GenAI: mais do que apenas casos de uso
Tradicionalmente, as empresas têm aplicado AI resolver problemas pontuais — por exemplo, melhorar as previsões da cadeia de suprimentos ou aprimorar a detecção de fraudes.
“Mas a GenAI é diferente. Não se trata apenas de mais uma ferramenta para otimizar tarefas específicas; ela tem o potencial de transformar a forma como as empresas operam.”
Edouard de Mézerac, Artefact
Essa mudança significa que automatizar ou aprimorar tarefas conceituais — como coletar informações e tomar decisões — está agora ao nosso alcance. O impacto vai além do aumento da eficiência; ele redefine toda a cadeia de valor dos setores.
Aplicações na prática: como as principais empresas estão utilizando a IA Gerativa
Para ilustrar essa transformação, Edouard compartilhou exemplos reais em que a GenAI já está causando um impacto significativo:
Telecomunicações – Redução dos atrasos na instalação em 70-80%
–Desafio: Uma grande empresa de telecomunicações enfrentava longos atrasos nas instalações de fibra óptica devido a conflitos de agendamento e infraestrutura insuficiente. A resolução desses problemas levava, em média, de 2 a 3 meses.
–Solução: AI a coleta de informações junto a operadoras de telecomunicações, registros municipais e proprietários de imóveis, além de gerenciar o agendamento de consultas e a coordenação do fluxo de trabalho.
Fabricação – Ajudando as equipes de vendas a dominar o conhecimento sobre os produtos
–Desafio: Uma empresa global de produtos elétricos precisava que suas equipes de vendas aprendessem rapidamente milhares de detalhes sobre os produtos, o que dificultava a prestação de orientações precisas aos clientes B2B.
–Solução: Um chatbot alimentado por GenAI forneceu às equipes de vendas detalhes confiáveis sobre os produtos em tempo real, com o apoio da geração aumentada por recuperação (RAG) para garantir a precisão e minimizar AI .
Varejo de luxo – Aprimoramento da formação da equipe de vendas sobre novos produtos
–Desafio: Uma marca de moda de luxo lança 15 novos produtos por loja, todas as semanas, o que torna difícil para os vendedores manterem-se atualizados sobre os detalhes dos produtos e as recomendações.
–Solução: AI informações instantâneas sobre os produtos, incluindo o histórico do designer, as principais características e possíveis combinações, melhorando assim a interação com os clientes.
A dura realidade: a maioria das empresas não está preparada
Apesar do potencial da tecnologia, a maioria das empresas não está preparada para a IA de Geração. Edouard identificou cinco principais obstáculos à adoção generalizada da IA de Geração:
Falta de preparação da liderança
Muitos executivos de alto escalão construíram suas carreiras numa época em que AI a transformação digital ainda não eram parte integrante da estratégia empresarial. Como resultado, existe uma lacuna significativa de conhecimento: apenas 50% dos líderes receberam AI e, desses, metade afirma que o treinamento recebido é insuficiente.
Preparação limitada das funções de negócios
AI bem-sucedida AI não pode ser uma iniciativa conduzida exclusivamente pela área de TI. Os líderes empresariais de funções-chave — como cadeia de suprimentos, marketing, compras e CRM — devem assumir a responsabilidade pela integração da IA de geração.
data insuficiente
AI requerem data de alta qualidade e bem estruturados data funcionar de forma eficaz. Muitas empresas enfrentam problemas como data inconsistente, estruturas de referência pouco claras e documentação deficiente. Sem uma data sólida, as empresas têm dificuldade em implementar AI em grande escala.
Estruturas de governança e éticas pouco claras
O panorama regulatório da AI significativamente de um país para outro, criando complexidades de conformidade para as organizações multinacionais. Além disso, a IA Gerativa suscita questões críticas de natureza ética e relacionadas à força de trabalho. Por exemplo, se AI os departamentos de marketing alcancem os mesmos resultados com menos funcionários, as empresas devem abordar as possíveis implicações para sua força de trabalho.
Altos custos de implementação e retorno sobre o investimento incerto
Para muitas empresas, desenvolver e implementar soluções de IA gerativa escaláveis continua sendo muito caro. Alguns modelos de negócios AI ainda enfrentam dificuldades para alcançar um retorno sobre o investimento positivo.
Uma corrida dos mais aptos
Estamos testemunhando o surgimento de uma nova era tecnológica a um ritmo sem precedentes — uma era que definirá a próxima década de transformação econômica. As empresas que adotarem a IA de Geração (GenAI) e repensarem seus fluxos de trabalho prosperarão. Aquelas que não conseguirem se adaptar ficarão para trás.
Edouard de Mézerac está entusiasmado ao ver os ex-alunos da HEC assumindo um papel de liderança nessas discussões e enfatiza uma mensagem clara: a liderança deve assumir o comando, repensar estratégias e se preparar para um futuro que já está aqui.
