A revolução da IA generativa está em pleno curso, e não passa um dia sem que uma nova inovação ou disruptura seja anunciada. CIOs e CTOs estão no centro dessa transformação tecnológica, com uma oportunidade única de impulsionar suas empresas em direção ao futuro. Estimativas mostram que a IA generativa pode adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões de valor à economia global a cada ano (McKinsey, 2023). Mas o desafio é claro: como transformar esse potencial em resultados tangíveis para o seu negócio?
Neste guia, vamos explorar as ações essenciais que os líderes de tecnologia podem tomar para adotar a IA generativa de maneira eficaz. Desde definir a postura da empresa até mitigar riscos e reimaginar a função de TI, este guia oferece um roteiro prático para capturar o valor dessa nova fronteira da tecnologia.
1. Defina a postura da empresa em relação à IA generativa
Para que a adoção da IA generativa seja bem-sucedida, CIOs e CTOs precisam definir claramente como a tecnologia será utilizada na empresa. Esse passo inicial é fundamental para alinhar expectativas, comunicar políticas e garantir que os funcionários tenham acesso apropriado às ferramentas de IA.
Muitos líderes já estão bloqueando o uso de aplicativos de IA generativa por questões de segurança e risco, mas isso pode sufocar a inovação e limitar o desenvolvimento de habilidades essenciais.
A abordagem correta envolve equilibrar a mitigação de riscos com a criação de oportunidades para o aprendizado e a experimentação. Por exemplo, algumas empresas têm oferecido comunicações abrangentes sobre IA generativa para toda a organização, permitindo acesso a grupos específicos e desenvolvendo páginas de diretrizes que aparecem sempre que um funcionário acessa uma ferramenta pública de IA.
Essa estratégia ajuda a garantir que todos os níveis da empresa entendam o uso apropriado da IA, enquanto mantém o foco na segurança de dados e conformidade com as políticas internas.
Além disso, definir a postura da empresa em relação à IA generativa permite que a organização reaja rapidamente às novas oportunidades que surgem.
Tomar essa decisão de forma proativa evita que a empresa seja pega de surpresa por inovações inesperadas, ajudando a moldar uma política clara desde o início. CIOs e CTOs desempenham um papel vital ao colaborar com os líderes de risco e de negócios para garantir que a IA seja usada de forma responsável e segura.
2. Identifique os principais casos de uso e crie valor
Para os CIOs e CTOs, um dos desafios mais estratégicos é identificar onde a IA generativa pode criar o maior valor dentro da empresa. É fácil cair na armadilha de explorar diversos casos de uso sem um foco claro, mas a verdadeira vantagem vem de selecionar as áreas mais promissoras e aplicar a IA de forma direcionada.
Segundo a McKinsey, a IA generativa pode aumentar a produtividade em até 40% no atendimento ao cliente, utilizando bots inteligentes para resolver questões rapidamente, e 10% em atividades de marketing, como a análise de dados não estruturados e a criação de conteúdo personalizado (McKinsey, 2023).
O papel do CIO e CTO é essencial para evitar o fenômeno do “death by use case”—quando as empresas testam inúmeros pilotos de IA sem conseguir gerar valor real em grande escala. Para evitar esse desperdício de recursos, os líderes de tecnologia precisam trabalhar em conjunto com os CEOs e CFOs, compreendendo não apenas as possibilidades técnicas, mas também os desafios e oportunidades do negócio.
A recomendação é agrupar os casos de uso por domínios (como a jornada do cliente ou processos de negócios) ou por tipo de aplicação (como criação de conteúdo ou agentes virtuais). Isso permite maximizar o impacto da IA generativa e garantir que os recursos sejam alocados para as áreas de maior valor estratégico.
Além disso, é fundamental desenvolver uma capacidade de “FinAI” dentro da empresa, que permita calcular com precisão os custos e retornos dos projetos de IA, considerando o impacto econômico completo, desde taxas de fornecedores até o custo da supervisão humana.
