A inteligência artificial não é uma solução universal. É uma ferramenta e, como tal, só cria valor quando aplicada ao problema certo.

O erro mais comum continua a ser começar pela tecnologia em vez de começar pelo negócio. Muitas organizações definem como objetivo “implementar IA” antes mesmo de perceberem quais são os processos que realmente precisam de ser melhorados. É uma inversão perigosa de prioridades. A pergunta não é ‘como podemos usar IA?’, mas ‘onde estamos a perder tempo, dinheiro, qualidade ou capacidade de resposta?’

Só depois de identificar essas dores faz sentido escolher a tecnologia mais adequada, que pode ou não ser IA.

Esta lógica obriga também a um exercício que muitas empresas tendem a evitar: questionar os próprios processos. Automatizar um processo ineficiente não o torna melhor, apenas permite que os mesmos erros sejam mais caros e que talvez aconteçam mais depressa. Antes de pensar em algoritmos, modelos ou agentes inteligentes, importa perceber se todos os passos continuam a fazer sentido ou se alguns podem simplesmente desaparecer. A verdadeira transformação empresarial começa na reengenharia dos processos e não na implementação da tecnologia.

Quando esse trabalho é bem feito, conseguimos maximizar o impacto de aplicação de tecnologia nos processos. Na maioria dos casos, o impacto surge nas tarefas de elevado volume, altamente repetitivas e com regras bem definidas. Existem exemplos comuns com a validação de faturas, a consolidação de informação entre sistemas, a extração de dados de documentos, a produção de relatórios ou a gestão de processos administrativos. São atividades que consomem milhares de horas de trabalho e onde o contributo humano acrescenta pouco valor.

Existe ainda outro equívoco que importa desfazer. Quando hoje falamos de inteligência artificial, pensamos quase exclusivamente nos modelos de linguagem natural, como o ChatGPT ou Claude. No entanto, muitas organizações aplicam há vários anos IA em áreas como a previsão de vendas, a gestão de stocks ou o planeamento da produção. A grande novidade está na capacidade de automatizar processos menos estruturados, especialmente nas áreas tradicionalmente de backoffice, como administrativas, financeiras, de recursos humanos ou operações.

Dependendo do processo, é possível reduzir drasticamente tempos de execução, minimizar erros, aumentar a fiabilidade e melhorar a experiência do cliente. No entanto, a tecnologia continua a ser apenas uma parte da equação.

Implementar inteligência artificial implica alterar formas de trabalhar, redistribuir responsabilidades e criar novas dinâmicas entre pessoas e tecnologia. E isso depende muito mais da liderança e da cultura organizacional do que da escolha da plataforma tecnológica.

É precisamente aqui que surgem muitas das preocupações relacionadas com o futuro do trabalho. A questão não deve ser se a inteligência artificial vai substituir pessoas, mas sim como vai transformar as funções. Hoje, o maior potencial está em amplificar as capacidades das equipas, pelo que devemos olhar para a produtividade sobre como aumentar cada vez mais o valor gerado e não como reduzir o denominador.

Também a confiança nos sistemas não surge de um dia para o outro. É construída gradualmente, através da qualidade dos resultados e da definição clara dos momentos em que continua a ser necessária validação humana. Em muitos processos, pessoas e tecnologia irão coexistir durante bastante tempo, ajustando progressivamente o grau de autonomia da máquina à medida que esta demonstra consistência e fiabilidade.

No fundo, A IA não é um projeto à parte nem uma moda a acompanhar. Ou entra na estratégia, na arquitetura de sistemas e na forma como as empresas geram valor, ou não passa de um piloto que não escala.

Talvez por isso a pergunta mais importante já não seja “como implementar inteligência artificial?”. A pergunta certa é mais tradicional e não depende de tecnologia: que problemas são urgentes de resolver?

Luís Carvalho,
Sénior Manager na LTPlabs

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