Imagem de capa reproduzida da Newsletter Nomics Tech.
O primeiro projeto de inteligência artificial de uma empresa não precisa impressionar em uma apresentação. Precisa resolver um problema que a equipe reconhece e cujo resultado alguém consegue conferir.
Uma demonstração pode parecer excelente com um exemplo cuidadosamente escolhido. A operação traz mensagens incompletas, cadastros repetidos e pessoas que não seguem o caminho previsto. É nesse ambiente que a decisão de investir deve fazer sentido.
Escreva o problema antes de escolher a ferramenta
Troque “precisamos de um agente de IA” por uma descrição observável. Por exemplo: “o comercial recebe solicitações por três canais e precisa reunir as informações antes de preparar uma proposta”. O objetivo passa a ser organizar a entrada e reduzir o trabalho de conferência.
Registre como a tarefa funciona hoje: frequência, responsáveis, tempo aproximado e principais exceções. Se esses dados não existem, acompanhe uma pequena amostra antes de calcular qualquer economia. Uma estimativa deve continuar identificada como estimativa.
Compare três caminhos possíveis
Usar uma solução pronta: faz sentido avaliar quando a necessidade é comum, o fluxo disponível atende ao processo e a equipe consegue operar a ferramenta. Inclua na comparação a configuração, o treinamento e a saída dos dados caso a empresa queira trocar de fornecedor.
Conectar ferramentas existentes: considere esse caminho quando o trabalho principal é transferir informações entre sistemas que a empresa já utiliza. Confira se há integrações adequadas e quem tratará entradas que não puderem seguir automaticamente.
Desenvolver uma solução própria: merece avaliação quando existe uma necessidade específica, relevante e difícil de atender pelos caminhos anteriores. Além da construção, alguém precisará responder pela manutenção, pelos acessos e pelas mudanças no processo.
Esses são critérios editoriais de decisão, não uma regra de que toda empresa deva construir software. Na discussão técnica sobre agentes, a Microsoft também recomenda começar pelo menor nível de complexidade que atenda à necessidade. Veja a orientação de arquitetura da Microsoft.
Faça uma conta que inclua a revisão
Imagine, em um exemplo hipotético, que uma tarefa leve dez minutos e a IA produza um rascunho em um minuto. Se conferir e corrigir o rascunho exigir outros oito, a economia é pequena. Medir apenas o tempo da geração esconderia o trabalho que continua com o time.
No piloto, acompanhe o tempo total, a quantidade de correções e quantos casos voltam para execução manual. Inclua também ferramentas, implantação e acompanhamento na comparação de custos.
Defina o limite do primeiro piloto
Escolha uma tarefa, um responsável e uma amostra delimitada. Combine qual saída será aceita, quais erros interrompem o fluxo e quando uma pessoa precisa revisar. O projeto inicial pode preparar um resumo para aprovação, sem enviar mensagens nem alterar registros automaticamente.
O resultado do piloto deve permitir uma decisão: continuar, ajustar o escopo ou encerrar. Concluir que uma ideia não compensa também evita investimento desnecessário.
Leve uma decisão concreta para a reunião
A próxima conversa deve terminar com o problema escolhido, a pessoa responsável e o que será observado. O nome da tecnologia pode mudar durante o caminho. A definição do resultado é o que mantém o projeto ligado ao negócio.
Conteúdo editorial do Grupo RQS. Exemplo hipotético; não representa um resultado de cliente.
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