Descubra o problema de mapeamento que bloqueia ganhos reais de produtividade com IA nas empresas
Passados quase quatro anos desde a disseminação dos grandes modelos de linguagem, a maioria das empresas avançou significativamente na adoção da inteligência artificial. No entanto, muitas ainda não conseguiram transformar esse investimento em ganhos reais de produtividade ou desempenho no mercado corporativo brasileiro e global.
Esse descompasso tornou-se um desafio central para as organizações, mobilizando departamentos de tecnologia, influenciando o valor de mercado de empresas do setor e elevando a ansiedade de executivos em todo o mundo. A situação exige uma mudança urgente na forma como os líderes encaram a tecnologia no dia a dia dos negócios.
Uma nova pesquisa desenvolvida por Hyunjin Kim e Dahyeon Kim, do INSEAD, além de Rembrand Koning, da Harvard Business School, ajuda a explicar o problema, conforme informação divulgada por money.
Como resolver o problema de mapeamento na IA
Os gestores sabem que a IA é capaz de executar tarefas úteis, mas têm dificuldade para identificar onde e quais atividades precisam ser adaptadas. Os pesquisadores chamam isso de problema de mapeamento, o desafio de descobrir onde a tecnologia pode impactar o processo produtivo.
Para compreender melhor essa questão, os pesquisadores realizaram um experimento de campo com 515 empresas em estágio inicial de diversos países. Todas receberam acesso a ferramentas avançadas, treinamento técnico, mentoria e créditos para uso de APIs corporativas.
Apenas metade teve contato com exemplos de redesenho de fluxos de trabalho. As empresas expostas a casos reais identificaram 44% mais casos de uso e geraram quase o dobro de receita, comprovando o poder do aprendizado prático.
Erros no fluxo de trabalho corporativo
Equipes de marketing usam IA para redigir textos e desenvolvedores recorrem a assistentes de programação. Essas aplicações aumentam a produtividade isolada, mas raramente geram os maiores ganhos quando o restante do fluxo permanece inalterado e engessado.
A lição para os gestores é analisar como mudanças em uma atividade afetam as etapas seguintes. É fundamental mapear o fluxo do início ao fim, observando onde o trabalho muda de mãos e onde aprovações se acumulam nos sistemas.
Segundo Hyunjin Kim, o segredo é encontrar o gargalo mais próximo do cliente. A pergunta fundamental é o que realmente está atrasando a operação, indo muito além da simples automação de tarefas repetitivas e manuais.
O surgimento de novos gargalos operacionais
Muitos executivos acreditam que a inteligência artificial elimina restrições de forma definitiva. A pesquisa sugere uma realidade mais complexa, pois quando uma atividade se acelera, outra pode se transformar em um gargalo inesperado.
Um desenvolvimento de produto mais rápido gera mais feedback de clientes, exigindo maior capacidade de análise. Relatórios automatizados podem revelar problemas de qualidade dos dados que antes passavam totalmente despercebidos pela equipe.
Por isso, a implementação da IA deve ser tratada como um processo contínuo nas organizações. Cada avanço importante precisa levar a uma nova análise sobre onde o fluxo voltou a desacelerar na estrutura.
A importância da experimentação nas equipes
As empresas com melhor desempenho no estudo aprenderam com exemplos externos e refletiram sobre as possibilidades específicas em seus próprios negócios. Essa reflexão resultou em experimentações e processos aprimorados.
Os líderes podem acelerar esse processo incentivando equipes a explorar diferentes casos de uso e compartilhar fluxos redesenhados. Manuais internos e workshops multidisciplinares mostram-se tão valiosos quanto os investimentos em tecnologia.
As maiores oportunidades podem não ser óbvias e nem sempre dependem da tecnologia mais avançada, exigindo que as pessoas enxerguem novas possibilidades, aponta Hyunjin Kim sobre a pesquisa divulgada.
Perguntas Frequentes
O que é o problema de mapeamento na inteligência artificial?
É a dificuldade que os gestores têm para identificar onde a inteligência artificial pode impactar o processo produtivo e quais atividades precisam ser adaptadas para liberar o potencial máximo da tecnologia.
Como a pesquisa de INSEAD e Harvard foi realizada?
Os pesquisadores conduziram um experimento de campo com 515 empresas em estágio inicial de vários países, fornecendo ferramentas de IA, treinamento e comparando o desempenho de quem teve acesso a exemplos práticos.
Quais foram os principais resultados das empresas que usaram exemplos reais?
As empresas expostas a casos reais identificaram 44% mais casos de uso, concluíram 12% mais tarefas, tiveram 18% mais chances de conquistar clientes pagantes e geraram quase o dobro de receita.
Por que novos gargalos aparecem após a adoção da IA?
Porque a aceleração de uma etapa específica do trabalho gera novas demandas nas fases seguintes, como maior necessidade de análise de dados, governança, revisão jurídica e atendimento ao cliente.