Com a própria IA tornando mais rápido e barato criar provas de conceito, o desafio das empresas passa a ser medir impacto no negócio e decidir quais experimentos realmente merecem ganhar escala
Por muitos anos, a inovação corporativa seguiu uma fórmula relativamente simples, ou seja, identificar uma nova tecnologia, construir uma Proof of Concept (POC), demonstrar que ela funciona e decidir se vale a pena avançar. Essa lógica fez sentido durante boa parte da transformação digital. A tecnologia era cara, complexa e difícil de implementar. Antes de investir em escala, era necessário comprovar sua viabilidade técnica.
A inteligência artificial (IA) está mudando radicalmente essa equação. Com a evolução dos modelos fundacionais, com o advento das APIs, das plataformas low-code e no-code e das ferramentas de desenvolvimento, ficou muito mais barato e rápido construir aplicações de IA. O que antes exigia meses de desenvolvimento pode, em muitos casos, ser testado em poucos dias. Isso cria uma situação paradoxal, isto é, quanto mais fácil fica construir uma POC, menor é o valor estratégico de simplesmente fazer uma POC.
Talvez, portanto, estejamos diante do fim das POCs com IA. Não do fim da experimentação, mas do fim da POC como principal evidência de inovação. Durante anos, a principal pergunta era a possibilidade em fazer algo. Agora, para uma quantidade crescente de aplicações de IA, essa pergunta perdeu relevância. É possível gerar textos, imagens, códigos, análises, previsões, recomendações e automatizações com uma velocidade que seria inimaginável poucos anos atrás. A pergunta estratégica passou a estar associada a solução de problemas e geração de valor ao negócio.
A diferença é enorme. Uma POC pode demonstrar que um modelo consegue resumir contratos, responder perguntas de clientes, apoiar vendedores ou automatizar determinada atividade. Mas isso não significa que a solução deva ser implementada. Pode haver pouco valor econômico, baixa adoção pelos usuários, riscos de segurança ou privacidade, dificuldades de integração com os sistemas existentes ou simplesmente uma relação custo-benefício pouco atraente. Em outras palavras, funcionar não é mais suficiente.
Existe, por isso, um risco crescente nas empresas, sendo o acúmulo de experimentos de IA sem transformação dos mesmos em resultados. São dezenas de iniciativas interessantes, demonstrações impressionantes e apresentações para a liderança. Um chatbot aqui, um copiloto ali, um agente acolá. O portfólio parece inovador, mas a pergunta que realmente importa é outra, isto é, quantas dessas iniciativas chegaram efetivamente à operação com mensuração de valor?
Esse pode ser um dos grandes desafios da gestão da inovação nos próximos anos. A velocidade da tecnologia está aumentando, mas a velocidade das organizações para incorporar novas tecnologias continua limitada por processos, sistemas, governança, orçamento, cultura e capacidade de execução. O gargalo deixou de ser apenas tecnológico. O gargalo passou a ser organizacional.
Por isso, precisamos substituir progressivamente a lógica da Proof of Concept pela lógica da Proof of Value. O objetivo não deveria ser construir uma demonstração sofisticada para provar que a IA consegue realizar determinada tarefa. Deveria ser testar rapidamente uma hipótese de negócio e produzir evidências suficientes para tomar uma decisão. O experimento continua existindo, mas sua finalidade muda. Ele deve ajudar a organização a decidir se deve escalar, modificar ou abandonar uma iniciativa.
Essa mudança exige uma nova postura dos executivos. Em vez de perguntar apenas o que a IA consegue fazer, é preciso compreender qual problema está sendo resolvido, qual indicador será impactado, quem utilizará a solução, qual será o ganho econômico ou operacional e o que será necessário para colocá-la em produção. Mais importante ainda, é preciso estabelecer previamente qual evidência determinará a continuidade ou o encerramento do experimento.
Essa lógica aproxima tecnologia da estratégia e muda também o papel das áreas de inovação. O laboratório corporativo não pode se transformar em um lugar onde boas demonstrações ficam eternamente em piloto. Seu objetivo deve ser acelerar o aprendizado e aumentar a capacidade da organização de transformar novas tecnologias em resultados concretos.
A IA não elimina a necessidade de experimentar. Ao contrário, será necessário experimentar mais. Mas experimentaremos de outra maneira, com ciclos menores, investimentos iniciais menores, hipóteses mais claras e decisões mais rápidas. A grande mudança é que a POC deixa de ser o produto final da inovação. O verdadeiro objetivo passa a ser a transformação e o resultado do negócio.
Por: Hugo Tadeu
