Do Micro Ao Macro
Sete estratégias para empresários aplicarem inteligência artificial nos negócios
Especialista aponta caminhos práticos para lideranças utilizarem a IA com base em dados e decisões reais
Pesquisa revela desafio na adoção de IA por lideranças
Um estudo global realizado pela Cisco com 2.503 CEOs mostra que quatro em cada cinco executivos planejam incorporar mais inteligência artificial em seus negócios.
Apesar disso, 74% afirmam que a compreensão limitada da tecnologia dificulta decisões estratégicas e interações com conselhos de administração.
O levantamento incluiu 501 líderes da América do Sul e revelou um paradoxo: 82% reconhecem o potencial da IA, mas poucos sentem segurança ao tomar decisões baseadas nela.
Cargos de liderança enfrentam dilemas técnicos
Para Beerud Sheth, CEO da Gupshup, os executivos precisam unir o conhecimento sobre seus negócios aos recursos oferecidos pela tecnologia.
Segundo ele, uma abordagem sistemática e colaborativa permite aplicar a IA de forma que traga valor mensurável às organizações.
Com base nessa visão, Sheth destaca sete frentes para orientar a adoção da inteligência artificial de forma prática.
1. Identifique gargalos operacionais com potencial para IA
O primeiro passo envolve mapear ineficiências internas e tarefas repetitivas que impactam o desempenho da empresa.
Situações como falhas no atendimento ao cliente ou atrasos na cadeia de suprimentos podem ser resolvidas com IA preditiva ou chatbots.
Executivos devem questionar as equipes: onde estão os gargalos? Quais decisões precisam de dados em tempo real?
2. Promova workshops com equipes técnicas e operacionais
É recomendável organizar encontros entre áreas como vendas, atendimento e operações com especialistas em IA.
Esses encontros podem gerar ideias como uso de processamento de linguagem natural para análise de e-mails ou aplicação de IA generativa em protótipos de produtos.
O objetivo é identificar usos com viabilidade técnica e impacto real.
3. Avalie a qualidade e disponibilidade dos dados
A IA depende de dados estruturados, limpos e acessíveis.
Antes de avançar, é preciso auditar fontes como registros de transações, dados de clientes ou sensores internos.
Empresas com grande volume de dados históricos podem usar IA para previsões, desde que haja governança e integração entre sistemas.
4. Observe o que o setor já implementa
Observar concorrentes pode ajudar a identificar práticas úteis, como preços dinâmicos ou marketing preditivo.
No entanto, é necessário adaptar essas aplicações à realidade e diferenciais da empresa.
O foco deve estar no uso estratégico da IA com base em dados próprios e objetivos claros.
5. Priorize soluções de rápida implementação
Casos com retorno financeiro claro e prazos curtos devem ser priorizados.
Um exemplo seria automatizar o processamento de faturas, o que pode reduzir custos rapidamente.
Ganhos iniciais criam confiança para escalar projetos maiores e facilitam o aprendizado interno.
6. Estabeleça parcerias para acelerar projetos
Poucas empresas possuem estrutura completa de IA internamente.
Parcerias com plataformas, fornecedores e startups ajudam a acessar ferramentas prontas e reduzir riscos.
A Gupshup, por exemplo, oferece soluções de IA conversacional já aplicadas em diversos setores.
7. Use IA para apoiar a tomada de decisão
A principal vantagem da IA está em reforçar a atuação humana, e não substituí-la.
Uma equipe de vendas pode usar pontuação preditiva para focar clientes com maior potencial de conversão.
O papel do CEO é perguntar: onde a IA pode ampliar o desempenho da equipe?
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