Os erros mais comuns na adoção de GenAI

Um dos erros mais comuns na adoção de GenAI começa com uma pergunta simples: “Como automatizamos isto?”. À primeira vista, parece uma pergunta razoável. A IA é frequentemente associada à automação. No entanto, em muitos contextos empresariais, esse não é o melhor ponto de partida.

A maioria das organizações ainda está longe de ter fluxos de trabalho totalmente autónomos. Os processos são desorganizados, a informação é incompleta e muitas decisões dependem de contexto e julgamento. Tentar automatizar demasiado cedo tende a gerar frustração em vez de valor. É por isso que a ampliação das capacidades humanas (augmentation) é, normalmente, o ponto de partida mais inteligente.

A ampliação cria valor mais rapidamente

Em vez de substituir trabalho, a GenAI pode melhorar a forma como o trabalho é realizado.

Na prática, isso significa frequentemente:

• resumir documentos mais rapidamente;
• estruturar relatórios e apresentações;
• acelerar atividades de investigação e análise;
• apoiar processos de ideação;
• ajudar equipas a organizar informação;
• melhorar a tomada de decisão no dia a dia.

Estes não são casos de uso futuristas. São melhorias práticas que as equipas podem adotar de imediato.

Esta é também uma das ideias centrais dos programas GenAI4All da LTPlabs. O foco não está apenas em ensinar como a GenAI funciona, mas em ajudar as pessoas a integrá-la em fluxos de trabalho reais e nas suas tarefas diárias. O objetivo é passar de uma lógica de “automação” para uma lógica de “ampliação”.

Esta distinção é importante porque a ampliação gera valor mais rapidamente.

Um gestor não precisa de um sistema de IA totalmente autónomo para poupar tempo. Se a GenAI ajudar a estruturar um business case em 15 minutos em vez de uma hora, isso já tem impacto.

Um analista não precisa que a IA substitua o seu julgamento. Se a IA ajudar a resumir 200 páginas de relatórios antes de uma reunião, a produtividade melhora imediatamente.

Uma equipa de marketing não precisa de campanhas totalmente automatizadas. Pode simplesmente precisar de melhores pontos de partida para ideias e conteúdos.

Os melhores casos de uso começam normalmente com problemas reais

Outro erro comum é começar pela tecnologia em vez do problema. Muitas organizações perguntam “onde podemos utilizar IA?”, quando a questão mais produtiva é: onde é que as equipas estão a perder tempo atualmente?

Normalmente, as maiores oportunidades não estão escondidas em arquiteturas complexas de IA. Estão no trabalho repetitivo baseado em conhecimento, na síntese manual de informação, na elaboração de relatórios, na coordenação e na sobrecarga informacional. É por isso que a experimentação disseminada e de base alargada é tão importante.

O trabalho da LTPlabs com diferentes organizações tem demonstrado que a adoção melhora quando os colaboradores exploram a IA no contexto das suas próprias tarefas e fluxos de trabalho. Muitos dos melhores casos de uso emergem de forma descentralizada, e não apenas a partir de roteiros de IA definidos centralmente.

Existe também um equívoco mais profundo por detrás de muitas iniciativas de GenAI: a ideia de que a IA tem de substituir os sistemas ou processos de decisão existentes.

Na realidade, a GenAI é frequentemente mais valiosa enquanto complemento. A investigação e as implementações práticas continuam a demonstrar que métodos analíticos tradicionais, modelos de otimização e conhecimento especializado permanecem essenciais em contextos empresariais críticos. A GenAI acrescenta valor ao melhorar a interação, a exploração, a síntese e a criatividade em torno desses sistemas.

As organizações que estão a progredir mais rapidamente com GenAI começam geralmente por melhorias práticas no trabalho quotidiano. Focam-se em ajudar as equipas a poupar tempo, reduzir esforço repetitivo e navegar a informação de forma mais eficiente. Com o tempo, essas pequenas melhorias nos fluxos de trabalho criam frequentemente o impulso necessário para uma adoção mais ampla da IA.