Empresas que lideram 2030 transformam o negócio com IA, e não apenas adaptam processos, dizem executivas

As empresas que vão liderar o mercado em 2030 já transformam o negócio com inteligência artificial (IA), em vez de apenas adaptar processos antigos à tecnologia.

A avaliação é de Rubia Coimbra , GVP para a América Latina da Cloudera , e de Marcelli Antonini , CFO da Tuvis , no painel “Empresas que vão liderar 2030 já começaram a mudar”, realizado na sexta-feira, 16 de outubro, no IT Forum Upload CEO, no Distrito Itaqui.

A Cloudera fornece plataformas de dados.

A Tuvis leva as conversas de vendas no WhatsApp ao sistema de gestão de relacionamento com clientes (CRM) e monitora os riscos desse canal.

Leia também: “A visão é importante, mas quem a executa vale ainda mais”, diz Daniel Galante, da Claranet, no IT Forum Upload CEO Transformar, e não apenas adaptar Para saber se uma empresa se transforma ou apenas se adapta, Rubia sugere uma pergunta: o investimento em IA vem de um novo orçamento ou de recursos reaproveitados? Demitir pessoas para direcionar a economia à tecnologia, afirma, mostra o caminho errado.

“A empresa claramente está com uma mentalidade antiga, tentando transportá-la para o novo”, diz.

“O pensamento novo é transformar o negócio a partir do que é possível fazer com IA.” Ela cita o raciocínio do professor Silvio Meira: em vez de dispensar dez pessoas, as empresas que prosperarão buscarão dez vezes mais mercado.

Segundo a pesquisa anual da Cloudera, os três principais motivos de fracasso de projetos de IA são a falta de confiança nos dados, o custo fora de controle e a dificuldade de integrar a tecnologia aos processos legados.

Rubia destaca que o trabalho de base não pode ser pulado.

“Colocar uma decisão sofisticada sobre uma infraestrutura frágil não funciona”, afirma.

“Esse dever de casa deveria ser feito mesmo que a IA não existisse.” Retorno, custo e testes pequenos Marcelli explica que o custo da IA não segue a lógica do software como serviço (SaaS).

“O custo da IA é completamente diferente: quanto maior o uso, maior a tokenização, e só fica mais caro”, diz.

Para ela, “o mercado ainda está aprendendo como se precifica o retorno sobre uma iniciativa de IA”.

Nesse cenário, o papel do CFO é mais de alocação do que de veto.