A Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta poderosa para impulsionar a inovação e a eficiência das empresas em todo o mundo. Não é de se admirar que 7 em cada 10 companhias brasileiras investirão em IA em 2023, segundo levantamento da Deloitte.

No entanto, a adoção plena dessa tecnologia ainda enfrenta obstáculos que podem limitar o potencial de transformação das empresas em negócios verdadeiramente data-centric.

Diego Barreto, VP de Finanças e Estratégias do iFood, e Sandor Caetano, Chief Data Officer do PicPay, autores do livro O Cientista e o Executivo – Como o iFood usou a inteligência artificial para revolucionar seus processos, criou vantagem competitiva e se tornou um case mundial de sucesso, que será lançado pela editora Gente dia 16 de outubro, relatam na obra a jornada do iFood, que passou de empresa comercial dona de aplicativo para uma potência de IA.

Baseado em suas experiências pessoais e em cases do iFood ocorridos entre 2018 e 2023, os autores apresentam uma história real de inovação e superação de desafios. Nesse período, Barreto já ocupava o cargo de Vice-Presidente de Finanças e Estratégia da foodtech líder na América Latina e Caetano, por sua vez, era Vice-Presidente de IA na companhia.

“Uma mudança ao alcance de todos os tipos de negócios, independentemente do segmento”, revela Barreto. Um livro escrito por brasileiros, com histórias vivenciadas no Brasil. A adoção da IA representa um salto significativo para as empresas com melhoria da eficiência, da competitividade e da tomada de decisões estratégicas.

Como relatado no livro, “a IA trabalha para você e não por você, ela deve aumentar sua eficiência, esse é o grande objetivo.” Mas enfrentar os desafios do processo é fundamental para garantir uma transição suave e bem-sucedida.

A seguir, veja os 5 principais gargalos que dificultam a adoção da IA pelas empresas e como elas podem superá-los.

1. Falta de coesão entre os executivos

A consonância entre os executivos de alto escalão é essencial para o processo, pois as lideranças devem estar alinhadas e comprometidas em transformar a empresa em uma potência de IA. Para isso, é importante definir: quais são os objetivos da empresa; onde ela quer chegar e em qual período; quais as áreas e conhecimentos necessários para se atingir essas metas.

Após os objetivos bem definidos, eles devem ser compartilhados com toda a companhia. “A responsabilidade pela implementação não recai em um único indivíduo ou time, mas em uma colaboração coletiva. Em vez de isolamento, a integração é fundamental. Esse alinhamento da visão e dos executivos formam a base de um começo promissor”, acrescenta Caetano.

2. Dificuldade para achar especialistas

A falta de profissionais que entendam de IA é um gargalo. “Quando discutimos a questão do talento, é crucial recordar que o alcance vai além da simples contratação de indivíduos. Envolve igualmente o compromisso de treinar, desenvolver habilidades e capacitar profissionais para se engajarem com sucesso no ecossistema da IA”, afirma Caetano. Investir em parcerias com universidades, além de programas internos de capacitação dos times pode auxiliar. Outra alternativa é terceirizar alguns projetos específicos.

3. Falta de liderança de equipes

Liderar times ligados a IA exige habilidades especiais, pois geralmente esses grupos são compostos por profissionais especializados em diferentes disciplinas. A dificuldade para achar líderes para coordenar projetos de IA faz com que profissionais de dados sejam promovidos prematuramente.

“O profissional pode ser eficiente para desenvolver um código, mas ainda não estar pronto para liderar uma equipe”, alerta Caetano. Deve haver um equilíbrio entre foco no cliente, entendimento de negócios e habilidades técnicas, bem como a capacidade de fazer testes e tomar decisões baseadas em dados. Lideranças fortes fazem diferença brutal nos resultados e elas devem trabalhar como “mini-CEOs”: brigando pelo produto e garantindo o seu sucesso.

4. Falta de priorização de orçamento

A alocação da verba necessária para adotar tecnologia avançada pode ser um obstáculo para as empresas, mas a liderança deve ter em mente o resultado em longo prazo. “É comum ter dezenas de ideias e frentes de uso de IA, mas o processo de budget nos força a focar naquilo que realmente vai trazer resultados. As lideranças precisam estar alinhadas com o processo de orçamento e fazer com que todos entendam onde estão sendo alocados os recursos”, alerta Barreto.

5. Resistência à mudança

Parte dos colaboradores pode apresentar resistência ao processo de transformação da empresa. “Para alcançar o sucesso é crucial alinhar os incentivos como feedbacks, bônus, promoções, entre outros, com todos os colaboradores. Aqui, mais uma vez, uma visão executiva unificada é essencial. Além disso, estabelecer uma estrutura organizacional com lideranças e responsabilidades claras deve estar entre as prioridades”, diz Barreto.

Fonte: Administradores