Como acelerar a adoção da IA ​​e transformar o hype em resultados

Cada geração acredita que a sua tecnologia inovadora mudará tudo da noite para o dia. O computador. A Internet. O smartphone. Hoje? IA generativa. Cada onda começa da mesma forma: transformação visível, resultados invisíveis. Os líderes sentem a mudança no seu trabalho diário, mas os números da produtividade permanecem teimosamente estáveis. Na década de 1980, o economista Robert Solow captou perfeitamente esta tensão: “Podemos ver a era do computador em todo o lado, menos nas estatísticas de produtividade”.

A lição é simples, mas muitas vezes esquecida: os ganhos de produtividade decorrentes das novas tecnologias só chegam depois da adaptação das organizações e não durante a onda inicial de entusiasmo.

O boom actual da IA ​​segue o mesmo arco económico e emocional. O hype e o investimento pesado já estão aqui – a curva de produtividade ainda não se curvou. A história sugere que a paciência, a reestruturação e a reconversão profissional — e não a inovação em si — irão determinar quem, em última análise, colherá os frutos.

Do paradoxo da produtividade ao hype

Quando Solow observou, em 1987, que os computadores estavam “em todo o lado, menos nas estatísticas de produtividade”, não estava a desprezar o poder da tecnologia – estava a realçar o atraso dos benefícios. Novas ferramentas se espalham mais rápido do que as organizações conseguem absorvê-las e a produtividade não aumenta simplesmente porque as empresas compram hardware ou software. Só melhora depois que eles aprendem como usar essas ferramentas de maneira eficaz.

A sua observação, agora conhecida como o paradoxo da produtividade de Solow, descreveu um mundo saturado de computadores mas sem retorno económico mensurável. A recompensa veio mais tarde, mas somente depois que as organizações aprenderam como transformar novas tecnologias em melhores formas de trabalhar. O padrão revelou-se consistente em todos os setores e países.

Décadas mais tarde, o Hype Cycle da Gartner capturou visualmente esta mesma dinâmica: as tecnologias surgem através de expectativas inflacionadas, caem na desilusão e eventualmente ascendem em direção a um valor maduro e comprovado. Suas etapas mapeiam como os mercados respondem emocionalmente à tecnologia emergente:

• Gatilho de inovação: Os primeiros adotantes entram correndo.
• Pico de expectativas inflacionadas: A mídia e os investidores esperam uma transformação instantânea.
• Vale da desilusão: Os resultados decepcionam e o interesse diminui.
• Inclinação da iluminação: A aprendizagem prática começa e os sistemas melhoram.
• Platô de produtividade: Finalmente surge um valor constante e mensurável.

Enquanto Solow descreveu um atraso económico, o Gartner capturou o ritmo psicológico desse mesmo atraso. O ponto mais baixo da desilusão é o espelho emocional do paradoxo de Solow – o momento em que o entusiasmo colide com dados de produção teimosamente estagnados. Só mais tarde, na encosta da iluminação, é que as métricas de produtividade e o moral começam a subir juntos.

E hoje, mais uma vez, com base no nosso inquérito a 103 profissionais da área, 52,4% das empresas identificam a prontidão organizacional e de processos (incluindo lacunas de competências, propriedade pouco clara e gestão da mudança) como um verdadeiro desafio, tornando-a o segundo maior desafio para a integração de agentes de IA na pilha.

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Transformando o hype em resultados difíceis

A história já provou que Solow estava certo. Na década de 1980, as empresas investiram pesadamente em mainframes e PCs. Os gastos de capital aumentaram, mas a produtividade quase não se alterou. Os observadores perguntaram-se como é que tanta inovação visível poderia produzir tão pouco progresso mensurável.

A imagem ficou mais clara uma década depois. A pesquisa de Erik Brynjolfsson mostrou que a produtividade só acelerou depois que as empresas mudaram seus processos de trabalho. Sua pesquisa também mostrou que os investimentos em TI proporcionam fortes retornos quando combinados com investimentos organizacionais complementares, como:

• Redesenho de processos de negócios.
• Novas habilidades e treinamento.
• Mudanças nos direitos de decisão.
• Novas práticas de gestão.

Essas mudanças permitiram que a tecnologia realmente criasse raízes. Os computadores não tornaram as empresas eficientes por si só – as empresas tiveram de se reorganizar em torno deles para traduzir potencial em desempenho.

Um padrão semelhante está surgindo agora com a inteligência artificial. O investimento explodiu. As ferramentas estão em vigor, os pilotos estão em execução, mas os fluxos de trabalho, as competências e os incentivos circundantes ainda se assemelham a um mundo pré-IA. Até que as organizações ultrapassem a experimentação e cheguem à verdadeira integração, os benefícios continuarão potenciais.

Para a adoção da IA, isso significa desviar a atenção das ferramentas experimentais para a mudança no trabalho. Os ganhos mais valiosos virão de fluxos de trabalho que combinem o julgamento humano com a inteligência da máquina – e não de experimentos isolados. Depois que os sistemas e as equipes se alinham em torno desses novos recursos, a produtividade segue.

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Como adotar a mentalidade que faz a IA funcionar

A IA traz incerteza porque a tecnologia ainda é jovem. Essa incerteza expõe lacunas na maturidade tecnológica e essas lacunas empurram as equipas para decisões impulsionadas pelo hype. Para avançar mais rápido e com menos caos, as equipes precisam de uma maneira mais direta de navegar na IA.

Muitas equipes ainda não possuem as habilidades, os processos e a preparação necessários para trabalhar de forma eficaz com pilhas aprimoradas por IA. Essa baixa maturidade cria espaço para que o entusiasmo domine a tomada de decisões, especialmente quando os líderes se sentem pressionados a agir rapidamente sem uma base clara. E quando as equipes caem no pensamento binário de sim ou não – tratando a IA como essencial ou irrelevante – a incerteza só se aprofunda. Tente pensar em termos de Quando-Então para aprender como fazer da tensão fundamental sua bússola.

Compreender esta distinção é essencial porque determina como e onde a IA pode melhorar significativamente os fluxos de trabalho existentes – e constitui a base para uma reflexão eficaz sobre quando e então. Essa distinção torna mais fácil substituir as suposições por uma tomada de decisão estruturada.

Depois de ver a pilha através dessa lente, algumas coisas se encaixam. Você para de esperar que a IA se comporte como SaaS e para de forçar o SaaS a resolver problemas probabilísticos para os quais nunca foi projetado para lidar. Você também começa a definir expectativas mais realistas em relação à precisão, variabilidade e governança — porque cada camada é finalmente compreendida em seus próprios termos.

Ver o equilíbrio determinístico-probabilístico como ele é lhe dá controle sobre a adoção da IA. Você se move mais rápido porque sabe onde fazer apostas, onde se conter e como evitar que o hype dite sua estratégia.

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