Como os CIOs estão mudando a estratégia de TI para adotar a IA generativa

Quem for um líder de TI, provavelmente já foi mordido pela mosca da IA generativa e, após um período de ceticismo, tenha começado a testar seus recursos. Também pode ter tido dificuldades para transformar totalmente o "hype" em resultados reais e tangíveis. Obviamente, é função do líder de TI olhar além do hype e garantir a governança, a supervisão e os padrões adequados antes da adoção de uma nova tecnologia. Como CIO de uma empresa de tecnologia, às vezes passo por essa fase mais rapidamente do que meus colegas de outras verticais. Depois de experimentar a tecnologia nos últimos meses, cheguei a algumas conclusões sobre como a IA generativa forçará os líderes de TI a mudar sua estratégia ao longo do tempo.

Simplificação dos portfólios de aplicativos

Nos últimos anos, a maioria dos CIOs tem comprado aplicativos SaaS em excesso em nome da transformação digital. Não há nada de errado nisso, especialmente considerando o alto custo de longo prazo da criação de aplicativos personalizados. As assinaturas foram a escolha lógica. No entanto, muitas vezes comprávamos soluções pontuais que resolviam apenas um problema comercial específico. A IA generativa oferece uma nova oportunidade.

Combinada com uma plataforma de automação, a IA generativa permite criar soluções rapidamente sem comprar uma nova ferramenta. Com base na avaliação da minha equipe, esperamos reduzir nosso portfólio de aplicativos em 5% a 10% até o próximo ano usando recursos de IA generativa.

Ao mesmo tempo, pode não fazer sentido criar uma solução personalizada todas as vezes. Todos os fornecedores estão procurando adicionar recursos de IA generativa ao seu portfólio. Portanto, é uma boa ideia ficar de olho no roteiro deles para garantir que não estejamos criando algo que estará disponível em breve.

Reimaginando a experiência do usuário

Nos últimos 20 anos, os aplicativos evoluíram para se tornarem mais acessíveis, sendo executados em plataformas de nuvem multilocatário e se tornando compatíveis com dispositivos móveis. Mas a arquitetura principal dos aplicativos não mudou. Os aplicativos ainda usam uma interface de usuário baseada em formulário, que é executada sobre um banco de dados que aguarda dados estruturados. A IA generativa desafia a arquitetura e a experiência principais, prosperando em dados não estruturados e respondendo com respostas semelhantes às humanas.

Por exemplo, no Salesforce CRM, um representante de vendas leva facilmente de 15 a 20 minutos para navegar por quatro ou cinco telas e 15 cliques antes de receber uma cotação. Por que não podemos oferecer a mesma funcionalidade por meio de uma experiência de chat que seja mais inteligente e responda mais rápido? O mesmo se aplica à extração de relatórios e painéis.

Recentemente, minha equipe implementou uma forma de conversação para que os funcionários internos realizassem tarefas básicas, como agendar uma reunião, encomendar equipamentos, redigir um e-mail de vendas examinando o perfil do cliente em potencial no LinkedIn e muito mais. Ao combinar isso com nossa plataforma de automação, espero expandir esse recurso e transformá-lo em um sistema de engajamento para centenas de tarefas diárias.

Simplificação do processamento de dados

Se perguntarmos a um líder de TI qual é a tarefa de que menos gosta em todos os projetos, posso garantir que a maioria dirá que é a conversão e a limpeza de dados. Isso ocorre porque envolve escrever centenas de linhas de código para converter dados de várias formas em uma estrutura que seu sistema consiga entender. Infelizmente, as ferramentas analíticas mais avançadas só são bem-sucedidas se tivermos descoberto a conversão e a consolidação de dados.

Um dos recursos mais interessantes dos modelos LLM é que eles podem entender os dados em diferentes formas. Espero que a IA generativa mude nossa estratégia de análise de dados, reduzindo as etapas necessárias para a conversão e a limpeza de dados.

Renovação da estrutura da equipe

Faço parte de uma empresa de automação, e a IA sempre fez parte de nossa jornada de automação inteligente. Mas está ficando claro que a IA generativa forçará os CIOs a dar uma revisada na estrutura de suas equipes. De forma semelhante à criação de um programa de automação, podemos considerar a criação de um grupo horizontal para IA que ofereça suporte a todos os aspectos da sua organização. Para isso, estou pedindo a cada parte da minha organização que compartilhe e publique sua estratégia de IA generativa.

Quanto ao conjunto de habilidades, talvez seja necessário priorizar a contratação de designers de conversação em vez de desenvolvedores de IU ao longo do tempo. Da mesma forma, o treinamento de modelos de IA com engenharia imediata é outro conjunto de habilidades em que se queira investir. Também estou revisando minha estratégia de parceria para preencher as lacunas de talentos no curto prazo. Mas o maior desafio será a inércia organizacional, e a única maneira de vencer essa inércia será ver o reflexo da IA generativa nas metas individuais de cada membro da minha equipe.

Abordagem das implicações orçamentárias

Por mais entusiasmados que estejamos com a nova tecnologia, todos sabemos que esse não é o melhor momento para solicitar um orçamento adicional. Então, como financiar um programa de IA?

Eu começaria analisando quem mais gasta dinheiro, que geralmente são as equipes de CRM e ERP. Embora obviamente sejam necessários os recursos básicos dessas ferramentas, há uma oportunidade real de aproveitar a automação e a IA generativa para evitar personalizações caras e, ao mesmo tempo, manter o núcleo do ERP limpo e simples. Tudo isso é possível sem afetar a experiência nativa dessas ferramentas. Na Automation Anywhere, estamos usando nosso Automation Co-Pilot para combinar nativamente o poder da IA generativa e o da automação na experiência de ERP.

Navegação por novos desafios

Por mais entusiasmado que eu esteja com o potencial da IA, há novos desafios para a responsabilidade das decisões tomadas pela IA generativa. Nós, líderes de TI, estamos acostumados a definir conjuntos de regras para os processos que gerenciamos. No entanto, o desafio de controlar o comportamento dos aplicativos sem regras é novo para todos nós. Tendo isso em mente, recomendo enfaticamente ter um ser humano no circuito para ações críticas e análise constante dos resultados.

Há também uma necessidade muito mais ampla de que as organizações de TI trabalhem em conjunto com a equipe jurídica. A IA generativa ampliará os limites de nossas políticas corporativas existentes, e é imperativo atualizar essas políticas à medida que aprendemos com nossa experiência. Considere a possibilidade de criar um conselho de governança de IA em sua organização para discutir e alinhar todas as questões relacionadas à IA.

Liderança com confiança em uma nova era

A IA generativa é uma novidade para todos, inclusive para os líderes de TI. Ainda assim, como líderes de tecnologia de nossa organização, espera-se que forneçamos uma direção, definindo as expectativas corretas sem comprometer a segurança e a privacidade dos dados de nossos clientes ou funcionários. Todos nós cometeremos alguns erros ao experimentar novas ideias e, juntos, aprenderemos com a jornada e definiremos as práticas recomendadas para o setor.