Inteligência Artificial: Principais facilitadores para obter ganhos reais de produtividade

As grandes empresas vêm usando a IA há anos. Ela já transformou várias práticas e operações: manutenção preditiva, previsão de vendas, detecção de anomalias e muito mais. A IA aprimorou a análise, tornou a tomada de decisões mais confiável e acelerou as cadeias de valor. Nesses casos, ela foi integrada a processos formalizados liderados por unidades de negócios específicas, proporcionando um impacto tangível e duradouro, mas apenas em domínios verticais altamente específicos.

A IA generativa, por outro lado, tomou um caminho muito diferente até agora: o do uso individual. Os próprios funcionários tomaram a iniciativa. Na França, 83% já a utilizam semanalmente, e 92% deles se dizem satisfeitos. Seu uso varia, geralmente envolvendo tarefas simples e repetitivas específicas de suas funções, resumindo documentos, escrevendo materiais, realizando pesquisas, reformulando conteúdo. Em média, eles economizam uma hora de trabalho por dia.

E o que eles fazem com essa hora extra? Sessenta e seis por cento dizem que a reinvestem em interações mais ricas com colegas ou clientes. Para muitos, seu trabalho se tornou mais colaborativo e mais tranquilo. No entanto, o impacto coletivo ainda não está claro. O uso é muito disperso e informal para se tornar uma alavanca estruturada para o desempenho de toda a empresa.

Então, como podemos seguir em frente? Mudando de uma mentalidade de uso individual para uma abordagem baseada em processos. Porque o que realmente possibilita o dimensionamento não é a tecnologia em si, mas como ela é integrada às engrenagens existentes da organização. O objetivo é identificar as tarefas mais demoradas, repetitivas ou de baixo valor e transformá-las profundamente para que a IA generativa possa ser implementada de forma estruturada.

Um grande banco francês, apoiado pelo Artefact, já deu esse passo. Ao testar um agente de IA nos processos de aprovação de crédito, ele reduziu o tempo de resposta de um mês para uma semana, eliminando o tempo morto, as validações redundantes e as pesquisas demoradas de documentos. As empresas que incorporam a IA em uma estrutura estruturada relatam ganhos de produtividade de mais de 30% em comparação com aquelas que fazem uso informal de ganhos que vão além de meras métricas de desempenho, melhorando a experiência do cliente, liberando o tempo da equipe e fortalecendo a colaboração multifuncional.

E é aí que acontece o verdadeiro aumento de escala: quando a IA deixa de ser apenas uma ferramenta pessoal e passa a ser um impulsionador da transformação organizacional. Essa mudança também redefine a natureza do trabalho. Setenta e cinco por cento dos usuários relatam que se sentem mais autônomos. Um em cada três funcionários diz que agora está fazendo coisas que não conseguia fazer antes. A IA torna-se um acelerador de aprendizagem, um facilitador de mobilidade, uma ferramenta para reinventar funções e dinâmicas de equipe.

Mas isso não é tudo: não se trata apenas de automatizar determinadas tarefas no curto prazo para aumentar a produtividade. A IA também deve ser vista como uma ferramenta de aumento, uma alavanca para aprimorar as habilidades, expandir a capacidade de tomada de decisões, criar novas funções e apoiar transformações profundas e de longo prazo na forma como trabalhamos. Cabe às empresas definir o que fazer, dependendo de sua visão estratégica: decidir o que deve ser automatizado para liberar tempo e o que deve ser aumentado para capacitar as pessoas.

Porque o desafio fundamental não é como adotar a IA, mas como adotá-la de forma sustentável, nos próximos 10 a 20 anos. Isso exige uma visão de longo prazo e um investimento real em plataformas de aprendizado e desenvolvimento de habilidades. O que importa é criar a força de trabalho do futuro, uma força que combine de forma inteligente o conhecimento humano com o poder das máquinas e que esteja pronta para se adaptar às mudanças radicais que estão por vir.