O caminho contraintuitivo para a adoção da IA ​​– O’Reilly

Estamos vivendo um momento peculiar no desenvolvimento da IA. Por um lado, as demos são espetaculares: agentes que raciocinam e planejam com aparente facilidade, modelos que compõem músicas originais a partir de um immediate de textoe ferramentas de pesquisa que produzem relatórios detalhados em minutos. No entanto, muitas equipes de IA ficam presas no “purgatório de protótipos”, onde provas de conceito impressionantes não conseguem se traduzir em sistemas confiáveis ​​e prontos para produção.

Os dados comprovam isso: a grande maioria das iniciativas empresariais de GenAI não conseguem gerar impacto mensurável nos negócios. A questão central não é o poder dos modelos, mas uma “lacuna de aprendizagem” onde as ferramentas genéricas não conseguem se adaptar aos confusos fluxos de trabalho empresariais. Isto reflete o que observei na pesquisa empresarial, onde o principal obstáculo não é o algoritmo de IA, mas a complexidade basic do ambiente em que ele deve navegar.

Isso é ampliado ao construir IA agente. Esses sistemas costumam ser “caixas pretas”, notoriamente difíceis de depurar, cujo desempenho se degrada de forma imprevisível quando confrontados com ferramentas personalizadas. Freqüentemente, falta-lhes memória, lutam para generalizar e falham não por causa da inteligência da IA, mas porque o sistema ao seu redor é frágil. O desafio passa do aperfeiçoamento dos prompts para a construção de sistemas resilientes e verificáveis.

O que torna isto particularmente frustrante é a próspera “economia paralela da IA” que acontece debaixo dos nossos narizes. Em muitas empresas, os funcionários usam discretamente contas pessoais do ChatGPT para realizar seu trabalho. Esta desconexão revela que, embora a procura common por IA seja inegavelmente forte, as soluções ambiciosas e de cima para baixo que estão a ser construídas não estão a conseguir dar-lhe resposta.

O poder estratégico de começar pequeno

À luz destes desafios, o caminho mais eficaz a seguir pode ser contra-intuitivo. Em vez de construir sistemas complexos e abrangentes, as equipes de IA deveriam considerar estreitar drasticamente seu foco – em suma, pensar menor. Muito menor.

Isso nos leva a uma ideia antiga, mas recentemente relevante, do mundo das startups: a “cunha”. Uma cunha é um produto inicial altamente focado que resolve um problema específico e doloroso para um único usuário ou uma equipe pequena, e faz isso excepcionalmente bem. O objetivo é implantar um utilitário independente – construir algo tão imediatamente útil que um indivíduo o adote sem esperar pela adesão generalizada.

A chave não é apenas encontrar um pequeno problema, mas encontrar a pessoa certa. Procure o que alguns chamam de “usuários heróis” – funcionários influentes com poder de sair do script para resolver seus próprios problemas. Pense no gerente de operações de vendas que passa metade do dia limpando dados de leads ou no lead de sucesso do cliente que categoriza manualmente cada ticket de suporte. Eles são a sua economia paralela de IA, já usando ferramentas de consumo porque as soluções oficiais não são boas o suficiente. Construa para eles primeiro.

Esta abordagem funciona particularmente bem para a IA porque aborda um desafio basic: a confiança. Um produto Wedge cria um ciclo de suggestions estreito com um grupo central de usuários, permitindo que você construa credibilidade e refine seu sistema em um ambiente controlado. Não se trata apenas de resolver o problema do arranque a frio das redes – trata-se de resolver o problema do arranque a frio da confiança nos sistemas de IA nas organizações.

Do registro passivo ao agente ativo

As equipes de IA também precisam avaliar uma mudança basic no software program empresarial. Durante décadas, o objetivo foi tornar-se o “Sistema de Registro” – o banco de dados confiável como Salesforce ou SAP que armazenava informações críticas. A IA mudou o campo de batalha. O prêmio de hoje é o “Sistema de Ação” – uma camada inteligente que não apenas armazena dados, mas também realiza trabalho ativamente, automatizando fluxos de trabalho inteiros.

