Já faz quase quatro anos que os grandes modelos de linguagem viraram febre no mundo corporativo, e boa parte das empresas correu para adotar inteligência artificial. O problema é que, mesmo com todo esse investimento, muita gente ainda não conseguiu transformar a tecnologia em ganhos concretos de produtividade ou desempenho. Esse descompasso virou dor de cabeça para departamentos de tecnologia inteiros, mexeu com o valor de mercado de empresas do setor e deixou executivos de cabelo em pé.
O “problema de mapeamento” por trás da inteligência artificial nas empresas
Uma pesquisa recente de Hyunjin Kim e Dahyeon Kim, do INSEAD, e Rembrand Koning, da Harvard Business School, ajuda a explicar essa confusão toda. Segundo os autores, os gestores até sabem que a IA consegue fazer coisas úteis, mas travam na hora de identificar onde e como ela pode realmente transformar o negócio. Os pesquisadores batizaram essa dificuldade de “problema de mapeamento”: o desafio de descobrir em que ponto do processo produtivo a IA pode fazer diferença e quais atividades precisam mudar para que ela mostre todo o seu potencial.
Para entender melhor essa questão, a equipe montou um experimento de campo com 515 empresas em estágio inicial, espalhadas por diversos países. Todas receberam ferramentas avançadas de IA, treinamento técnico, mentoria e créditos para usar APIs. No entanto, apenas metade desse grupo teve contato com exemplos de como outras organizações já tinham redesenhado seus fluxos de trabalho e modelos de negócios usando inteligência artificial. Depois, os gestores foram estimulados a repensar como aplicar a tecnologia nos próprios processos.
Os números surpreenderam. As empresas que viram exemplos reais identificaram 44% mais casos de uso para IA em comparação ao grupo de controle, concluíram 12% mais tarefas, tiveram 18% mais chances de conquistar clientes pagantes, geraram quase o dobro de receita e ainda precisaram de bem menos capital externo para crescer.
Ou seja: conhecer casos reais ampliou a visão dos gestores sobre o que era possível fazer dentro de seus próprios negócios, o que acabou incentivando experimentações e resultando em formas de trabalhar mais eficientes. Essa perspectiva mais aberta foi o que levou à identificação de aplicações mais numerosas e, principalmente, mais valiosas para a tecnologia.
Como mapear os fluxos de trabalho antes de investir em IA
Times de marketing usam IA para escrever textos, desenvolvedores recorrem a assistentes de programação — essas aplicações até aumentam a produtividade, mas raramente trazem os maiores ganhos quando o restante do processo continua do jeito que sempre foi.
As empresas que tiveram contato com exemplos de redesenho de processos foram além da simples automação de tarefas isoladas. Elas exploraram aplicações em desenvolvimento de produtos, operações, estratégia, administração e outras frentes do negócio.
A lição que fica para os gestores é analisar como uma mudança em determinada atividade afeta todas as etapas seguintes. Por isso, é essencial mapear o fluxo de trabalho do começo ao fim, prestando atenção em onde o trabalho muda de mãos, onde aprovações se acumulam, onde informações precisam ser transferidas manualmente entre sistemas e onde as decisões ficam travadas.
Esses pontos de transição, muitas vezes esquecidos, costumam esconder oportunidades maiores do que as próprias tarefas.
“O que realmente está nos atrasando?”
Essa é a pergunta fundamental, segundo os pesquisadores. Em geral, a resposta não está na tarefa mais óbvia, mas sim em uma transferência ou decisão que emperra todo o resto do processo. Hyunjin Kim sugere ir ainda mais fundo: “O que impede a empresa de crescer dez vezes mais com a estrutura atual?”. Para ele, achar o gargalo mais próximo do cliente ou do resultado desejado costuma ser o primeiro passo nessa jornada.
Novos gargalos sempre vão aparecer — e tudo bem
Muita gente acredita que a inteligência artificial simplesmente elimina restrições de uma vez por todas. A pesquisa mostra uma realidade bem mais complicada: quando uma atividade acelera, outra pode virar um gargalo inesperado.
- Um desenvolvimento de produto mais rápido gera mais feedback de clientes, o que exige maior capacidade de análise.
- Relatórios automatizados podem revelar problemas de qualidade dos dados que antes passavam despercebidos.
- A geração automática de conteúdo de marketing aumenta a produção, mas pode exigir mais tempo para governança, padronização de marca e revisão jurídica.
Com frequência, as organizações resolvem um gargalo só para descobrir outro mais adiante no processo. Isso explica por que tantos projetos de IA parecem bem-sucedidos no começo, mas acabam travando depois: resolve-se um problema enquanto o próximo segue intocado. Por isso, a implementação da inteligência artificial precisa ser tratada como um processo contínuo, e não como uma ação pontual. Cada avanço relevante deveria disparar uma nova rodada de análise sobre onde o trabalho voltou a desacelerar.
Redesenhar o processo inteiro faz toda a diferença
As empresas com melhor desempenho no estudo não pararam só em identificar gargalos — elas reformularam todo o trabalho ao redor deles. No desenvolvimento de produtos, por exemplo, a IA consegue gerar código, criar protótipos e sugerir alternativas de design em minutos. Apesar disso, esses ganhos valem pouco se testes com clientes, aprovações e demais etapas posteriores continuarem no mesmo ritmo de sempre.
A pesquisa concluiu que a IA só muda de verdade a economia de um processo quando as organizações repensam como as atividades se conectam entre si. Assim, ao avaliar projetos de IA, os gestores precisam ir além de métricas como velocidade ou volume de tarefas concluídas.
Segundo Hyunjin Kim, a pergunta certa é: o novo fluxo de trabalho permite alcançar mais clientes, criar produtos ou serviços melhores e operar com menos recursos do que antes? “Caso contrário, você está medindo atividade, não impacto”, afirma.
Deixar as pessoas experimentarem é parte da estratégia
As empresas com melhor desempenho no estudo aprenderam com exemplos externos, mas não ficaram apenas copiando o que viram. Os gestores refletiram sobre as possibilidades específicas dentro dos próprios negócios, e essa reflexão abriu espaço para experimentações que resultaram em processos novos e aprimorados.
Os líderes podem acelerar esse movimento incentivando as equipes a explorar diferentes casos de uso, compartilhar fluxos de trabalho redesenhados entre departamentos e acompanhar de perto como outras organizações estão se reorganizando em torno da inteligência artificial. Nesse sentido, manuais internos, trocas entre áreas e workshops multidisciplinares podem valer tanto quanto investir na próxima geração de tecnologia.
“As maiores oportunidades da IA podem não ser óbvias e nem sempre dependem da tecnologia mais avançada”, afirma Hyunjin Kim. “É preciso colocar as pessoas em uma posição que lhes permita enxergar possibilidades que jamais imaginariam sem a IA.” Em resumo, o recado da pesquisa é claro: tecnologia de ponta sozinha não resolve nada — o que faz diferença de verdade é repensar, de ponta a ponta, como o trabalho acontece dentro da empresa.
Com informações de infomoney.com.br.
