São inúmeras as situações em que uma parcela importante das empresas busca resultados rápidos em vez de buscar resultados relevantes.
Um exemplo muito comum é a adoção de alguma ferramenta de inteligência artificial sem um planejamento prévio de capacitação dos funcionários que seriam o alvo dessa ação. Pode ser que se tenha algum resultado, mas estaria longe de ser considerado relevante.
E quando estamos falando em ganhar agilidade, buscar formas mais eficientes de fazer as mesmas coisas, focar no que interessa, é necessário pensar em todos os processos vigentes da empresa para ter certeza de que ainda fazem sentido, se estão devidamente atualizados etc.
Já é sabido que os agentes de Inteligência Artificial (Agentic AI) podem trazer grandes benefícios, mas também podem trazer grandes complicações se não olharmos para todo o processo. O caminho para o resultado relevante começa antes da tecnologia: passa por uma base de dados sólida, construída em etapas.
Um primeiro passo é garantir que os dados que serão utilizados estejam devidamente armazenados e de forma correta. Caso a empresa ainda esteja naquela fase em que cada departamento tem seu próprio “cadastro de clientes”, é bem provável que o projeto não tenha sucesso.
Um segundo passo seria a modernização dos dados. Ou seja, eliminar dados que não fazem sentido para o projeto e trazer dados que possam contribuir para a tomada de decisão pelos executivos da empresa. Se estamos falando de uma empresa de logística, é importante que ela tenha visão da previsão do clima em tempo real, em especial durante os meses de fortes temporais que dificultam bastante a movimentação dos veículos devido às frequentes enchentes nas principais cidades do país.
Uma vez tendo os dados devidamente armazenados e modernizados, podemos passar para uma terceira etapa, que seria extrair informações utilizando ferramentas tecnológicas disponíveis no mercado para esta função de “Analytics”. Algumas são pagas, mas existem outras de código aberto. A escolha sobre qual utilizar dependerá da profundidade que você queira atingir com estes estudos.
Para o responsável por uma cadeia de varejo, por exemplo, responder à pergunta “onde devo abrir a minha próxima loja” é de extrema importância. Os “insights” que a análise de dados trará poderão ajudar enormemente nesta decisão.
Agora que temos os dados centralizados, modernizados e permitindo que possamos extrair insights, pode-se pensar em melhor mix de produtos, posicionamento físico das lojas, explorar melhor as estações do ano, reduzir custos, aumentar a lucratividade etc.
Com uma base sólida de dados, a implementação de uma camada adicional de inteligência passa a ser natural. A eficiência pode vir da implementação de agentes para as tarefas burocráticas que tomam muito tempo das pessoas: por exemplo, o recebimento e a conferência de material no setor industrial, ou a checagem de informações para o atendimento em prontos-socorros particulares pelo plano de saúde do paciente em questão. Pode vir também do atendimento automatizado quando o cliente entra em contato com a empresa por meio de seus vários canais digitais, como WhatsApp, site, e-mail e Instagram, unificando todas essas entradas e mantendo o contexto da conversação independentemente do canal em que a interação foi iniciada.
Mas tudo isso toma tempo, pois exige uma revisão criteriosa dos processos e uma priorização. Por isso, é importante pensar em um processo de gerenciamento de mudanças (“Change Management”), conduzido de forma integrada a todas as alterações que se queira fazer. Lembrem-se de que, embora tenhamos algumas ferramentas tecnológicas apoiando o projeto, estamos lidando com pessoas que, em geral, são avessas a transformações. O planejamento deverá ser acompanhado de um comportamento distinto dos colaboradores frente à nova realidade e a uma competitividade cada vez maior.
Sim, os resultados virão — não de forma imediata, mas de maneira constante e gradual. E certamente serão muito mais relevantes do que inicialmente se possa imaginar.
*Por Waldir Saboia, Diretor da Área de Dados e Inteligência Artificial para a América Latina na TD SYNNEX.
