A Inteligência Artificial já entrou em muitas empresas sem necessariamente passar por um projeto de implantação.
Alguém começou a usar uma ferramenta para revisar um texto. Outra pessoa descobriu que poderia resumir documentos. Uma equipe passou a utilizá-la para analisar informações, criar apresentações ou ajudar em uma planilha. E em pouco tempo, aquilo que começou como uma experiência individual ou talvez uma simples curiosidade, passou a fazer parte da rotina.
E isso não é necessariamente um problema, pelo menos, não deveria ser!
A facilidade de acesso é justamente uma das características que tornou a IA generativa tão relevante, a propósito, você sabe o que é IA generativa? Em muitos casos, não foi necessário comprar servidores, implantar sistemas complexos ou esperar meses por um projeto de tecnologia. Bastaram alguns minutos para que uma pessoa encontrasse uma aplicação útil para o seu trabalho.
A questão começa em outro ponto.
Em que momento experimentar uma ferramenta passa a significar incorporá-la ao processo da empresa?
Usar IA é fácil. Saber como ela está sendo usada e como pode verdadeiramente ser útil e gerar valor é outra questão.
Imagine uma situação bastante possível.
Um profissional precisa analisar um contrato e utiliza uma ferramenta de IA para ajudá-lo. Outro envia uma planilha para encontrar padrões. Um terceiro copia parte de uma proposta comercial para melhorar o texto. Alguém utiliza sua conta pessoal porque a empresa ainda não disponibilizou uma ferramenta corporativa.
Individualmente, cada decisão pode parecer razoável.
Quando olhamos para o conjunto, surgem outras perguntas:
- Quais informações estão sendo enviadas?
- Para quais ferramentas?
- Quem autorizou esse uso?
- Existem dados pessoais, comerciais ou estratégicos envolvidos?
- O resultado produzido pela IA é conferido antes de ser utilizado?
- Quem responde quando uma informação incorreta entra em um processo?
- A empresa sabe que essas ferramentas estão sendo utilizadas?
Talvez a última pergunta seja uma das mais importantes.
Já parou para pensar que é possível que a organização esteja discutindo se deve adotar Inteligência Artificial enquanto seus profissionais já a utilizam todos os dias?
Proibir também não é governar
Diante desse cenário, uma reação possível e bastante provável (ao menos por enquanto) é simplesmente bloquear o acesso.
Pode resolver uma parte do problema. Mas dificilmente resolve a questão inteira e, talvez, oportunidades sejam perdidas.
Ferramentas podem ser acessadas por dispositivos pessoais, novas soluções aparecem constantemente e funcionalidades de IA estão sendo incorporadas aos próprios sistemas que as empresas já utilizam.
Por outro lado, liberar indiscriminadamente não só não parece, como certamente também não é uma boa estratégia.
Entre proibir tudo e permitir tudo existe um espaço muito maior: entender o uso, estabelecer critérios e definir responsabilidades.
Governança não precisa começar com uma estrutura complexa. Pode começar sabendo quais ferramentas são utilizadas, para quais atividades, com quais informações e quais riscos estão envolvidos.
Depois disso, algumas decisões se tornam muito mais objetivas e relativamente simples.
A ferramenta não conhece o contexto da empresa
Uma resposta bem escrita não é necessariamente uma resposta correta. Esse talvez seja um dos pontos mais fáceis de esquecer quando a ferramenta produz resultados convincentes.
A IA pode ajudar a organizar informações, encontrar relações, estruturar hipóteses, resumir conteúdos, automatizar tarefas e aumentar significativamente a produtividade. Mas o resultado continua dependendo da qualidade da informação disponível, do contexto fornecido e, principalmente, da capacidade de alguém avaliar aquilo que foi produzido.
Em determinadas atividades, um erro será apenas inconveniente. Em outras, poderá interferir em uma proposta comercial, um contrato, uma análise financeira, um projeto de engenharia, uma decisão operacional ou uma informação enviada a um cliente.
A pergunta, portanto, não deveria ser apenas “Podemos usar IA para fazer isso?”. Talvez seja mais importante perguntar: “O que acontece se ela estiver errada?”
Essa diferença muda bastante a forma como a tecnologia deve ser utilizada.
Existe também um processo por trás da IA
Quando uma empresa decide incorporar IA a uma atividade, não está simplesmente adicionando uma ferramenta. Está alterando um processo.
Se antes uma pessoa produzia, outra revisava e uma terceira aprovava determinada informação, o uso de IA pode modificar o tempo, a origem e até a forma como esse conteúdo chega à etapa seguinte.
Isso exige compreender onde a ferramenta participa e onde permanece necessária a intervenção humana. Também exige definir o que pode ser automatizado, o que precisa ser validado e quais atividades não deveriam depender exclusivamente de uma resposta gerada por IA.
Isto, inclusive, responde a uma grande preocupação: A IA vai roubar nossos empregos! Será? Mas isto é assunto para outro momento.
Sem essa definição, existe o risco de criar uma situação curiosa: a empresa ganha produtividade em uma etapa e perde controle sobre o processo como um todo.
Antes de uma política de IA, talvez seja necessário um diagnóstico
É tentador começar procurando um modelo de política corporativa de Inteligência Artificial. Mas talvez exista uma etapa anterior: descobrir o que já está acontecendo.
Quais áreas utilizam IA? Para quê? Quais ferramentas? Com quais tipos de dados? Há contas corporativas ou pessoais? Existem integrações? Alguma decisão já depende desses resultados? Há revisão humana? As pessoas sabem quais informações não deveriam compartilhar?
As respostas provavelmente serão diferentes entre departamentos, e isso é justamente o que torna o diagnóstico útil.
A partir dele, a organização pode estabelecer regras proporcionais ao risco real de cada aplicação, em vez de criar uma política genérica que ninguém consegue aplicar na rotina.
Estar pronto para IA não significa ter todas as respostas
A tecnologia continuará mudando. As ferramentas utilizadas hoje provavelmente não serão exatamente as mesmas daqui a alguns anos — talvez nem daqui a alguns meses.
Por isso, maturidade não significa tentar prever cada ferramenta que surgirá. Significa construir critérios que continuem válidos quando as ferramentas mudarem.
Saber quais dados podem ser utilizados. Definir responsabilidades. Estabelecer níveis de validação. Entender quais processos podem receber automação. Identificar aplicações de maior risco. Manter supervisão humana onde ela é necessária.
A empresa não precisa controlar cada pergunta feita a uma Inteligência Artificial. Mas precisa saber onde a IA passou a fazer parte da sua operação.
Porque existe uma diferença considerável entre disponibilizar uma ferramenta e desenvolver capacidade para utilizá-la. E talvez essa seja uma das discussões mais importantes antes de perguntar qual será a próxima IA que a empresa pretende contratar.
Se sua organização está avaliando como incorporar Inteligência Artificial aos seus processos, vale começar por uma pergunta: antes de escolher a ferramenta, sabemos onde, como e com quais informações a IA já está sendo utilizada? Conheça mais sobre a FLEURISILVA em www.fleurisilva.com.br.
