Como separar tendência de valor real em IA, e por que isso importa mais que adotar rápido

Separar tendência de valor real em IA significa trocar a pergunta que orienta a decisão: em vez de perguntar como usar IA, perguntar onde ela realmente gera valor para o negócio. É uma mudança pequena de perspectiva que evita o erro mais comum de todo ciclo de hype tecnológico, que é adotar rápido para não ficar para trás e só depois descobrir onde está o retorno, se é que existe algum.

No final de 2022, pareceu que o mundo tinha mudado da noite para o dia. Em poucas semanas, Inteligência Artificial passou a dominar reunião de diretoria, evento de tecnologia e rede social. Toda empresa precisava ter uma estratégia de IA. Toda startup dizia ser "AI First". E surgiram milhares de especialistas prometendo que a tecnologia resolveria praticamente qualquer problema, geralmente vendendo alguma coisa logo em seguida.

Junto com o entusiasmo vieram previsões cada vez mais ousadas. O desenvolvedor vai acabar. O engenheiro de dados será substituído. Programador não vai escrever mais código. Frases desse tipo circulavam com uma segurança que, olhando para trás, nenhuma tecnologia anterior sustentou por muito tempo.

Já vi esse filme antes

Como CTO, acompanhei essas discussões de perto. Mas havia um detalhe importante: essa não era a primeira revolução tecnológica que eu vivia, e reconhecer o padrão ajudou a manter a cabeça no lugar certo.

Ao longo da carreira, vi a chegada da virtualização, da computação em nuvem, da mobilidade, do Big Data, do DevOps, dos containers, dos microsserviços, do Low Code, e de tantas outras ondas que também prometiam mudar completamente o mercado em questão de meses. Algumas realmente transformaram a forma como trabalhamos, de um jeito que hoje parece óbvio. Outras perderam força com o tempo, e é difícil até lembrar do nome de quem as vendia com tanta convicção.

Mas praticamente todas vieram acompanhadas do mesmo fenômeno: o hype. E o hype, isolado, nunca foi um bom critério para decidir onde investir tempo e orçamento.

A pergunta que mudou nossa postura

Foi justamente essa experiência que fez a Sesatech adotar uma postura diferente. Enquanto muitas organizações perguntavam "como podemos usar IA", nós fizemos outra pergunta.

Onde a IA realmente gera valor para o nosso negócio.

Essa mudança pequena de perspectiva fez diferença grande na prática. Não começamos comprando ferramenta. Não criamos um programa de IA só para acompanhar tendência e ter algo para mostrar. Preferimos observar como os profissionais já usavam a tecnologia naturalmente, sem que ninguém tivesse mandado, e identificar onde ela de fato aumentava produtividade, qualidade e velocidade.

Foi assim que a IA entrou na organização: primeiro ajudando desenvolvedor a pesquisar e resolver problema técnico, depois apoiando refinamento de requisito, prototipação e desenvolvimento de software. Mais tarde vieram automação, agente inteligente, governança e cultura, nessa ordem, e não na ordem que qualquer apresentação de fornecedor sugeriria.

O que essa postura evitou

Essa forma de decidir evitou um erro comum, que é montar um catálogo de casos de uso antes de entender o que a organização realmente precisava resolver. Catálogo de caso de uso genérico costuma vir de benchmark de mercado, não da própria operação, e por isso raramente sobrevive ao primeiro trimestre de execução.

Também evitou a armadilha de medir sucesso pela quantidade de ferramenta adotada, ou pelo número de pessoas usando alguma coisa rotulada de IA. Esses números impressionam em apresentação, mas não dizem nada sobre se o negócio está resolvendo problema real com isso.

A tecnologia evoluiu. A organização mudou mais

A tecnologia mudou rápido, isso é inegável, e continua mudando em ritmo que nenhum planejamento anual antecipa por completo. Mas a maior transformação aconteceu na organização, não na ferramenta em si.

Continuo acreditando que Inteligência Artificial não é estratégia. Ela é uma ferramenta extremamente poderosa, provavelmente a mais poderosa que já usei na carreira. A estratégia continua sendo a mesma de sempre: resolver problema real do negócio, com o que estiver disponível para resolver.

Talvez esse seja o maior desafio de líder de tecnologia agora: separar entusiasmo de estratégia, tendência de oportunidade, hype de valor real. Nenhuma dessas distinções é nova, mas o volume de ruído em torno de IA torna o exercício mais difícil do que em qualquer onda anterior que já vivi.

Sobreviver ao hype é relativamente fácil. Basta esperar, e a maior parte dele perde força sozinho. Difícil é construir uma organização preparada para evoluir junto com a tecnologia, seja qual for a próxima onda depois desta, porque sempre vai haver uma próxima.

Na sua organização, a pergunta que orienta a decisão sobre IA ainda é "como podemos usar" ou já virou "onde isso gera valor"?