A Federação Internacional de Robótica registrou 542.000 instalações de robôs industriais em todo o mundo em 2024. A China foi responsável por 295.000 delas, mais da metade. A Europa instalou cerca de 85.000, e os Estados Unidos, 34.200. O país cujos modelos de ponta costumam liderar os rankings ficou em último lugar.
Nos últimos dois anos, a corrida pela IA girou, em grande parte, em torno de uma questão: qual modelo é o mais inteligente? No entanto, à medida que as capacidades dos modelos se aproximam e o uso da IA autônoma aumenta drasticamente, uma questão diferente está se tornando cada vez mais difícil de ignorar: quanto custa, de fato, a inteligência? A resposta pode estar em uma unidade aparentemente simples: o token. Não mais apenas uma medida técnica de texto, os tokens estão se tornando um custo operacional para as empresas, uma variável para a arquitetura de IA e, potencialmente, uma nova commodity na economia global de IA.
Toda organização que busca acelerar a adoção da IA esbarra no mesmo obstáculo: o conhecimento que realmente impulsiona os resultados comerciais está na cabeça das pessoas. Ele não está nos sistemas, mas no discernimento do seu colaborador mais experiente e nos atalhos mentais não documentados que o líder da sua equipe utiliza para fechar negócios complexos.
O que observamos nas organizações em que a IA se tornou rotina é um pequeno número de atividades repetidas, mantidas ao longo de um ano ou mais, em vez de uma campanha de lançamento. Chamamos a isso de rituais. Eles mantêm a IA em evidência, tornam o aprendizado algo cotidiano e proporcionam aos líderes um panorama regular do que está funcionando.
Embora muitas organizações tenham comprovado o valor da IA conversacional por meio de projetos-piloto bem-sucedidos, poucas conseguem ampliar essas iniciativas para toda a empresa. O desafio não está no modelo de IA, mas na ausência de uma camada essencial: um modelo operacional robusto para a inteligência empresarial. Este artigo apresenta um plano para o sucesso, detalhando a base tecnológica e o modelo organizacional necessários para colocar a IA em operação em grande escala. Saiba como integrar o conhecimento empresarial fragmentado em uma camada governada e confiável e como evoluí-la continuamente, garantindo que sua IA forneça resultados confiáveis, explicáveis e acionáveis.
Um cliente com quem trabalhamos no ano passado desenvolveu um agente de IA para solicitações de compras. Ele analisava documentos de fornecedores, comparava preços, identificava riscos de conformidade e elaborava recomendações. Funcionou bem. Porém, alguns meses após o início da operação, a equipe se deparou com uma questão para a qual não tinha uma boa resposta: como podemos avaliar se os resultados são consistentemente bons?
À medida que a IA passa dos chatbots conversacionais para fluxos de trabalho autônomos baseados em agentes, os serviços de capacitação e adoção nas empresas tornaram-se o principal impulsionador da transformação da IA e da escalabilidade organizacional. A simples engenharia de prompts amadureceu, tornando-se uma disciplina multifacetada que abrange especificação, engenharia de contexto, orquestração com baixo código e redesenho de processos. As organizações que tratam a adoção da IA como uma transformação empresarial holística, em vez de uma simples implantação de ferramentas técnicas, alcançam uma velocidade e um retorno sobre o investimento (ROI) significativamente maiores. A Artefact está no centro dessa evolução, capacitando as empresas a modernizar as competências de sua força de trabalho, redesenhar processos essenciais com base no julgamento humano e estabelecer uma governança robusta para escalar a IA com segurança e rapidez.
A Europa pode ter perdido a primeira fase da corrida pelo artificial intelligence. Ela não controla as maiores plataformas cloud, os modelos de base mais potentes nem uma infraestrutura de computação especializada suficiente da qual a IA avançada depende. Mas a próxima fase poderá ser decidida em um ambiente muito diferente: nas linhas de produção, nos armazéns e no interior das máquinas. À medida que a IA passa da geração de textos e imagens para a percepção, a tomada de decisões e a ação no mundo físico, a vantagem poderá passar para aqueles que controlam o data industrial, os sistemas de simulação e o software utilizado para treinar robôs. Isso abre uma oportunidade para a Europa.
Geralmente, tudo começa em uma sala de reuniões. Um fornecedor abre seu laptop, digita uma única frase em uma janela de bate-papo e observa um agente extrair o código data de três sistemas, resumir um contrato de locação, sinalizar uma cláusula para análise jurídica e enviar o resultado por e-mail à equipe de gestão de ativos. Tudo isso leva noventa segundos. A sala fica em silêncio, até que alguém pergunta: “Quanto tempo levou para desenvolver isso?” A resposta “uma tarde” é o momento em que a maioria das estratégias corporativas de IA é discretamente redefinida.
