Os modelos de base estão se tornando rapidamente parte da infraestrutura da transformação digital empresarial. Esses modelos estão se aprimorando a um ritmo sem precedentes, os custos de inferência continuam a diminuir, os ecossistemas de código aberto estão em franca expansão e as diferenças de desempenho entre os principais modelos estão se reduzindo.

Se todas as empresas puderem ter acesso a uma IA com capacidade comparável, o que diferenciará os líderes de mercado do futuro??

A resposta não está no modelo em si, mas no contexto organizacional construído com base nele.

O contexto organizacional abrange o conhecimento empresarial, processos operacionais, regras de tomada de decisão, especialização na área, e melhores práticas acumulada ao longo de anos de gestão empresarial. Ela determina se a IA é capaz de compreender verdadeiramente como uma empresa opera, apoiar os objetivos de negócios e aprender continuamente a partir de cada interação para desenvolver capacidades exclusivas daquela organização.

Essa é precisamente a camada que a maioria das empresas ainda precisa desenvolver, e é nela que surgirá a vantagem competitiva da IA da próxima geração.

Um modelo eficaz não equivale a um sistema empresarial eficaz

É fácil confundir as capacidades de um grande modelo de linguagem com uma verdadeira capacidade empresarial. Embora gerar reports em segundos, produzir conteúdo de marketing ou responder instantaneamente às consultas dos clientes possa demonstrar um desempenho técnico impressionante, essas ações não se traduzem necessariamente em valor comercial sustentável.

A Klarna constitui um exemplo notável. A empresa de fintech utilizou modelos de linguagem de grande escala (LLMs) de uso geral para automatizar aproximadamente dois terços de suas interações de atendimento ao cliente, substituindo um número significativo de agentes humanos. No entanto, pouco mais de um ano depois, a empresa retomou a contratação de funcionários para o atendimento ao cliente. A questão não era que o modelo carecesse de capacidade, mas que o sistema empresarial havia se desalinhado da criação de valor para o negócio.

A IA otimiza incansavelmente os objetivos que lhe são atribuídos, mas, muitas vezes, deixa de levar em conta elementos que são difíceis de quantificar, tais como lidar com as intenções complexas dos clientes, manter o relacionamento com eles e preservar a confiança na marca a longo prazo. Quando a eficiência se torna o único indicador, a IA buscará otimizar a eficiência, mesmo que isso comprometa a qualidade do atendimento.

Em contrapartida, uma empresa de eletrônicos de consumo em Shenzhen adotou uma abordagem diferente. Por volta de 70% de consultas padronizadas de clientes foram analisadas e tratadas por IA, enquanto os agentes humanos continuaram responsáveis pelos casos complexos e de alto valor. O resultado foi um equilíbrio entre eficiência operacional e satisfação do cliente.

A diferença não se deveu ao modelo. Ela se deveu à forma como cada empresa redesenhou seus processos de negócios e sua governança em torno da IA.

A IA agentiva está remodelando a organização empresarial

Os agentes de IA não são mais simples assistentes conversacionais: são trabalhadores digitais capazes de acessar sistemas corporativos, executar fluxos de trabalho, realizar tarefas, operar de forma autônoma em grande escala e aprender continuamente ao longo do tempo.

Ao contrário dos funcionários humanos, que naturalmente agem com cautela ao se depararem com decisões de alto risco, os agentes de IA ainda executam tanto ações rotineiras quanto de alto risco com o mesmo nível de confiança. Consequentemente, erros de configuração, problemas de permissão, contaminação de conhecimento ou falhas no fluxo de trabalho podem se propagar rapidamente por toda a organização.

Isso altera profundamente a forma como as empresas devem abordar a governança da IA.

  • Primeiro, a resiliência torna-se tão importante quanto a prevenção. As organizações devem estabelecer mecanismos de recuperação, tais como ambientes de backup, sistemas de teste e recursos de reversão com um clique.
  • Segundo, o princípio do privilégio mínimo deveria se tornar uma prática padrão. Deve-se conceder aos agentes de IA acesso apenas ao data e aos sistemas estritamente necessários para a execução das tarefas que lhes foram atribuídas.
  • Terceiro, a conformidade deve ser integrada às operações de IA. As empresas precisam cumprir regulamentações, como os requisitos de localização do data e as leis de privacidade, ao mesmo tempo em que definem claramente quais data podem ser acessados por quais modelos.
  • Finalmente, as organizações devem se preparar para os riscos emergentes inerentes à IA. Por exemplo, agentes de IA podem, inadvertidamente, executar instruções ocultas incorporadas em documentos internos da empresa, contornando as regras operacionais previstas. O monitoramento contínuo, as atualizações de governança e os controles de segurança em constante evolução tornam-se, portanto, essenciais.

