Especialista do Grupo Supero, ecossistema de tecnologia especializado em operações complexas, explica que é necessário organizar a base de dados antes de aplicar a tecnologia
Segundo o relatório State of AI da
McKinsey, 88% das empresas já utilizam IA em alguma função, mas a maioria
permanece em fase experimental, sem escala. O cenário evidencia um desafio
comum no mercado: a distância entre experimentar IA e implementá-la de forma
estratégica, escalável e operacionalmente sustentável.
"O que vemos com frequência é a
organização ter o objetivo de implementar IA de forma bem estruturada no papel
e descobrir, já no meio do caminho, que as informações não estão organizadas,
ou que os sistemas não se comunicam, e além: que o processo que a IA deveria
automatizar nunca foi documentado. Não é um problema de tecnologia, e sim de
preparo", comenta André Junges, CRO do Grupo Supero, ecossistema de tecnologia especializado em operações
complexas.
Segundo o executivo, existem três
conceitos que CIOs, líderes de operação e empresas precisam dominar antes de
avançar em qualquer implementação de LLM (Large Language Model ou Grande Modelo
de Linguagem) para implementar IA além do hype.
1 - Modelos de linguagem não
identificam dados inconsistentes — apenas processam as informações disponíveis
LLMs operam com base em padrões
estatísticos e contexto já existente. Isso significa que, quando recebem
informações desatualizadas ou incompletas, podem gerar respostas plausíveis,
mas incorretas. “Em operações industriais e logísticas, em que informações
circulam entre ERPs, sensores e sistemas legados com diferentes padrões,
garantir integração e qualidade dos dados deixa de ser uma etapa preparatória e
passa a ser condição fundamental para resultados confiáveis”, explica André.
2 - Processos não documentados
dificultam automações consistentes
Para o especialista, quando um fluxo
operacional existe apenas na execução cotidiana das equipes, sem critérios
definidos ou tratamento estruturado de exceções, a automação se torna mais
suscetível a falhas e retrabalho. “Esse costuma ser um dos principais gargalos
identificados após o início dos projetos”, contextualiza.
3 - O modelo é apenas parte da
infraestrutura necessária para a IA funcionar em produção
Em ambientes corporativos, LLMs não
operam isoladamente. O funcionamento adequado depende de uma camada de
integração, contexto, validação, governança e conexão com sistemas externos. De
acordo com André, em muitos projetos, essa infraestrutura representa a maior
parte do esforço técnico da implementação. Quando essa camada é
subdimensionada, aplicações que funcionam bem em testes tendem a enfrentar
dificuldades no ambiente operacional.
"Não existe atalho entre a decisão de implementar IA e a operação funcionando com IA. O que existe é um conjunto de decisões técnicas e de negócio que precisam ser entendidas antes. Empresas e líderes de operação que tratam isso como etapa, e não como condição, chegam à implementação com as bases certas e com muito menos retrabalho, finaliza junges.
André Junges - CRO do Grupo Supero
Grupo Supero
Saiba mais clicando aqui.
Nenhum comentário:
Postar um comentário