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Descrição
Para Rômulo Cioffi, Chief AI and Innovation Officer na Squadra, o mercado precisa deixar para trás a ideia de que a IA será capaz de resolver todos os problemas e avançar para uma adoção mais racional e estratégica.
Transcrição
Depois de uma primeira fase marcada pela pressão para experimentar inteligência artificial em diferentes partes das organizações, empresas começam a enfrentar uma questão mais pragmática: quanto a tecnologia custa e qual resultado efetivamente entrega ao negócio? Para Rômulo Cioffi, Chief AI Officer (CAIO) e COO da Squadra, o mercado precisa deixar para trás a ideia de que cada nova evolução da IA será capaz de resolver todos os problemas e avançar para uma adoção mais racional e estratégica.
O executivo conversou com a TI Inside durante evento promovido pela Squadra e Sensedia para discutir um estudo realizado com apoio do MIT. O encontro reuniu cerca de 40 lideranças de diferentes setores em São Paulo e teve como uma das principais discussões justamente a passagem dos pequenos experimentos para aplicações capazes de produzir resultados concretos para as empresas.
Na avaliação de Cioffi, a popularização da inteligência artificial criou uma pressão intensa pela adoção. A tecnologia avançou inicialmente no cotidiano das pessoas e posteriormente ganhou espaço dentro das organizações, acompanhada também por uma forte exposição de mercado.
O resultado foi uma corrida para experimentar. O problema aparece quando as empresas começam a calcular o retorno dessas iniciativas e descobrem que determinadas aplicações não entregaram aquilo que era esperado.
Cioffi avalia que parte das organizações ainda não sabe claramente como começar a utilizar inteligência artificial, como medir sua utilização, quanto ela custa e se determinado caso de uso realmente é positivo para o negócio.
O mercado começa agora a entrar em uma etapa na qual essas perguntas ganham mais importância. Em vez de IA aplicada indiscriminadamente, a discussão passa a envolver estratégia, medição e impacto.
O avanço da IA agêntica adicionou uma nova etapa a essa dinâmica.
Cioffi compara o momento a uma corrida do ouro. Depois da popularização dos modelos e das interfaces de inteligência artificial, agentes passaram a ocupar o centro das atenções como uma nova promessa tecnológica.
Para o executivo, entretanto, o agente precisa ser compreendido como mais um componente de tecnologia capaz de executar atividades em nome do usuário, e não como uma resposta universal.
O problema aparece quando cada novo conceito é perseguido pelas organizações como se fosse capaz de solucionar sozinho todos os desafios existentes.
Na avaliação do CAIO da Squadra, ainda existe otimismo excessivo em parte do mercado e empresas continuam investindo recursos de maneira inadequada por não partirem de uma análise mais racional sobre onde a tecnologia realmente pode gerar resultados.
A transformação não acontece apenas na arquitetura tecnológica. Para Cioffi, um dos maiores impactos necessários para democratizar a utilização de IA dentro das organizações está na revisão do papel das pessoas.
Profissionais passam a exercer cada vez mais uma função de curadoria do conhecimento, avaliando se a inteligência artificial compreendeu corretamente aquilo que foi solicitado e se o resultado produzido efetivamente atende ao objetivo definido.
Essa mudança exige uma postura diferente de quem anteriormente estava concentrado diretamente na execução da atividade.
Na Squadra, o processo de adaptação começou há aproximadamente três anos e continua acontecendo diariamente. O motivo é a própria velocidade de evolução da tecnologia, que exige aprendizado constante.
A companhia trabalha com grupos em diferentes níveis de aprofundamento. Profissionais com conhecimento mais técnico estudam a tecnologia em maior profundidade e desenvolvem aplicações mais complexas. O conhecimento adquirido por esse grupo é posteriormente compartilhado com profissionais que estão em outro estágio de utilização.
Pessoas também podem migrar entre esses grupos conforme desenvolvem novas capacidades.
A intenção é criar um ambiente em que profissionais aprendam e ensinem continuamente, fazendo com que a evolução deixe de ficar concentrada em poucos especialistas e passe a alimentar a cultura da organização.
Na visão apresentada por Cioffi, a democratização depende da governança e a organização precisa saber qual ferramenta está sendo utilizada, quem está utilizando, quem preparou aquela pessoa para utilizá-la, quanto aquela atividade está custando e qual resultado foi produzido.
Só então é possível avaliar se determinado conhecimento ou aplicação merece ser expandido para outras partes da companhia.
A própria experiência acumulada precisa se transformar em uma base de conhecimento. Os caminhos testados e considerados inadequados não precisam ser repetidos por diferentes equipes, enquanto as práticas que demonstraram a capacidade de extrair valor com menor custo podem ser compartilhadas.
A governança passa, assim, a funcionar também como um mecanismo para organizar o aprendizado produzido durante a experimentação.
O objetivo final continua relacionado a produtividade e redução de custos, mas a companhia busca construir uma cultura em que essas metas sejam perseguidas com visibilidade sobre o que está sendo feito.
