Transformando Potencial em Desempenho com IA

A pesquisa da McKinsey revela que apenas 1% das organizações se considera "madura" na implementação de inteligência artificial (IA). Enquanto isso, os gastos globais com tecnologia crescem mais rápido que os ganhos em produtividade. Essa disparidade, conhecida como o “paradoxo da produtividade”, reflete um desafio comum: as empresas investem em tecnologia sem aprender a usá-la de forma eficaz. Como resultado, perdem de 30% a 40% do impacto potencial devido a incentivos desalinhados e sistemas fragmentados.

O sucesso da IA não começa com algoritmos, mas com a reestruturação organizacional. A McKinsey, em suas novas descobertas, destaca que empresas de alto desempenho conseguem gerar até três vezes mais valor com seus investimentos em tecnologia. A chave está em executar melhor, não em gastar mais.

1. Reinvente os negócios com tecnologia: Organizações líderes veem a tecnologia como essencial para inovar seus modelos de negócios. importante definir casos de uso orientados por IA que se alinham com metas de crescimento e eficiência.

2. Reinvente a tecnologia para velocidade e escalabilidade: Isso envolve arquiteturas de dados modernas e sistemas componíveis que permitem experimentação rápida e escalabilidade.

3. Reumanize a organização: É vital capacitar todos os colaboradores a trabalhar com IA, garantindo que entendam como a tecnologia pode aprimorar suas funções.

Hrishika Vuppala, sócia sênior da McKinsey, ressalta que essas mudanças são tanto culturais quanto técnicas. O objetivo é formar profissionais que integrem a IA em seus fluxos de trabalho e colaborem de forma produtiva.

A transição de provas de conceito para geração de valor em escala é um dos maiores desafios que enfrentamos. Oana Cheta, sócia da McKinsey, define essa transição como a passagem “de projetos para sistemas vivos de inteligência”. Para líderes, alguns princípios são fundamentais:

- Use IA de forma estratégica: Aplique IA em áreas onde pode agregar valor real, melhorando decisões e experiências, sem perder de vista a automação tradicional.

- Projete para orquestração modular: Evite projetos isolados; construa componentes modulares que se comuniquem e escalem como um ecossistema coerente.

- Foque na adoção: A confiança humana é crucial. Crie fluxos de trabalho que incentivem a interação humana com a IA, garantindo que as equipes saibam como colaborar com ela.

Essa abordagem redefine a liderança em tecnologia. Em vez de adotar ferramentas isoladas, as organizações devem criar modelos operacionais de IA componíveis, que combinam estratégia e inteligência em tempo real.

Superar a lacuna entre estratégia e execução é essencial.

Essa abordagem integrada resulta em soluções personalizadas, adaptadas ao contexto de cada empresa.

Em última análise, a transformação da IA não é apenas sobre tecnologia, mas sobre redefinir o trabalho e impulsionar a inovação. A oportunidade vai além de capturar mercado; trata-se de remodelar o próprio setor e expandir o valor. Como Hrishika afirma: “Os vencedores serão aqueles que não veem a tecnologia como um centro de custos, mas como um multiplicador de desempenho”.