A próxima vantagem da IA será operacional, não tecnológica 

O desafio da próxima etapa da IA está em sair da experimentação e entrar definitivamente na operação

Autora: Sarita Besada 

No decorrer dos últimos anos, a inteligência artificial foi tratada como uma corrida tecnológica. Empresas passaram a testar modelos generativos, copilotos, automação inteligente e agentes de IA em busca de ganhos de produtividade e inovação. Mas, à medida que essas tecnologias se tornam mais acessíveis, a vantagem competitiva começa a migrar para outro território, a capacidade de transformar IA em uma operação consistente e escalável. 

Praticamente toda companhia terá acesso à inteligência artificial. Porém, poucas conseguirão incorporá-la de forma eficiente ao negócio. Os dados já mostram essa distância: segundo pesquisa realizada pelo Everest Group, 41% das empresas ainda concentram a maior parte de seus projetos de IA na fase de piloto. O desafio, portanto, não está mais em experimentar a tecnologia, mas em criar as condições para levá-la à operação e escalá-la, com investimentos em dados, governança, infraestrutura e talentos preparados para essa nova realidade. 

O ponto central dessa transição é que levar a IA para a operação exige mais do que ampliar o uso de uma tecnologia que já funciona em ambiente controlado. Exige integrá-la à complexidade real do negócio, conectando tecnologia, processos, dados e pessoas e estabelecendo uma estrutura capaz de sustentar decisões e resultados em escala. É nesse movimento, da prova de conceito para a aplicação efetiva no negócio, que a IA deixa de ser apenas uma tecnologia em teste e passa a se tornar uma capacidade operacional.  

O desafio da próxima etapa da IA está justamente em sair da experimentação e entrar definitivamente na operação. Uma demonstração bem-sucedida pode provar que uma tecnologia funciona. Uma operação bem-sucedida precisa lidar com sistemas legados, diferentes fontes de dados, segurança, compliance, processos, pessoas e situações que não estavam previstas no projeto inicial. 

Por isso, escalar IA não significa simplesmente replicar uma ferramenta. Implica redesenhar processos, estabelecer responsabilidades, preparar equipes, definir indicadores e criar mecanismos para acompanhar continuamente os resultados. 

No Customer Experience, essa transformação é especialmente evidente. Agentes inteligentes já conseguem responder solicitações, consultar informações, personalizar interações e resolver tarefas com velocidade. Isso amplia a capacidade operacional e permite que as equipes concentrem esforços em atividades de maior valor. 

Mas a experiência do cliente também é construída nos momentos que fogem do padrão, como uma reclamação delicada, uma negociação, uma exceção ou uma situação que exige interpretação de contexto. Nesses casos, o valor não está apenas na velocidade da resposta, mas na qualidade da decisão. 

A tecnologia pode ser adquirida, mas a capacidade de transformá-la em resultado precisa ser construída. Processos bem estruturados, governança, dados confiáveis, pessoas preparadas e uma operação capaz de aprender continuamente formam um conjunto que não se compra pronto e que é muito mais difícil de replicar. 

À medida que a inteligência artificial se torna parte da infraestrutura dos negócios, sua presença deixará de ser um diferencial por si só. O que fará diferença será a capacidade de cada organização de incorporá-la à sua forma de trabalhar, combinando tecnologia,  pessoas, processos e decisões para gerar resultados consistentes. A próxima fase da IA, portanto, não será marcada apenas por quem adota as ferramentas mais avançadas, mas por quem consegue transformar essa inteligência em uma capacidade permanente de executar  melhor, decidir melhor e entregar mais valor ao cliente e ao negócio. 

Sarita Besada é vice-presidente de operações em CX da Concentrix Brasil.