O contexto organizacional é o ativo de IA mais valioso da empresa

Em vez de simplesmente criar um aplicativo de IA, as empresas deveriam desenvolver um sistema de aprendizagem contínua.

O núcleo deste sistema é a capacidade de transformar processos de negócios, lógica de decisão, conhecimento operacional, requisitos de conformidade e expertise institucional em uma camada de contexto organizacional à qual os agentes de IA possam acessar, aprender com ela e aprimorar-se continuamente.

Ao contrário do próprio modelo, essa camada de contexto se acumula ao longo do tempo. Cada fluxo de trabalho otimizado, cada decisão validada e cada interação bem-sucedida fortalecem as capacidades de IA da empresa, criando um ativo que se torna cada vez mais difícil de ser reproduzido pelos concorrentes.

Uma pergunta simples ilustra se uma organização realmente detém sua vantagem em IA:

Se o senhor substituísse seu modelo de base amanhã, suas capacidades acumuladas em IA permaneceriam intactas??

Se a resposta for não, isso significa que a organização limitou-se a adotar as capacidades do modelo, em vez de construir uma vantagem competitiva própria.

A transformação por meio da IA exige um repensar dos processos de negócios

Atualmente, muitas iniciativas de IA corporativa continuam focadas em acelerar os fluxos de trabalho existentes. Uma verdadeira transformação por IA requer o redesenho dos processos de negócios com base nas capacidades dos agentes de IA, em vez de simplesmente auxiliar nas tarefas humanas.

Considere a gestão de contas-chave corporativas.

Tradicionalmente, os gerentes de relacionamento só podem dedicar atenção aprofundada a um número limitado de clientes estratégicos, enquanto os demais recebem um gerenciamento baseado em exceções. As análises de negócios ocorrem periodicamente, deixando questões emergentes sem serem identificadas até as análises programadas. Enquanto isso, informações valiosas sobre os clientes, o histórico das relações e a lógica por trás das decisões muitas vezes existem apenas na experiência de cada funcionário, desaparecendo quando estes deixam a empresa.

Utilizar a IA apenas para gerar a conta reports agiliza o processo existente, mas mantém inalterado o modelo operacional subjacente.

Uma reformulação centrada no agente apresenta uma aparência fundamentalmente diferente.

Os agentes de IA podem monitorar cada cliente com o mesmo nível de detalhamento, em vez de se concentrarem apenas em contas estratégicas. Eles podem detectar mudanças nas compras, anomalias nos pedidos ou falhas de comunicação em tempo real, em vez de esperar pelas análises mensais. E o mais importante, cada interação com o cliente, decisão empresarial e prática bem-sucedida é registrada e incorporada à camada de contexto da organização, tornando-se uma capacidade organizacional compartilhada, em vez de conhecimento individual.

O resultado não é simplesmente uma maior eficiência, mas uma forma totalmente nova de operar.
O mesmo princípio se aplica à previsão de demanda, à otimização de preços, à gestão de conformidade, às operações da cadeia de suprimentos e a praticamente todos os processos empresariais limitados pela capacidade humana.

Por onde as empresas devem começar?

Desenvolver a competitividade em IA empresarial significa, em última análise, reformular a forma como uma organização pensa, toma decisões e opera. Isso não é algo que um fornecedor de modelos possa oferecer.

A prioridade de toda empresa é, portanto, identificar as atividades essenciais para os negócios que ainda dependem fortemente da expertise humana, definir as regras inegociáveis que a IA deve respeitar e estruturar sistematicamente o conhecimento organizacional para que ele possa ser gerenciado, compartilhado e utilizado por agentes de IA.

Os modelos de base estão se tornando rapidamente um recurso padrão em todos os setores. A oportunidade de construir uma vantagem sustentável em IA, no entanto, continua em aberto.

As organizações que agirem agora para redesenhar seus sistemas de negócios para a era dos agentes de IA serão aquelas que estabelecer uma vantagem competitiva duradoura e justificável.

Para saber como sua organização pode desenvolver suas capacidades de IA corporativa, entre em contato com os especialistas da Artefact.