3. Transforme a função de tecnologia com IA generativa
A IA generativa está pronta para remodelar completamente o funcionamento da área de tecnologia dentro das empresas. CIOs e CTOs têm a oportunidade de reimaginar processos-chave, acelerando o desenvolvimento de software, reduzindo a dívida técnica e automatizando grande parte das operações de TI.
Segundo a McKinsey, com o suporte da IA generativa, desenvolvedores podem escrever código 35% a 45% mais rápido, refatorar código entre 20% a 30% mais eficientemente, e documentar o trabalho com uma eficiência que varia entre 45% a 50% (McKinsey, 2023).
Essa transformação exige foco em três áreas principais:
- Desenvolvimento de software: A IA generativa já está ajudando a reduzir o tempo de desenvolvimento. Além de acelerar a criação de código, ela também pode automatizar testes, simular cenários complexos e até ajudar novos desenvolvedores a entenderem rapidamente grandes bases de código. Para capturar esses benefícios, as empresas precisam investir em treinamento e automatização de pipelines de integração e deployment por meio de práticas como DevSecOps.
- Redução da dívida técnica: A dívida técnica, que pode representar até 40% do orçamento de tecnologia, atrasa o desenvolvimento e afeta a velocidade de inovação. A IA generativa tem o potencial de acelerar a redução dessa dívida, com ferramentas que refatoram código automaticamente, traduzem linguagens e geram casos de teste de maneira automatizada, ajudando a liberar o backlog de TI.
- Automação das operações de TI (ITOps): A área de operações de TI pode se beneficiar significativamente da IA. Tarefas como redefinição de senhas, diagnósticos básicos e solicitações de status podem ser automatizadas por meio de agentes de autoatendimento. Além disso, a IA pode melhorar o monitoramento de logs e incidentes, agilizando a triagem e a resolução de problemas ao fornecer contexto relevante para a equipe de TI.
Ao focar nessas áreas, os líderes de tecnologia não apenas aumentam a eficiência da função de TI, mas também abrem espaço para uma maior inovação, garantindo que a área de tecnologia esteja preparada para crescer à medida que a IA generativa se expande.
4. Adote modelos existentes ou desenvolva IA proprietária
Quando se trata de implementar IA generativa, CIOs e CTOs enfrentam a clássica decisão de “alugar, comprar ou construir”. Existem três arquétipos principais para adotar IA: Taker, Shaper e Maker, e a escolha entre eles depende dos objetivos estratégicos e dos recursos disponíveis na empresa.
- Taker: Nesta abordagem, as empresas usam modelos públicos disponíveis, com pouca ou nenhuma personalização. Um exemplo seria o uso do GitHub Copilot para ajudar desenvolvedores a gerar código ou ferramentas como Adobe Firefly para geração de imagens. Esta opção é a mais simples em termos de engenharia e infraestrutura, e geralmente é a mais rápida de implementar. Para muitas empresas, essa solução oferece um ponto de entrada imediato e acessível na IA generativa, com custo inicial relativamente baixo, variando de US$ 500 mil a US$ 2 milhões por projeto (McKinsey, 2023).
- Shaper: Aqui, a IA generativa é adaptada com os dados internos da empresa, resultando em soluções mais personalizadas. Um exemplo seria a integração de IA generativa com um sistema de CRM, usando dados de vendas e histórico de clientes para dar suporte a negociações de vendas. Essa abordagem é mais adequada para empresas que precisam de soluções escaláveis e personalizadas, e requer investimentos em infraestrutura de TI e modelagem de dados. O custo para implementar essa solução personalizada pode chegar a US$ 10 milhões, dependendo da complexidade dos dados e do grau de personalização.
- Maker: A opção mais complexa e cara, o arquétipo Maker envolve construir um modelo de IA do zero para atender a necessidades específicas do negócio. Este método é caro, exigindo investimentos de dezenas ou até centenas de milhões de dólares em infraestrutura de dados, treinamento de modelos e poder computacional. Esta abordagem é recomendada apenas para empresas que possuem casos de uso muito específicos e que podem justificar o alto custo com uma vantagem competitiva clara.
