Casos de uso de IA: como identificar os que realmente criam valor?

A inteligência artificial está cada vez mais presente nas empresas. Automação, assistentes de IA, análise documental, geração de conteúdos, exploração de dados… as possibilidades multiplicam-se e, com elas, também as experiências.

Perante tantas oportunidades, coloca-se uma questão essencial: quais são os casos de uso de IA em que vale realmente a pena investir?

Adotar IA não significa multiplicar ferramentas ou lançar sucessivas Provas de Conceito (POC). Para criar valor, uma estratégia de IA deve partir das necessidades da empresa, identificar as oportunidades mais relevantes e concentrar os investimentos nos projetos que apresentam o melhor equilíbrio entre valor para o negócio, viabilidade, risco e potencial de adoção.

O que é um caso de uso de IA?

Um caso de uso de IA corresponde à aplicação concreta de uma tecnologia de inteligência artificial para responder a uma necessidade ou desafio específico do negócio.

Pode tratar-se, por exemplo, de automatizar o processamento de documentos, ajudar os colaboradores a encontrar informação numa base de conhecimento interna, analisar grandes volumes de dados, apoiar o serviço ao cliente ou gerar determinados tipos de conteúdo.

A tecnologia não deve, por isso, ser o ponto de partida. Um caso de uso de IA relevante começa com um problema a resolver ou uma oportunidade de negócio a explorar.

Esta distinção é importante. Perguntar « Onde podemos utilizar IA? » pode rapidamente conduzir a uma sucessão de experiências sem uma verdadeira estratégia.

Uma abordagem mais eficaz consiste em perguntar: « Quais são os nossos desafios de negócio e quais podem ser melhorados através da IA? »

Porquê identificar os casos de uso antes de investir em IA?

A IA generativa tornou a experimentação consideravelmente mais acessível. Em alguns casos, é possível desenvolver rapidamente um protótipo, criando a impressão de que um projeto de IA pode ser implementado em toda a organização com a mesma facilidade.

Na prática, um POC tecnicamente bem-sucedido não garante, por si só, valor para o negócio, adoção pelos colaboradores ou retorno sobre o investimento.

Antes de avançar com um investimento, a identificação e avaliação dos potenciais casos de uso permite determinar:

• o problema de negócio a que a IA deve responder;
• os colaboradores, clientes ou processos envolvidos;
• os benefícios esperados;
• os dados necessários;
• os potenciais impactos na organização;
• os desafios relacionados com segurança e conformidade;
• as mudanças necessárias nas equipas e nos processos;
• os indicadores que permitirão medir os resultados.

Esta primeira etapa permite passar de experiências pontuais para um roadmap de IA estruturado.

Como identificar os casos de uso de IA certos?

As oportunidades mais relevantes encontram-se, muitas vezes, junto das próprias áreas de negócio.

Que tarefas consomem demasiado tempo? Onde estão os principais pontos de fricção? Que processos ainda exigem muitas ações manuais? Que informação é difícil de encontrar? Que decisões poderiam beneficiar de um melhor acesso aos dados?

A realização de workshops de casos de uso de IA com as diferentes áreas da empresa permite identificar estas oportunidades e relacioná-las com desafios operacionais concretos.

Podem surgir diferentes tipos de aplicações: automatização de tarefas repetitivas, pesquisa e síntese de informação, assistência aos colaboradores, geração e transformação de conteúdos, análise de dados, otimização de processos ou criação de novos serviços.

No entanto, o objetivo não é criar a lista mais extensa possível.

O verdadeiro valor está em decidir quais destas oportunidades devem avançar.

Como priorizar os casos de uso de IA?

Nem todas as oportunidades identificadas devem transformar-se num projeto de IA.

A priorização implica avaliar simultaneamente vários critérios.

1. Valor para o negócio

Que benefício concreto pode gerar o caso de uso?

Pode tratar-se de ganhos de produtividade, redução de custos, melhoria da qualidade, redução dos tempos de execução, melhoria da experiência dos colaboradores ou clientes, ou até da criação de novos serviços.

