Em nosso último artigo, falamos sobre os impulsionadores para uma estratégia de sucesso na implementação de inteligência artificial.

     Ter uma estratégia de negócio definida, assim como a estratégia de tecnologia e dados muito clara para todos os envolvidos, e, por fim, saber qual é a estratégia e experiência em IA que a organização são pré-requisitos importantes nessa jornada.

     Além disso, a organização e cultura e a governança de IA também tem impacto significante nos resultados.

     Agora, chegou a hora de desvendarmos quais são os estágios de uma empresa em relação à adoção de Inteligência Artificial.

     Afinal, para líderes que buscam maximizar o valor da Inteligência Artificial em suas organizações, é crucial seguir um roteiro estratégico adequado ao estágio atual da jornada de implementação de IA.

     A abordagem deve ser personalizada, pois as necessidades variam significativamente conforme a indústria, a demografia e a cultura empresarial. Por exemplo, as estratégias que beneficiam um varejista de médio porte no sudeste do Brasil provavelmente não façam sentido para uma empresa automobilística no norte do país, ou um banco do centro-oeste.  

     Por isso, vamos falar sobre as etapas específicas que cada organização deve seguir, de acordo com seu estágio atual de preparação para a IA. Este artigo descreve as cinco etapas principais identificadas com base em dados de pesquisa.

     Entenda quais impulsionadores são mais relevantes para cada um desses estágios.

 
     Etapa 1: Explorar

     Organizações no estágio inicial de exploração devem focar na aquisição de conhecimento e experiência com modelos de IA. É essencial identificar potenciais processos ou fluxos de trabalho que possam ser otimizados ou criados com a IA.

     A formação de uma equipe diversificada, que reflita a diversidade do seu público, é igualmente importante. Nesta fase, há um empate em três áreas prioritárias secundárias: tecnologia e estratégia de dados, organização e cultura, e estratégia de negócios, cada uma com igual importância.
 

     Etapa 2: Planejar

     Ao entrar no estágio de planejamento, a elaboração de uma estratégia de negócios formalizada torna-se crucial. Saber seus objetivos e KPIs é vital para a transição bem-sucedida de provas de conceito para a implementação e escalabilidade.

     As prioridades devem incluir a identificação dos casos de uso mais promissores e a definição de métricas claras para avaliar o impacto.

     Nesse estágio, as organizações devem focar em tecnologia e estratégia de dados, e organização e cultura, para garantir a adequação dos projetos de IA às prioridades de negócios e ao acesso a dados relevantes.
 

     Etapa 3: Implementar

     Ao chegar até aqui, a organização já endereçou as necessidades iniciais de IA e dados, e agora está pronta para escalar. O apoio da liderança e a expertise em negócios e IA são essenciais.

     O foco deve ser em organização e cultura, abrangendo operações, habilidades, recursos, visão de liderança e prontidão cultural. A estratégia de negócios permanece importante, juntamente com a estratégia e a experiência de IA.
 

     Etapa 4: Escalar

     No estágio de escalonamento, as organizações já implementaram sistemas de IA em diversas funções de negócios. A prioridade continua sendo a organização e cultura, enquanto a estratégia de negócios se mantém relevante, refletindo a necessidade de identificar e avaliar novos casos de uso.

     A crescente importância de um plano de investimento claro para IA é evidente, dado o aumento da prevalência de IA em toda a empresa.

     Etapa 5: Perceber

     Na fase final de percepção, a organização demonstrou sucesso na escalabilidade dos projetos de IA alcançando valor mensurável e consistente em toda a empresa.

     As prioridades são semelhantes às do estágio de escalonamento, com foco em manter e expandir o valor obtido.
 

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