No passado recente, a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) conquistou um protagonismo inegável. Esta sub-área da Inteligência Artificial passou, num curto espaço de tempo, das equipas técnicas e empresas implementadoras para o quotidiano de milhões de pessoas, democratizando o acesso e a curiosidade sobre a mesma.
Mas há uma diferença profunda entre utilizar GenAI como ferramenta individual e criar valor à escala das organizações. E essa diferença começa muito antes da tecnologia, começa no problema.
A pergunta inicial a ser feita não é “como podemos usar GenAI?”, mas “que problema queremos resolver e qual o impacto que queremos provocar?”. A tecnologia deve ser entendida como um meio e nunca como o ponto de partida; como tal, deve servir um propósito concreto.
Quando olhamos para o ciclo de vida dos dados, GenAI é apenas uma das suas componentes, que só poderá ser devidamente potenciado quando integrada num ecossistema sólido de tecnologia e governação; um sistema onde a informação se transforma em conhecimento, e o conhecimento em decisão.
Curiosamente, o “hype” à volta da GenAI não mudou um dos aspetos fundamentais para a estratégia de dados das organizações: continua a colocar no centro do debate temas estruturais, como a qualidade e integração dos dados. Dados dispersos, sistemas desatualizados e ausência de integração são ainda desafios transversais em muitas empresas, e a verdade é que muitas organizações estão agora a perceber que, antes de qualquer modelo de IA, é preciso garantir fundações sólidas: dados fiáveis, governados e acessíveis.
Na Xpand IT, trabalhamos com Inteligência Artificial há vários anos, e vemos a GenAI como uma peça adicional num ecossistema de analítica e ciência de dados, potencialmente, já existente. O seu valor está na capacidade de sintetizar conhecimento, gerar conteúdo contextualizado e interagir de forma natural com o utilizador. É especialmente útil em casos como a sistematização de informação dispersa, apoio a equipas através de assistentes inteligentes ou aceleração de processos de desenvolvimento e atendimento. Mas é igualmente importante reconhecer os seus limites: nem tudo pode, ou deve, ser automatizado. Em áreas como a avaliação de risco ou a decisão de crédito, por exemplo, existem limites éticos e legais para a utilização de certas capacidades tecnológicas.
Os setores mais maduros em termos de dados (como a banca, retalho e telecomunicações) são os que mais rapidamente estão a tirar partido desta transformação. Estas são organizações que já tinham bases sólidas e equipas preparadas para experimentar com segurança, e, como tal, ganharam capacidade para avaliar onde a GenAI pode gerar impacto e onde ainda não faz sentido avançar. Noutras indústrias, o potencial é igualmente grande, mas o caminho passa, primeiro, por consolidar a gestão de dados e criar espaço para aprendizagem e inovação incremental.
Os ganhos, podem, efetivamente, ser muito significativos. As empresas que integram estas tecnologias reportam incremento de produtividade interessantes.
Por isso, o papel de um parceiro tecnológico, neste contexto, é duplo: por um lado, desafiar as organizações a explorar o novo, a pensar diferente, a experimentar; por outro, garantir que essa experimentação é responsável, sustentada e orientada a resultados. Inovação e prudência não são opostos, são complementares.
Em última análise, a GenAI não substitui o ciclo de vida dos dados. Eleva-o. Mas só gera impacto real quando está no contexto certo, sobre dados de qualidade e com um propósito definido. Antes da tecnologia, vem o problema. Antes da aplicação, estão os dados. E é nesse equilíbrio que se constrói a verdadeira vantagem competitiva.
Nuno Barreto,
Managing Partner, Xpand IT