Sempre que possível, os benefícios esperados devem estar associados a indicadores mensuráveis.

Isto permite comparar as diferentes oportunidades e avaliar posteriormente se os resultados justificam o investimento realizado.

2. Viabilidade

Uma ideia promissora deve também ser exequível.

A empresa dispõe dos dados necessários? Esses dados estão acessíveis? Existem os recursos e as competências necessárias? Qual é o nível de complexidade do projeto? Existem dependências que possam dificultar ou atrasar a sua implementação?

Nesta fase, não se pretende ainda desenhar toda a solução técnica, mas perceber se o caso de uso pode avançar de forma realista e em que condições.

3. Riscos e governação

Os casos de uso de IA devem também ser avaliados de acordo com os dados tratados, as decisões que suportam e o potencial impacto nos utilizadores ou na organização.

Proteção de dados, cibersegurança, propriedade intelectual e requisitos regulamentares devem ser considerados desde a fase inicial, e não apenas quando a solução já está desenvolvida.

O AI Act da União Europeia, por exemplo, estabelece diferentes requisitos em função da natureza e do nível de risco dos sistemas de IA.

4. Potencial de adoção

Há ainda uma questão que pode ser subestimada: as pessoas vão realmente utilizar a solução?

Um projeto de IA pode ser tecnicamente eficaz e, ainda assim, não gerar valor se não responder às necessidades dos colaboradores ou não se integrar nas suas práticas de trabalho.

Os impactos nas funções, competências, processos e formas de trabalhar devem, por isso, ser identificados desde o início.

Esta análise permite também antecipar as futuras ações de gestão da mudança necessárias para apoiar a adoção.

Devemos começar pelos casos de uso mais simples?

Não necessariamente.

Um caso de uso fácil de implementar, mas com pouco impacto no negócio, pode consumir recursos sem produzir resultados significativos. Por outro lado, a oportunidade com maior potencial de criação de valor pode não ser o melhor ponto de partida se exigir imediatamente uma transformação profunda da organização.

O objetivo é encontrar o equilíbrio certo entre impacto, viabilidade e capacidade de adoção da mudança.

Os primeiros projetos podem permitir obter resultados mensuráveis num prazo relativamente curto, ao mesmo tempo que desenvolvem experiência e preparam a organização para iniciativas mais ambiciosas.

Esta abordagem ajuda também a evitar o chamado « POC trap »: a acumulação de experiências promissoras que nunca chegam a transformar-se em soluções utilizadas à escala da empresa.

Dos casos de uso ao roadmap de IA

Depois de identificados e avaliados, os potenciais casos de uso podem ser organizados num portefólio e integrados num roadmap.

Alguns projetos poderão avançar rapidamente. Outros exigirão primeiro trabalho ao nível dos dados, governação, competências ou organização. Outros poderão ter de ser adiados ou simplesmente abandonados.

Um roadmap de IA permite estabelecer prioridades, identificar dependências, determinar os recursos necessários e definir indicadores de sucesso.

Permite também criar uma visão partilhada entre as áreas de negócio, as equipas de IT e Data e a gestão.

A IA deixa, assim, de ser uma sucessão de experiências isoladas para se tornar numa abordagem estruturada, alinhada com os objetivos estratégicos da empresa.

Como a Lùkla ajuda a identificar casos de uso de IA com valor

Na Lùkla, ajudamos as organizações a definir e estruturar a sua estratégia de IA através de diagnósticos de maturidade, identificação de oportunidades, workshops de casos de uso, qualificação e priorização, definição do roadmap e acompanhamento das primeiras experiências.

A nossa abordagem combina os desafios das áreas de negócio com competências tecnológicas para identificar não os casos de uso mais impressionantes, mas aqueles que fazem sentido para a sua organização e que podem gerar valor concreto.

Identificar as oportunidades certas é apenas o primeiro passo. Para terem sucesso, os projetos de IA devem depois ser desenvolvidos, escalados, protegidos e adotados pelas pessoas que os vão utilizar diariamente.