A ‘ressaca’ da transformação digital: estamos preparados para assumir riscos e desbloquear o poder da IA?

No entanto, alguns anos depois, a ‘ressaca’ deste ciclo inicial de entusiasmo está a instalar-se, havendo uma lacuna significativa entre intenção e realidade.

O plano inicial para a transformação digital era claro: agilidade, colaboração, foco no cliente e experimentação. O mantra era “fail fast, learn fast”, enfatizando a necessidade de mudança e adaptação rápidas.

Entretanto, o aparecimento de poderosas ferramentas de IA, como o GPT-4 e o DALL-E 2, introduziu uma nova camada de complexidade nas jornadas de transformação digital em curso das empresas. Mais do que a uma nova tecnologia, a evolução da transformação digital está intrinsecamente ligada ao aparecimento das tecnologias de IA. À medida que as organizações procuram alcançar a agilidade e a inovação prometidas pela transformação digital, a integração da IA torna-se um fator crítico.

A fase inicial da transformação digital lançou as bases para metodologias ágeis e uma cultura de experimentação. Atualmente, a IA representa a próxima fronteira neste percurso, quebrando as barreiras do que se pode alcançar através da inovação digital. Para se tirar partido do seu potencial em pleno, temos de ultrapassar o medo da disrupção e aceitar os riscos calculados necessários para a sua implementação. Isto implica passar de experiências isoladas para iniciativas de IA que proporcionem valor real.

No entanto, o receio de danos à marca, riscos para a reputação da mesma e perturbações do negócio tem travado as organizações e as suas equipas de gestão, impedindo a adoção generalizada desta tecnologia. A maioria dos esforços permanece isolada, centrando-se em validações de conceito internas que raramente se traduzem em aplicações tangíveis voltadas para o cliente.

Então, como é que as empresas podem assumir riscos calculados e tirar partido da IA generativa para cumprirem as suas promessas e realizarem o seu potencial para os clientes?

Uma estratégia bem-sucedida de implementação de IA generativa, como qualquer outra transformação digital eficaz, requer riscos calculados. Embora seja importante explorar e aprender com as tecnologias emergentes, é crucial evitar desenvolver soluções impactantes, mas que não geram efetivamente valor para a empresa.

Uma estratégia inteligente de gestão de riscos deve incluir, por isso, a criação de planos de contingência sólidos, estratégias de prevenção de perdas e planos de comunicação de crise, bem como a utilização das melhores práticas de engenharia de software.

Devido à sua natureza e às atualizações frequentes, os modelos de IA generativa podem ser imprevisíveis. Por conseguinte, práticas como testes A/B, implementações faseadas, DevOps, uma observabilidade robusta e sistemas de triagem são essenciais para garantir a segurança da marca e minimizar o risco de danos à reputação. Para além disso, é essencial contar com uma função de MLOps para gerir automaticamente as alterações da infraestrutura de IA.

Direcionar as iniciativas de IA para onde o potencial de dano seja menor é também fundamental.  Assim, as empresas devem avaliar e investigar os tipos de riscos a assumir com base no seu setor e nas potenciais consequências. Por exemplo, enquanto uma marca de retalho pode pôr em risco a sua fidelidade entre um conjunto de clientes, um erro técnico de uma empresa farmacêutica pode ter consequências graves para os doentes. As organizações podem maximizar os benefícios se se focarem em áreas de negócio e segmentos de clientes específicos, ao mesmo tempo que gerem cuidadosamente os riscos associados.

Criar confiança e transparência na IA

Uma comunicação aberta e transparente gera confiança nos clientes, o que é vital para conseguir a aceitação de novas soluções baseadas em IA. Existe uma lacuna significativa de confiança e, para a colmatar, é imperativo construir relações fortes com os clientes, centradas na compreensão e na satisfação das suas necessidades.

A realidade é que os concorrentes estão a explorar e a implementar ativamente estas tecnologias, o que pode desestabilizar a quota de mercado de quem não fizer o mesmo. Por exemplo, o anúncio da Amazon de que estava a integrar a IA generativa nas suas operações de retalho ilustrou a pressão da concorrência. A iniciativa da empresa de melhorar o serviço ao cliente e a personalização através da IA estabelece um novo padrão, deixando os concorrentes com pouca escolha a não ser inovar ou ficarem desatualizados.

Assim, não tenha receio de experimentar, mas faça-o de forma responsável. Aprenda com as falhas e utilize este conhecimento para impulsionar a sua organização para a vanguarda da próxima revolução tecnológica.

O verdadeiro desafio reside em equilibrar os riscos e as recompensas: é preciso enfrentar riscos calculados, saber o que pode experimentar e criar confiança nos clientes. O envolvimento destes é fundamental – porque sem um conhecimento profundo das necessidades e preferências dos clientes, é difícil implementar soluções de IA eficazes.

A sua organização está preparada para assumir riscos?

Em suma, as recompensas de uma integração bem sucedida da IA são significativas, mas os riscos que se colocam também. À medida que a fase de ‘ressaca’ da transformação digital se instala, a questão não é apenas o quão preparadas as empresas estão, mas também a previsão estratégica que conseguem fazer para operarem de forma responsável no complexo cenário da IA.