As mudanças provocadas pela artificial intelligence, tanto em termos de velocidade quanto de escala, superam em muito as de qualquer tecnologia anterior. As pessoas dizem coisas como: “As vantagens competitivas que as empresas levaram anos para construir podem se tornar frágeis com poder de computação suficiente” ou “A maioria dos empregos de escritório será substituída pela IA”.”

À medida que a mídia amplifica tais narrativas, o medo tornou-se a emoção dominante. As empresas estão correndo para adotar a IA, com receio de ficarem para trás. Os funcionários, por sua vez, estão adotando todos os tipos de ferramentas de IA, muitas vezes deixando de lado as preocupações com segurança e privacidade em busca de uma sensação de estabilidade profissional.

Como uma injeção de adrenalina, O medo pode levar a ações precipitadas, mas não é capaz de suportar uma longa viagem. Uma fonte de motivação mais duradoura é um senso claro de propósito e valor, que permite que empresas e indivíduos alcancem resultados ainda maiores. Como as empresas podem superar esse clássico dilema do prisioneiro?

Ao buscar implementar a IA, muitas empresas ainda recorrem à mesma abordagem que utilizaram durante a onda anterior de transformação digital: análise comparativa com os concorrentes e identificação dos pontos críticos mais importantes a serem abordados.

Essa metodologia voltada para o exterior pode ser eficaz em um ambiente de negócios relativamente estável. As empresas podem observar o que os principais participantes do setor estão fazendo e, em seguida, adaptar e otimizar essas práticas de acordo com suas próprias circunstâncias. Tomemos o comércio eletrônico como exemplo. Por volta de 2009 e 2010, marcas como a UNIQLO e a Philips abriram lojas-bandeira no Tmall. À medida que o modelo de comércio eletrônico amadureceu, cada vez mais empresas aprenderam com esses pioneiros e, gradualmente, desenvolveram suas próprias capacidades de comércio eletrônico.

Mas, na era da IA, buscar respostas nos outros pode parecer como enxergar através de uma névoa. As empresas podem não saber até que ponto esses exemplos se assemelham realmente à sua própria situação, nem se o que estão vendo é, de fato, real.

O que as empresas realmente precisam é uma bússola interna mais forte.

Comece pelo valor, não pela IA

O entusiasmo atual em torno do GEO (Otimização Gerativa de Mecanismos de Busca) oferece um bom exemplo.

À primeira vista, a lógica por trás do GEO parece impecável: À medida que os consumidores recorrem cada vez mais aos assistentes de IA em busca de informações, as marcas devem procurar obter uma vantagem nas recomendações geradas por IA, assim como antes competiam por posições nos resultados de busca ou por visibilidade nos feeds de recomendações.

No entanto, há uma falha grave nessa premissa – uma série de ações de curto prazo pode influenciar a forma como um modelo percebe uma marca, uma vez que a IA Geral (AGI) está ao nosso alcance.

O que os grandes modelos de linguagem fazem, em última análise, é sintetizar o entendimento coletivo de uma marca em uma resposta para o usuário. A principal tarefa das marcas, portanto, não é otimizar-se em função do modelo em primeiro lugar, mas definir sua essência a partir de dentro, ao expressar seu valor na linguagem que os consumidores realmente utilizam e ao reforçar continuamente essa percepção por meio de canais eficazes. Somente então faz sentido garantir que os grandes modelos de linguagem sejam capazes de compreendê-lo e expressá-lo com precisão.

É nesse ponto que as empresas precisam fazer uma reflexão interna.

O valor central de uma empresa ou marca é, em essência, a concretização da motivação humana dentro de uma organização empresarial:

  • Por que a empresa existe?
  • O que ela deseja oferecer aos seus clientes?
  • Que imagem diferenciada ela pretende estabelecer no mercado?

Somente quando essas respostas estiverem claras é que uma empresa poderá esperar que a IA a compreenda e a represente com precisão.

O mesmo princípio se aplica ao atual entusiasmo em torno da eficiência impulsionada pela IA.

Embora a IA reduza drasticamente o custo da coleta e do processamento de dados não estruturados data e acelere a criação de conteúdo em todos os setores, O ponto de partida para a avaliação de negócios não deve ser “O que a IA pode fazer?”. Em vez disso, as empresas devem voltar à sua cadeia de valor essencial e aplicar o raciocínio baseado nos princípios fundamentais para formular as perguntas fundamentais.

Sobre informação e tomada de decisão, A primeira pergunta não é “Quantas percepções a IA pode gerar?”, mas sim “Que informações realmente levam a melhores decisões de negócios?”. Se o problema em si não tiver sido claramente definido, mais informações significam simplesmente mais ruído.

No que diz respeito à eficiência operacional, em vez de perguntar precipitadamente “Quais tarefas podemos terceirizar para agentes de IA?”, as empresas deveriam, antes de tudo, mapear seus fluxos de trabalho. Tarefas de alta frequência, repetitivas e baseadas em regras raramente exigem IA sofisticada: a automação tradicional já dá conta do recado. Se uma empresa ainda não automatizou essas tarefas básicas, é muito cedo para adotar agentes de IA.

Onde os agentes realmente se destacam é em cenários que exigem julgamento contextual em grande escala, tais como elaborar propostas de vendas personalizadas para os clientes, organizar treinamentos adaptados às necessidades locais para as equipes de varejo, ou avaliação de possíveis locais para lojas.

No que diz respeito ao conhecimento e à comunicação, antes de utilizar a IA generativa para produzir reports, apresentações de vendas ou materiais de marketing, A liderança deve identificar a causa principal do atrito. A informação é difícil de ser obtida, está desorganizada entre as equipes ou simplesmente é apresentada de forma ineficaz? Os gargalos internos geralmente decorrem das duas primeiras questões, enquanto as lacunas de comunicação externa tendem a decorrer da última. Em última análise, A estruturação do conhecimento da empresa e a qualificação dos funcionários por meio da colaboração com IA oferecem um retorno sobre o investimento (ROI) muito maior do que a simples acumulação de ferramentas autônomas.

Estabeleça-se firmemente em seu interior e, em seguida, estenda-se para o exterior

Para as empresas que estão passando por mudanças, compreender o próprio valor essencial é o parâmetro mais importante, servindo de base para todas as transformações futuras.

Ao aplicar o raciocínio baseado nos princípios fundamentais a toda a cadeia de valor, as empresas podem aproveitar a inovação tecnológica e ampliar sua capacidade de criar valor a longo prazo.