O lan\u00e7amento do ChatGPT, em novembro de 2022, acelerou o interesse por IA nas empresas, com gestores testando aplica\u00e7\u00f5es sem clareza sobre resultados. Hoje, essa promessa recebe press\u00e3o real de conselhos, investidores, concorrentes e equipes para que os investimentos comecem a trazer retorno.<\/p>\n
Na Confer\u00eancia Gartner Data & Analytics, em S\u00e3o Paulo, entre 28 e 29 de abril, a vis\u00e3o ganhou contornos pr\u00e1ticos. A IA n\u00e3o deve ser vista apenas como redu\u00e7\u00e3o de custos; essa estrat\u00e9gia pode trazer perdas futuras se for mal aplicada, com decis\u00f5es ruins e dados fr\u00e1geis.<\/p>\n
Analistas do Gartner defendem ampliar o ROI para retorno sobre Intelig\u00eancia, Integridade e Indiv\u00edduos. Segundo Sarah James, sem governan\u00e7a s\u00f3lida, IA permanece como experimento caro. O objetivo \u00e9 evitar foco exclusivo em ganhos financeiros.<\/p>\n
A governan\u00e7a deixa de ser checagem t\u00e9cnica e vira decis\u00e3o estrat\u00e9gica. \u00c9 preciso avaliar se a IA deve ser usada em cada processo e sob quais restri\u00e7\u00f5es. Uma lideran\u00e7a que envolve avalia\u00e7\u00e3o cont\u00ednua de riscos ganha relev\u00e2ncia.<\/p>\n
A era da intelig\u00eancia redefine confian\u00e7a, \u00e9tica e rela\u00e7\u00e3o com a tecnologia, com impacto compar\u00e1vel ao da Internet. O desafio \u00e9 alinhar avan\u00e7os t\u00e9cnicos \u00e0 maturidade das equipes para evitar gargalos organizacionais.<\/p>\n
\u00c9 essencial fortalecer bases de dados e governan\u00e7a, ao mesmo tempo em que se prepara as equipes para a transforma\u00e7\u00e3o. Gareth Herschel destaca que a tecnologia evolui r\u00e1pido, mas pessoas absorvem mudan\u00e7as de forma mais lenta.<\/p>\n
A \u00eanfase est\u00e1 em combinar humanos e IA, com profissionais atuando como validadores e orchestradores de resultados. O envolvimento humano precisa ir al\u00e9m do suporte, chegando \u00e0 lideran\u00e7a efetiva de projetos.<\/p>\n
Especialistas alertam que, sem contexto, modelos podem interpretar dados errado e amplificar erros. A confian\u00e7a depende de uma camada sem\u00e2ntica que traduz neg\u00f3cios em dados e vice-versa.<\/p>\n
Para evitar desperd\u00edcios, as empresas devem definir ambi\u00e7\u00f5es claras de IA e investir tamb\u00e9m em pessoas. \u00c9 necess\u00e1rio promover habilidades da equipe e manter o pensamento cr\u00edtico como parte do processo decis\u00f3rio.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"