Como escolher onde começar com IA

O erro de começar pela tecnologia

A maioria das empresas escolhe o primeiro projeto de IA de trás para frente. Alguém vê uma demonstração impressionante, decide que precisa daquilo e sai procurando um processo onde encaixar. O resultado costuma ser um projeto tecnicamente interessante apoiado num problema que ninguém tinha.

O caminho inverso funciona melhor e é menos glamouroso. Começa com uma lista dos processos que consomem tempo ou dinheiro na operação, segue com uma avaliação fria de retorno e viabilidade de cada um, e só então pergunta qual tecnologia resolve o primeiro da fila. Em boa parte dos casos que diagnosticamos, o primeiro da fila nem exige o modelo mais avançado do mercado. Exige o modelo certo no processo certo.

Os dois eixos que importam

Todo caso de uso pode ser colocado num plano com dois eixos. O eixo de retorno mede quanto o processo custa hoje, em horas de gente, em erro retrabalhado ou em receita perdida. O eixo de viabilidade mede a chance de uma solução funcionar nos próximos meses com o dado e o time que existem hoje, sem projeto de infraestrutura antes.

O cruzamento gera quatro quadrantes, e cada um pede uma decisão diferente.

O canto superior esquerdo define o primeiro projeto. O canto de retorno alto com viabilidade baixa vira roadmap de dados, com data marcada para reavaliação. O resto espera. A disciplina de descartar é o que separa um portfólio de um cemitério de pilotos.

Estimar retorno exige menos sofisticação do que parece. Basta sentar com quem opera o processo e multiplicar três números: quantas vezes ele acontece por mês, quanto tempo consome por ocorrência e quanto custa a hora de quem o executa. Somam-se os custos de erro quando existem, como retrabalho, multa ou cliente perdido. O resultado sai em reais por mês, comparável entre candidatos, e costuma surpreender: processos discretos de backoffice frequentemente superam em custo os casos vistosos que a diretoria tinha em mente.

Sinais de viabilidade alta

Retorno costuma ser fácil de estimar com quem opera o processo. Viabilidade engana mais, e alguns sinais concretos ajudam a calibrar.

• O dado necessário já existe em formato digital e alguém consegue exportá-lo esta semana.
• O processo se repete muitas vezes por dia com estrutura parecida, em vez de acontecer dez vezes por ano cada vez de um jeito.
• Um erro do sistema custa minutos de revisão humana, e nunca um dano irreversível.
• O processo tem dono claro, com interesse direto no resultado e agenda para participar.
• O resultado pode ser medido por um número que a empresa já acompanha.

Um caso de uso com os cinco sinais vai para produção em semanas. Com três ou quatro, ainda vale. Com menos, o projeto vai gastar mais tempo criando as condições do que resolvendo o problema, e é melhor saber disso antes de assinar qualquer coisa.

As armadilhas mais comuns

Três escolhas ruins aparecem repetidamente nos diagnósticos que fazemos, e vale nomeá-las.

A primeira é o chatbot institucional como projeto inaugural. Ele parece seguro por ser visível, e concentra os piores atributos de um primeiro projeto: entrada aberta ao público, expectativa infinita, retorno difícil de medir e erro exposto na vitrine da empresa.

A segunda é o projeto do processo mais quebrado. A intuição manda atacar onde dói mais, mas o processo mais caótico da empresa costuma ser caótico justamente porque não tem dado confiável nem dono estável. Ele é destino da jornada, e quase nunca um bom começo.

A terceira é a automação do processo que deveria morrer. Antes de otimizar, vale perguntar ao dono do processo o que aconteceria se aquela etapa simplesmente deixasse de existir. Uma parte surpreendente dos fluxos que nos pedem para automatizar sobrevive apenas por inércia.

Um roteiro de trinta dias

O método vira prática num ciclo curto. Na primeira semana, levantamento: entrevistas com quem opera, lista de processos candidatos, custo estimado de cada um. Na segunda, avaliação de viabilidade com acesso real ao dado, porque planilha de inventário mente e amostra exportada conta a verdade. Na terceira, a matriz preenchida e a escolha do primeiro caso, com métrica de sucesso acordada por escrito. Na quarta, o desenho do sprint de implementação, com escopo que caiba em semanas.

Ao final, a empresa tem um primeiro projeto escolhido por critério e um mapa dos próximos, ordenados. Esse mapa vale tanto quanto o projeto: transforma a conversa sobre IA, que costuma ser ansiosa e abstrata, numa fila concreta com números ao lado.

Onde a Deep Dive entra

Esse ciclo é o nosso Diagnóstico de IA: mapeamos onde a IA cabe na sua operação, o que dá retorno em trinta dias e em que ordem atacar. O diagnóstico sai com a matriz preenchida e o primeiro sprint desenhado. Os formatos estão em /consultoria e a conversa começa em /contato.