Escolher o modelo certo depende de uma avaliação criteriosa dos recursos internos, do nível de customização necessário e dos objetivos estratégicos. Para a maioria das empresas, uma combinação de Taker e Shaper será suficiente para atender suas necessidades iniciais, oferecendo uma solução ágil e escalável.
5. Atualize a arquitetura de tecnologia para integrar a IA generativa
Para que as empresas possam gerar valor de forma eficiente com a IA generativa, a atualização da arquitetura tecnológica é essencial. Os modelos de IA generativa, por si só, não podem operar de maneira isolada; eles precisam ser integrados com sistemas empresariais existentes, outros modelos de IA e diversas fontes de dados. CIOs e CTOs devem garantir que a arquitetura da empresa seja capaz de orquestrar e gerenciar vários modelos de IA ao mesmo tempo.
A criação de um stack tecnológico adequado para IA generativa requer um conjunto de componentes fundamentais:
- Gerenciamento de contexto e cache: Para que os modelos possam produzir resultados precisos, é essencial fornecer o contexto correto no momento certo. Isso envolve acessar dados relevantes dos sistemas da empresa e armazenar respostas frequentes em cache, o que reduz custos e acelera o tempo de resposta.
- Gerenciamento de políticas: É necessário implementar políticas rigorosas de controle de acesso aos dados. Isso garante, por exemplo, que modelos de IA utilizados pelo departamento de RH não possam acessar informações de compensação dos funcionários em outros departamentos, protegendo a privacidade e a integridade dos dados.
- Model hub: Um repositório centralizado que contém todos os modelos de IA aprovados, com checkpoints, parâmetros e pesos. Este hub facilita o provisionamento de modelos sob demanda pelas equipes de desenvolvimento.
- Biblioteca de prompts: A manutenção de uma biblioteca com prompts otimizados e versões históricas dos comandos dados aos modelos é crucial para que as melhorias sejam constantes e controladas.
- Plataforma de MLOps: Gerenciar o ciclo de vida de modelos de IA generativa é mais complexo do que o de modelos tradicionais. Uma plataforma de MLOps robusta deve ser implementada para monitorar o desempenho dos modelos e garantir que eles estão entregando os resultados esperados.
Os avanços recentes em frameworks de integração, como o LangChain e o LlamaIndex, reduziram significativamente o esforço necessário para conectar modelos de IA a outros aplicativos e fontes de dados. Esses frameworks emergentes permitem que os modelos de IA chamem APIs e acessem dados externos durante a execução de consultas, o que é conhecido como “retrieval augmented generation”.
Com uma arquitetura atualizada e bem integrada, as empresas estarão prontas para escalar suas capacidades de IA generativa e transformá-la em uma fonte constante de valor.
6. Desenvolva uma arquitetura de dados sólida
Uma arquitetura de dados robusta é fundamental para o sucesso da IA generativa. Sem o acesso a dados de qualidade, tanto estruturados quanto não estruturados, os modelos de IA não conseguem fornecer resultados relevantes e precisos. Para CIOs e CTOs, a missão é criar um ambiente onde esses dados possam ser acessados, processados e utilizados pela IA de maneira eficiente e segura.
Organização e categorização de dados são passos iniciais essenciais. Dados corporativos geralmente estão espalhados por diferentes sistemas e em vários formatos. É necessário padronizar essas fontes, adicionando metadados para melhorar a rastreabilidade e a qualidade. Um exemplo disso seria a conversão de dados não estruturados, como e-mails ou documentos de texto, em formatos estruturados que possam ser lidos e interpretados pelos modelos de IA. Além disso, é possível enriquecer o conjunto de dados usando amostras sintéticas para melhorar a diversidade e aumentar o volume dos dados disponíveis para o treinamento da IA.
