e construir a estrutura adequada em torno dele.
“Eu diria que certamente já vi, vivenciei e entreguei casos de uso de IA bem-sucedidos”, disse Ritcey. “E eles estão em muitas áreas diferentes. Um exemplo comum é um chatbot baseado em IA ou LLM que responde a perguntas relacionadas a RH com base em um repositório de conhecimento de RH. Há ferramentas de avaliação de crédito que analisam as informações financeiras de um cliente ou de uma empresa, agregando-as e resumindo-as para apresentação a um analista de crédito. Então, não é a máquina nem a IA que toma a decisão; na verdade, quem decide é uma pessoa.”
Em todos esses exemplos, Ritcey identifica os mesmos fundamentos que determinam se uma iniciativa de IA gera valor. As organizações precisam começar com um problema claramente definido e, em seguida, construir a estrutura necessária para transformar uma iniciativa de IA em algo que os funcionários possam usar com sucesso.
Isso se torna ainda mais importante à medida que as organizações passam de experimentos com IA generativa para IA agêntica e sistemas em produção. O conselho de Ritcey é resistir à pressão de buscar imediatamente a maior oportunidade e, em vez disso, desenvolver as capacidades necessárias para escalar.
Como disse Ritcey, “É preciso engatinhar antes de poder correr.” A IA empresarial exige o mesmo nível de rigor que qualquer grande transformação dos negócios, com uma camada adicional de governança para sistemas cujas saídas podem ser imprevisíveis. Esse nível de esforço não pode ser apressado.
3. Quando todos podem desenvolver software, as proteções se tornam essenciais
A IA generativa está reduzindo drasticamente a barreira de entrada para o desenvolvimento de software, permitindo que pessoas com pouca experiência tradicional em programação transformem ideias em aplicativos funcionais. Mas, para Shanea Leven, cofundadora da Empromptu AI, a capacidade de criar rapidamente também eleva os riscos envolvidos na forma como esses aplicativos chegam à produção.
“Você pode, sem dúvida, criar aplicativos de produção. Você só precisa saber o que está fazendo”, disse Leven.
A dificuldade está na infraestrutura que envolve essas aplicações. “Se você está criando uma aplicação generativa e não tem IA na infraestrutura desse aplicativo, como detecção de desvios ou de casos excepcionais, será que está monitorando o funcionamento das entradas? Está verificando se ela está recebendo as entradas corretas?”, questiona Leven. “Se isso tudo não estiver configurado, é assim que começam as alucinações.”
Com essa infraestrutura estabelecida, no entanto, a IA pode ampliar o grupo de pessoas que participam do desenvolvimento de software. Considere, por exemplo, a hipotética “Debbie da contabilidade”.
“A Debbie, da contabilidade, é especialista em contabilidade”, disse Leven. “E, se você está implementando um aplicativo ou um fluxo de trabalho no universo da Debbie, ela é a melhor pessoa para saber como devem ser essas saídas e quais podem ser esses limites de segurança.”
Leven chama esse grupo crescente de criadores que contam com IA de “recém-capacitados tecnicamente”. À medida que mais funcionários adquirem a capacidade de criar software, ela acredita que as organizações precisarão ajudá-los a desenvolver parte do pensamento tradicionalmente associado a engenheiros de software e gerentes de produto.
Ampliar o acesso ao desenvolvimento de software pode permitir que conhecimentos especializados valiosos sejam aproveitados em toda a organização, mas um acesso maior também aumenta a importância de uma infraestrutura compartilhada e da capacitação. Dar a mais funcionários a capacidade de criar funciona melhor quando as organizações também oferecem salvaguardas para o desenvolvimento responsável.
Transformando o potencial da IA em valor para os negócios
A IA está amadurecendo, e o sucesso depende cada vez mais de como as organizações usam essa tecnologia. Neste mês, Ritcey, Puri e Leven exploraram o que é necessário para transformar o potencial da IA em valor significativo para as empresas. As perspectivas deles apontam para uma abordagem mais deliberada para gerar valor de negócios significativo com a IA.
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