Governança da IA: Do Paradoxo ao Desempenho
A IA está transformando a forma como as organizações operam, oferecendo a promessa de maior eficiência, insights mais profundos e novas oportunidades de inovação. No entanto, junto a essa promessa, ainda persiste a incerteza. Os líderes empresariais enfrentam questões difíceis sobre segurança de dados, interrupção operacional e o impacto nos empregos, sem respostas fáceis.
A maioria das empresas ainda carece de elementos fundamentais críticos para uma implementação bem-sucedida da IA, como dados robustos e políticas de governança claras. Aqueles que se sentem confiantes na capacidade de suas organizações de utilizar a IA tendem a ter políticas de governança e são aproximadamente duas vezes mais propensos a ter dados de alta qualidade e treinamento específico para funções.
Estabelecendo uma Governança Orientada por Propósitos
Criar um framework de governança eficaz para a IA deve equilibrar a proteção da organização e a liberdade dos funcionários para usar a IA de forma eficaz. Políticas excessivamente restritivas podem limitar a inovação e empurrar os funcionários para ferramentas de IA não regulamentadas. Aproximadamente metade dos trabalhadores utiliza ferramentas de IA sem autorização clara, e mais de 40% admitem usá-las de forma inadequada no trabalho. Sem diretrizes claras, o uso da IA pode rapidamente criar caos e risco.
A governança da inovação não é sobre impedir o progresso, mas sim sobre equilibrar velocidade com risco. Cada passo deve ser seguro e alinhado com os objetivos estratégicos da empresa. O principal propósito da governança da IA deve ser capacitá-la, facilitando o caminho seguro.
Uma estrutura de governança eficaz depende de vários elementos críticos, começando com um grupo de liderança formado por representantes de TI, segurança, jurídico, recursos humanos, auditoria e compras, garantindo que todas as perspectivas relevantes estejam representadas. Todos devem ter papéis claramente definidos, responsabilidade compartilhada e liderança alinhada nas prioridades. Este grupo multifuncional é essencial para garantir que a governança facilite o uso eficaz das ferramentas.
Construindo uma Fundação de Dados Confiáveis
Uma estratégia de IA forte está fundamentalmente ligada a uma estratégia de dados robusta, pois a IA é tão boa quanto os dados que utiliza. Se os dados forem aleatórios, mal governados ou estiverem em silos, agir sobre eles apenas dará às organizações uma maneira mais rápida de errar. O princípio antigo de “lixo entra, lixo sai” ainda se aplica, independentemente de quão avançados os modelos se tornem.
Organizações que ignoram esse risco provavelmente descobrirão que a adoção da IA expõe fraquezas existentes em seus dados, desde lacunas de completude até inconsistências gerais. Investir em gestão de dados dedicada e compreender profundamente a origem, o fluxo e o uso dos dados pode não apenas fortalecer os resultados da IA, mas também melhorar as funções gerais da empresa. Iniciativas de qualidade de dados devem ser fundamentais para o sucesso da IA.
A segurança dos dados também é crucial. Embora a IA possa acelerar as operações comerciais, ela também amplifica potenciais vulnerabilidades. As empresas precisam avaliar como os dados são tratados tanto por sistemas internos quanto por fornecedores externos. Isso requer a formulação das perguntas certas, como: meus dados deixarão a plataforma? Serão usados para treinar modelos externos ou de fornecedores? Podem ser totalmente excluídos quando necessário? As respostas a essas perguntas impactarão a conformidade regulatória, o risco e a resiliência operacional.
Impulsionando um ROI Mensurável
As organizações devem mudar seu foco de simplesmente adotar a tecnologia mais recente. Em vez de perguntar qual ferramenta de IA é necessária, os líderes empresariais devem começar analisando os problemas que estão tentando resolver e os resultados que desejam alcançar. Frequentemente, problemas podem ser resolvidos com melhores processos ou automação existente, sem a necessidade de novas soluções de IA.
Em vez de apressar a adoção de tecnologia, o primeiro passo é realizar uma auditoria estratégica das operações atuais e dos pontos de dor. Isso requer uma abordagem muito cuidadosa e pragmática, fundamentada em resultados comerciais claros. As organizações devem buscar soluções que sejam específicas para tarefas de alto valor ou ferramentas que permitam a colaboração ao conectar diferentes equipes e eliminar silos de dados.
A medição do sucesso também exige a definição de expectativas realistas para o ROI. Os líderes devem começar formulando uma hipótese de valor para o caso de uso que estão testando, definindo como avaliarão essa hipótese e como medirão o valor. O foco inicial deve estar em ganhos incrementais, como aumentos de produtividade, economia de tempo e libertação de funcionários para atividades de maior valor.
Como o cenário muda rapidamente, as organizações devem estar preparadas para se adaptar às novas tecnologias assim que elas se tornarem disponíveis e comprovarem seu valor. O passo final é então pilotar, medir, validar e escalar iniciativas bem-sucedidas. Se o valor esperado for realizado, elas podem expandir sua implementação em larga escala.
Superando a Lacuna
O benefício estratégico da IA é gerar insights melhores e mais rápidos para decisões empresariais. O futuro da eficiência reside na IA específica para funções, integrada a plataformas que os funcionários já confiam. Isso se trata de liberar talentos para análise, não de substituí-los.
A gestão da mudança e o requalificação necessárias em todas as empresas podem ser subestimadas. A gestão da mudança é crucial para navegar na tensão entre o medo da obsolescência e a oportunidade de aproveitar novas ferramentas. As organizações precisam comunicar claramente por que a IA está sendo adotada e como isso apoiará tanto os objetivos empresariais quanto o trabalho dos funcionários.
Investir em alfabetização em IA também é essencial. Os funcionários devem começar com uma compreensão básica sólida da IA, que pode ser complementada com treinamento específico para funções ou avançado, como engenharia de prompts ou uso de ferramentas de IA especializadas. Além dessas habilidades técnicas, o pensamento crítico, a análise de dados e a capacidade de avaliar as saídas da IA estão se tornando cada vez mais importantes à medida que os modelos se tornam mais sofisticados. Ao longo de todos os processos de IA, o julgamento humano permanece essencial para garantir que a tecnologia seja usada de forma confiável, responsável e ética.
Uma estratégia de IA pragmática, focada em capacitação e construída sobre dados confiáveis, orientada para resultados claros, é a chave para transformar o potencial da IA em valor real e sustentável. As organizações devem iniciar essa jornada agora, mesmo que em pequenos passos incrementais. A ação precoce cria oportunidades de aprendizado, constrói impulso e posiciona as equipes para maximizar os benefícios da IA à medida que a tecnologia evolui, sem serem deixadas para trás.