O próximo passo é garantir que a infraestrutura de armazenamento seja capaz de lidar com grandes volumes de dados. Empresas precisam avaliar se suas soluções atuais, sejam elas na nuvem ou em data centers locais, podem suportar o processamento de dados em escala necessária para aplicações de IA generativa.
Isso inclui a implementação de pipelines de dados que conectam os modelos de IA às fontes de dados relevantes, possibilitando que a IA acesse as informações contextuais de que precisa para gerar respostas úteis.
Abordagens emergentes, como o uso de bancos de dados vetoriais para armazenar e recuperar “embeddings” — representações numéricas de dados complexos — estão se tornando essenciais para que os modelos de IA possam executar tarefas avançadas, como few-shot prompting, onde exemplos de boas respostas são dados ao modelo para aprimorar a precisão de suas respostas.
Por fim, a criação de uma arquitetura de dados sólida não só melhora a qualidade dos resultados da IA generativa, mas também garante proteções mais fortes para dados sensíveis e a conformidade com regulamentações de privacidade.
À medida que os dados se tornam mais acessíveis, a empresa estará mais preparada para aproveitar o máximo potencial da IA generativa em diversas áreas, desde a personalização de marketing até a automação de processos complexos.
7. Crie uma equipe centralizada de IA generativa
Para que a adoção da IA generativa seja bem-sucedida e escalável, é fundamental formar uma equipe dedicada e centralizada. Essa equipe funcionará como um núcleo estratégico, responsável por desenvolver, gerenciar e disponibilizar as capacidades de IA para diversas áreas da empresa sob demanda. CIOs e CTOs têm um papel crucial na montagem desse time, garantindo que ele esteja equipado com as habilidades certas para enfrentar os desafios técnicos e operacionais.
A equipe central de IA generativa deve ser composta por profissionais de várias disciplinas, cada um trazendo um conjunto de competências complementares. Entre os papéis essenciais, destacam-se:
- Engenheiros de software: Responsáveis por integrar os modelos de IA generativa com os sistemas internos da empresa, aplicativos e ferramentas. Eles garantem que as soluções de IA estejam alinhadas com as necessidades específicas de cada setor e prontas para escalar.
- Engenheiros de dados: Cruciais para construir pipelines de dados, conectando os modelos de IA às fontes de dados estruturados e não estruturados da empresa. Esses engenheiros trabalham para garantir que os dados fluam de maneira eficiente e segura entre os sistemas.
- Cientistas de dados: Com a função de selecionar os melhores modelos, ajustar prompts e realizar experimentos, esses especialistas ajustam os modelos de IA para que eles ofereçam respostas mais precisas e valiosas para a empresa.
- Engenheiros de MLOps: Essenciais para o deployment e a manutenção dos modelos, esses profissionais monitoram a performance dos modelos de IA e garantem que eles estão funcionando corretamente ao longo do tempo, implementando melhorias e ajustes conforme necessário.
- Especialistas em segurança e risco: Dada a complexidade e os riscos inerentes à IA generativa, especialmente em relação à privacidade e integridade dos dados, esses especialistas são encarregados de monitorar e mitigar potenciais ameaças de segurança e conformidade, garantindo que a IA seja utilizada de forma ética e segura.
A liderança dessa equipe deve ser confiada a um gerente técnico sênior, que funcione como o responsável geral pelo sucesso da implementação da IA generativa. Esse líder precisará trabalhar em estreita colaboração com as áreas de produto, segurança e compliance para assegurar que a IA está trazendo valor real ao negócio e funcionando dentro dos limites de segurança e regulamentação.
Inicialmente, essa equipe deve se concentrar em um conjunto restrito de casos de uso prioritários, expandindo gradualmente seu escopo à medida que desenvolvem capacidades reutilizáveis e aprendem o que funciona melhor. O papel dos líderes de tecnologia será crucial para ajudar a priorizar os casos de uso com maior impacto estratégico e garantir que a empresa esteja preparada para crescer com a IA.
