IA exige envolvimento direto dos CEOs, defendem líderes

Líderes da FCamara e da Jabuti apontam desafios de escala, custos e engenharia para transformar experimentação com IA em resultado

Cerca de 80% dos CEOs que procuram Fabio Camara, Executive Chairman da FCamara , pedem ajuda para começar a usar inteligência artificial (IA). Apenas aproximadamente 2% chegam com outra pergunta: como ganhar dinheiro com a tecnologia? A estimativa, baseada nas conversas do executivo com lideranças empresariais, evidencia a distância entre experimentar soluções de IA e transformá-las em resultados de negócio.

O tema foi discutido durante o painel “Dentro da sala do CEO: o que ouvimos de quem lidera”, realizado em 15 de outubro, no IT Forum Upload CEO, com a participação de Camara e Cecilio Fraguas, CEO da Jabuti . Para os executivos, o desafio das empresas deixou de ser apenas testar a tecnologia. À medida que os projetos avançam, entram em cena questões como custo de operação, governança, confiabilidade e capacidade de integrar a IA aos processos corporativos.

Camara ressalva que os percentuais são aproximados. Segundo ele, cerca de 15% dos CEOs que o procuram já iniciaram projetos e querem saber como engajar as equipes. Outros 3% demonstram preocupação com governança, explicabilidade e monitoramento, diante do risco de exposição de dados e da utilização de diferentes ferramentas sem controle centralizado. Os 2% restantes perguntam como transformar a IA em receita.

Na avaliação de Fraguas, o desafio se transformou à medida que os projetos passaram da experimentação para a operação. Em 2024, a preocupação era fazer um agente responder corretamente. Com o avanço para ambientes de produção, tornou-se necessário garantir que ele continuasse funcionando em escala, com milhares de interações por dia.

“Como ler milhares de conversas por dia?”, questiona Fraguas ao comparar a supervisão de um projeto-piloto com as exigências de uma operação maior. A resposta, segundo ele, passa pela construção de mecanismos capazes de identificar falhas, acompanhar o desempenho e sugerir melhorias. Isso inclui agentes supervisores e monitoramento semelhante ao utilizado em sistemas corporativos tradicionais.

A integração também traz dificuldades. Os agentes dependem de APIs e sistemas já existentes nas empresas, sujeitos a lentidão, falhas e indisponibilidade. Por isso, Fraguas defende que as soluções de IA sejam tratadas como parte da infraestrutura operacional do negócio, com mecanismos de acompanhamento e correção.

O custo é outro obstáculo. Camara afirma que empresas que avançaram para a escala se depararam com despesas maiores do que esperavam. Diante disso, parte dos projetos tem priorizado aplicações internas e processos de menor risco ou volume, nos quais é possível buscar ganhos de eficiência sem assumir imediatamente os riscos de colocar a IA em contato direto com clientes.

O executivo também relata ter ouvido de empresas que já distribuíram ferramentas como ChatGPT e Copilot para funcionários, mas ainda não identificaram resultados proporcionais ao investimento.