Esse processo também exige espaço para iniciativas que não funcionem.
Cioffi defende uma cultura na qual a experimentação faça parte do cotidiano e interromper um processo que não apresenta o resultado esperado não seja tratado necessariamente como algo negativo.
O erro integra a descoberta. Quando uma equipe identifica uma abordagem que funciona, o aprendizado pode ser compartilhado e celebrado como um caminho para chegar ao resultado de maneira mais eficiente.
Para o executivo, as discussões entre lideranças de diferentes organizações também ajudam nesse processo porque mostram que dificuldades de adoção, capacitação e retorno não estão necessariamente restritas a uma única empresa.
Cioffi também identifica uma diferença entre a inteligência artificial e as ondas tecnológicas anteriores.
Tecnologias como celular, internet e nuvem passaram por ciclos de adoção com diferenças maiores entre mercados. No caso dos modelos de IA, a disponibilização acontece de maneira muito mais simultânea globalmente.
Isso faz com que organizações de diferentes países estejam tentando descobrir, ao mesmo tempo, como utilizar a tecnologia dentro de seus negócios.
Para Cioffi, o estudo discutido durante o encontro ajudou justamente a separar aplicações que ainda estão cercadas por hype daquilo que começa a apresentar maior consolidação.
A conclusão apresentada pelo executivo é de que o processo ainda está no início.
Novos modelos e aplicações continuarão surgindo, o que exige das empresas uma postura permanente de aprendizado em vez da percepção de que a transformação já atingiu um estágio definitivo.
A necessidade de participação humana também permanece mesmo com o aumento das capacidades dos modelos. Cioffi considera que inteligência artificial e pessoas possuem características diferentes e precisam ser aplicadas de acordo com aquilo que fazem melhor.
A IA consegue trabalhar sobre grandes volumes de dados, reconhecer padrões e produzir respostas a partir do treinamento recebido. O humano, por sua vez, permanece responsável por capacidades relacionadas à criação, inovação, sentimento, priorização e avaliação do impacto produzido.
Por isso, o executivo não vê o papel das pessoas desaparecendo conforme a tecnologia avança.
O profissional passa a ser responsável por guiar o processo, realizar curadoria, avaliar se determinado resultado é adequado e decidir onde existem oportunidades de melhoria.
Na visão do CAIO da Squadra, encontrar a combinação correta entre essas capacidades será parte importante da inovação. O desafio não é apenas desenvolver novos modelos, mas descobrir onde e como utilizar inteligência artificial dentro das jornadas para que ela efetivamente produza transformação.
Essa busca também exige inverter uma lógica comum nos primeiros anos da IA generativa. Em vez de começar pela tecnologia e procurar posteriormente onde aplicá-la, a organização precisa identificar qual problema deseja resolver.
Cioffi coloca o humano no centro dessa definição. É a pessoa que identifica a dor, estabelece prioridades e avalia qual impacto deseja produzir.
A inteligência artificial entra posteriormente como uma nova alavanca disponível para solucionar aquele problema.
Para o executivo, tratá-la como uma tecnologia capaz de resolver indiscriminadamente qualquer desafio cria justamente o tipo de expectativa que levou parte das empresas a investir sem conseguir posteriormente comprovar os resultados.
A evolução para uma adoção mais madura passa, portanto, por reduzir o mistério em torno da IA e analisar racionalmente onde ela faz sentido.
A experiência internacional da Squadra também reforçou para Cioffi a percepção de que as empresas estão enfrentando desafios semelhantes.
O executivo relatou experiências recentes na França e nos Estados Unidos e a participação da companhia em um hackathon realizado em Seattle no ano anterior. O time participou de uma disputa com 14 empresas, sendo a Squadra a única brasileira, e terminou em segundo lugar.
Para Cioffi, embora exista um grupo mais restrito de empresas desenvolvendo os grandes modelos, a aplicação da inteligência artificial está distribuída globalmente.
Cada organização conhece seus próprios desafios e pode encontrar maneiras diferentes de implementar a tecnologia.
Isso cria espaço para que empresas brasileiras também desenvolvam práticas relevantes, desde que consigam combinar a criatividade que o executivo atribui ao mercado nacional com maior capacidade de planejamento e governança.
O momento descrito pela Squadra é uma mudança na qualidade das perguntas feitas pelas empresas. Depois de experimentar modelos, copilotos e agora agentes, as organizações começam a precisar demonstrar onde está o retorno, quanto cada iniciativa custa e quais aplicações realmente merecem ganhar escala.
Para Cioffi, a próxima etapa exige equilibrar experimentação e disciplina: permitir que as pessoas testem e aprendam, aceitar iniciativas que não funcionem, compartilhar rapidamente as descobertas e construir governança suficiente para transformar esse aprendizado em resultado. A IA deixa de ser um objetivo em si e passa a precisar provar qual problema consegue resolver e qual valor efetivamente entrega.
Disponível em: TI INSIDE