8. Capacite sua equipe e treine de acordo com os níveis de proficiência
A implementação bem-sucedida da IA generativa depende não apenas da tecnologia, mas também das pessoas que irão utilizá-la. CIOs e CTOs precisam criar programas de capacitação adaptados às diferentes funções e níveis de habilidade dentro da empresa, garantindo que tanto a equipe técnica quanto os colaboradores não técnicos possam aproveitar ao máximo as ferramentas de IA.
O impacto da IA generativa na produtividade varia conforme a função e o nível de experiência. Um estudo da McKinsey demonstrou que, no desenvolvimento de software, os engenheiros mais experientes puderam aumentar sua produtividade em até 50% a 80%, enquanto desenvolvedores mais juniores experimentaram uma leve queda de 7% a 10% na velocidade de trabalho (McKinsey, 2023). Isso ocorre porque a IA generativa exige uma capacidade crítica de revisar e melhorar o código gerado, uma habilidade que os desenvolvedores mais novos ainda estão desenvolvendo.
Por outro lado, em funções menos técnicas, como atendimento ao cliente, a IA gerou aumentos significativos na produtividade, de até 14%, e ajudou a reduzir o turnover de funcionários. Esses dados mostram que o treinamento precisa ser diferenciado de acordo com a função, para maximizar os benefícios que a IA pode trazer para cada área.
Para os desenvolvedores, por exemplo, o foco do treinamento não deve ser apenas na geração de código, mas também no aperfeiçoamento das habilidades de revisão. Assim como escrever é diferente de editar, a revisão de código envolve um conjunto distinto de habilidades, como analisar a complexidade, qualidade e segurança do código gerado pela IA. Treinamentos para esses profissionais também devem ensinar como formular prompts eficazes e definir os dados contextuais necessários para que a IA entregue respostas precisas.
Para os colaboradores não técnicos, o foco é capacitá-los a usar a IA generativa para tarefas cotidianas, como geração de e-mails, gerenciamento de tarefas e personalização de comunicações com clientes. A criação de programas de treinamento práticos, adaptados a diferentes níveis de experiência, é essencial para construir uma base sólida de competências em IA em toda a organização.
A estrutura organizacional também precisará se adaptar. Com a IA generativa, o valor dos engenheiros menos experientes tende a diminuir, acelerando a transição de um modelo de pirâmide tradicional de talentos para uma estrutura mais “diamante”, onde o corpo técnico é composto, majoritariamente, por profissionais experientes. CIOs e CTOs devem estar prontos para treinar rapidamente os colaboradores mais juniores e reduzir gradualmente o número de funções focadas em tarefas manuais de baixa complexidade, como a escrita de testes unitários.
9. Avalie e mitigue os riscos associados à IA generativa
Embora a IA generativa ofereça enormes oportunidades, ela também traz uma nova série de riscos que CIOs e CTOs precisam abordar de maneira proativa. Entre os maiores desafios estão as “alucinações”—respostas incorretas geradas pela IA com base em probabilidades—e questões relacionadas à privacidade de dados, viés e propriedade intelectual.
As alucinações ocorrem quando o modelo gera respostas erradas com base em padrões imprecisos ou em informações incompletas. Para mitigar esse risco, as empresas podem ajustar o “nível de criatividade” dos modelos, conhecido como “temperatura”, para reduzir as chances de que respostas incorretas sejam geradas. Além disso, pode-se aumentar o contexto fornecido ao modelo, alimentando-o com dados internos relevantes para que ele produza respostas mais fundamentadas. Ferramentas de moderação também podem ser implementadas para revisar os resultados da IA e sinalizar respostas potencialmente erradas antes que cheguem aos usuários finais.
Outro risco crucial é a proteção dos dados sensíveis da empresa. Com o uso cada vez mais difundido da IA, é fundamental estabelecer protocolos rígidos de marcação e controle de acesso para dados sensíveis. Por exemplo, em algumas empresas, as políticas de gerenciamento de dados garantem que somente funcionários específicos possam acessar dados confidenciais. Para minimizar o risco de vazamento de dados em interações externas, algumas organizações criaram camadas de gestão que limitam o acesso a certos tipos de dados, dependendo da função do usuário.