A maneira mais poderosa de construir é por meio do que alguns chamam de estratégia de “Cavalo de Tróia de Dados”. Você cria um aplicativo que fornece utilidade imediata e, no processo, captura um fluxo exclusivo de dados proprietários. Isso cria um ciclo virtuoso: a ferramenta impulsiona a adoção, o uso gera dados exclusivos, esses dados treinam sua IA e o produto aprimorado se torna indispensável. Você está construindo um fosso não com um modelo comoditizado, mas com inteligência específica de fluxo de trabalho que aumenta com o tempo.

Um exemplo concreto é o “problema da caixa de entrada bagunçada”. Toda organização tem fluxos de trabalho que começam com um fluxo caótico de informações não estruturadas – e-mails, PDFs, mensagens de voz. Uma ferramenta de IA que automatiza essa dolorosa primeira etapa, extraindo, estruturando e encaminhando essas informações, fornece valor imediato. Ao possuir esse processo crítico no topo do funil, você ganha o direito de orquestrar tudo o que está acontecendo posteriormente. Você não está competindo com o Sistema de Registro; você está interceptando seu fluxo de dados, posicionando-se como o novo centro operacional.

Veja uma empresa como a ServiceNow. Tem se posicionou não como um substituto para sistemas centrais como CRMs ou ERPs, mas como uma camada de orquestração – um “Sistema de Ação” – que fica sobre eles. Sua principal proposta de valor é conectar sistemas diferentes e automatizar fluxos de trabalho entre eles sem exigir uma dispendiosa “remoção e substituição” de software program legado. Essa abordagem é uma aula magistral para se tornar a estrutura inteligente de uma organização. Ele aproveita os sistemas de registro existentes como fontes de dados, mas captura an actual gravidade operacional controlando os fluxos de trabalho. A defesa não é obtida pela posse do banco de dados primário, mas pela integração de dados de vários silos para fornecer insights e automação que nenhum operador histórico pode replicar sozinho. Para as equipes de IA, a lição é clara: o valor está migrando da mera retenção dos dados para uma ação inteligente sobre eles.

Construindo para o Longo Jogo

O caminho do purgatório do protótipo até a produção passa pelo foco estratégico. Mas ao construir sua solução de IA focada, esteja ciente de que os gamers da plataforma estão agregando recursos “suficientemente bons” em suas ofertas principais. Sua ferramenta de IA precisa ser mais do que um wrapper de uma API; ele deve capturar dados exclusivos e incorporá-los profundamente nos fluxos de trabalho para criar custos reais de mudança.

Ao adotar uma estratégia de cunha, você ganha a base necessária para expandir. Na period da IA, as fatias mais potentes capturam dados proprietários e ao mesmo tempo proporcionam valor imediato, abrindo caminho para se tornarem um Sistema de Ação indispensável. Isso se alinha aos princípios básicos da construção de soluções duráveis ​​de IA: priorizar a especialização profunda e criar fossos por meio da integração do fluxo de trabalho, e não apenas da superioridade do modelo.

Aqui está um guide tático:

• Abrace o início do single participant. Antes de arquitetar sistemas complexos, crie algo imediatamente útil para uma pessoa.
• Almeje os usuários Hero primeiro. Encontre funcionários influentes que já usam IA sombra. Eles têm a dor e a autonomia para serem seus campeões.
• Encontre sua “caixa de entrada bagunçada”. Identifique um gargalo doloroso e guide na entrada de dados. Essa é a sua oportunidade.
• Projete para o ciclo virtuoso. Garanta que o uso diário gere dados exclusivos que melhorem o desempenho da sua IA.
• Torne-se o Sistema de Ação. Não se limite a analisar dados: conclua ativamente o trabalho e controle o fluxo de trabalho.
• Escolha confiabilidade em vez de capacidade. Uma ferramenta simples e à prova de balas que resolve bem um problema ganha mais confiança do que um agente poderoso, mas frágil, tentando de tudo.

As equipes bem-sucedidas não serão aquelas que buscam os modelos mais avançados. Serão eles que começarão com o problema de um único usuário Hero, capturarão dados exclusivos por meio de um agente focado e expandirão incansavelmente a partir dessa cabeça de ponte. Numa period em que os funcionários já votam com as suas contas pessoais ChatGPT, a oportunidade não é construir a plataforma de IA empresarial perfeita – é resolver um problema actual tão bem que todo o resto se segue.