Além disso, o risco relacionado à propriedade intelectual (PI) dos dados usados para treinar modelos de IA também está ganhando destaque. CIOs e CTOs devem exigir transparência dos fornecedores de modelos sobre as fontes de dados utilizadas e as licenças envolvidas. Isso ajuda a garantir que os dados empregados para treinar os modelos não infrinjam direitos de propriedade intelectual, evitando disputas legais e danos à reputação da empresa.
Os primeiros projetos de IA generativa devem se concentrar em áreas de baixo risco, onde os erros terão impacto reduzido. Isso permite que as empresas aprendam com os erros inevitáveis e ajustem suas estratégias de mitigação de riscos antes de expandir para aplicações mais críticas.
Ao final, a cibersegurança e a conformidade regulatória também precisam ser reforçadas, com auditorias contínuas de segurança e avaliações regulares dos modelos para garantir que eles estejam em conformidade com os requisitos legais e éticos.
Confira um resumo do nosso artigo!
Principais dados e insights do artigo
- Valor econômico da IA generativa:
- IA generativa pode adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões em valor anual à economia global.
(Fonte: McKinsey, 2023)
- IA generativa pode adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões em valor anual à economia global.
- Impacto na produtividade:
- 40% de aumento de produtividade em atendimento ao cliente com o uso de bots inteligentes.
- 10% de ganho de produtividade em marketing, especialmente na análise de dados e criação de conteúdo. (Fonte: McKinsey, 2023)
- Produtividade no desenvolvimento de software:
- Desenvolvedores podem criar código 35% a 45% mais rápido com IA generativa.
- Refatoração de código: 20% a 30% mais eficiente.
- Documentação de código: eficiência aumentada entre 45% a 50%. (Fonte: McKinsey, 2023)
- Custos de implementação da IA generativa:
- Taker (modelos prontos): custo de implementação entre US$ 500 mil a US$ 2 milhões.
- Shaper (modelos adaptados): custo varia entre US$ 2 milhões a US$ 10 milhões.
- Maker (modelos proprietários): investimento necessário entre US$ 5 milhões a US$ 200 milhões, dependendo da complexidade. (Fonte: McKinsey, 2023)
- Benefícios em diferentes áreas:
- Em funções não técnicas, como atendimento ao cliente, a IA aumentou a produtividade em 14% e reduziu a rotatividade de funcionários.
- Para desenvolvedores experientes, a IA pode aumentar a produtividade entre 50% a 80%, mas pode reduzir a eficiência de desenvolvedores juniores em até 10%. (Fonte: McKinsey, 2023)
- Principais riscos da IA generativa:
- Alucinações de IA: Modelos podem gerar respostas incorretas com base em probabilidades, exigindo ajustes de “temperatura” e moderação.
- Privacidade de dados: Estabelecer protocolos rigorosos de controle de acesso e marcação de dados sensíveis é essencial para mitigar riscos.
- Propriedade intelectual: Transparência sobre a origem dos dados usados para treinar modelos de IA é fundamental para evitar problemas legais. (Fonte: McKinsey, 2023)
A era da IA generativa já chegou, e CIOs e CTOs têm um papel fundamental em garantir que suas empresas aproveitem essa transformação. Com o potencial de gerar trilhões de dólares em valor e melhorar a produtividade em áreas-chave, a IA generativa oferece uma oportunidade única de reimaginar a tecnologia e os negócios. No entanto, essa oportunidade vem com desafios, desde a escolha de modelos e a implementação de arquiteturas robustas, até a capacitação da equipe e a mitigação de novos riscos. Seguindo as ações estratégicas apresentadas neste guia, os líderes de tecnologia podem transformar a promessa da IA generativa em valor sustentável e competitivo para suas organizações.
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