Há pouco debate de que a IA revolucionará as práticas de trabalho, mas há menos acordo sobre a melhor maneira de explorar essa transformação.
Enquanto 90% dos CIOs estão pilotando a IA ou investindo em desenvolvimentos em pequena ou larga escala, mais de dois terços (67%) não viram ROI mensuráveis, de acordo com o recentemente liberado Relatório de liderança digital de Nash Squared/Harvey Nash.
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“Os líderes conhecem a tecnologia, mas estão lutando com sua aplicação nos negócios para criar valor”, disse o CIO Squared Ankur Anand ao ZDNet durante uma conversa sobre os principais pontos que emergem da pesquisa de liderança.
Então, como os líderes empresariais podem superar essa luta? Quatro líderes empresariais fornecem suas dicas de melhor prática para o uso da IA para resolver grandes problemas de negócios.
1. Crie uma lista dos 10 melhores
Joe DePa, diretor world de inovação world da EY, disse que seus casos de uso devem se alinhar às suas prioridades de negócios de maior valor.
Ele disse à ZDNet que esse alinhamento deve ser um trabalho contínuo em andamento. Os líderes empresariais devem continuar atualizando sua abordagem para se concentrar nas áreas importantes.
“Costumo usar uma lista dos 10 melhores, apenas para simplificar”, disse ele. “Aqui estão os 10 principais casos de uso em que nos concentraremos. Qualquer coisa mais de 10 e há um perigo que as pessoas perdem o interesse”.
A DePa disse que a revisão de prioridades da lista dos 10 melhores com outros executivos seniores exige uma empresa estratégica firme.
“Se as pessoas quiserem adicionar coisas, direi: ‘O que vamos tirar a lista?’ Porque quando você adiciona algo à lista, precisa tirar algo “, disse ele. “Essa abordagem ajuda a manter as pessoas focadas. Depois de ter essa cadência common, atualizada e revigorada, as pessoas podem começar a pensar em aplicar a IA para usar casos”.
A DEPA disse que essa estratégia cuidadosa ajuda as empresas a evitar gastar dinheiro em soluções de IA que não atingem suas métricas de ROI.
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“Geralmente é quando você não tem um caso de uso claro ou valor comercial anexado, mas você tem um problema authorized que deseja resolver. Esses são os que você tem a dizer: ‘Segure um segundo. Eu sei que esse é um problema authorized, mas qual é o caso de negócios?'”, Ele disse.
“É aí que você pode entrar um pouco se você seguir um caminho de apenas tentar resolver alguns problemas com a IA, sem ter um caso de negócios claro para sua aplicação”.
2. Execute sessões de hackathon
A Adobe CIO Cindy Stoddard disse que sua equipe de TI usou a IA em muitas áreas e trabalha com o restante do negócio para identificar outros casos de uso.
Sua equipe usou a IA para explorar os requisitos passados de TI e criar recomendações para que analistas de negócios e gerentes de produto saibam o que provavelmente será necessário quando os usuários exigem um novo serviço.
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A equipe de TI também usou a IA nos testes para criar scripts que podem ser reutilizados para automatizar processos repetitivos.
Para novos casos de uso, a equipe administra hackathons que ajudam a superfície de aplicações para a tecnologia emergente dentro dela e em todo o negócio.
“As pessoas enviam idéias diferentes sobre o que acham que podem mudar”, disse ela à ZDNET. “Incentivamos todos a enviar áreas para melhorias em torno do que vêem no nível do solo”.
A equipe de Stoddard trabalha com colegas de negócios e parceiros externos para selecionar os melhores projetos.
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“As pessoas que enviam idéias montam equipes. Também traremos alguns de nossos principais parceiros de fornecedores para ajudar a treinar funcionários nas tecnologias”, disse ela. “Então, passaremos por um processo de desenvolvimento e julgamento para verificar se as idéias agregam valor. Muitas das idéias que entregamos acabam em nossos sistemas de produção”.
3. Aprenda através do fracasso
Caroline Carruthers, CEO da consultora Carruthers e Jackson, disse à ZDNet sobre cinco maneiras de preparar uma organização para uma transformação de IA.
No entanto, ela também mencionou algo essential para identificar os casos de uso certos – adotando a inovação.
Carruthers disse que há muita tecnologia emergente para testar, de grandes modelos de idiomas a IA causal.
“Você não sabe como essa tecnologia se encaixará em sua organização. Esperar até que as coisas estejam perfeitas com a IA não funcionará”, disse ela. “Você precisa experimentar. Você precisa esculpir uma caixa de areia segura, algo com que você pode começar e brincar para entender como sua organização pode obter o melhor da IA”.
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Como outros líderes empresariais, Carruthers disse que é importante que os projetos que você apóie se concentre nas áreas certas. Essa segmentação pode significar o aprendizado por falha, desde que não seja muito caro.
“Se você realmente vai experimentar a IA, quase precisa começar a comemorar o fracasso”, disse ela. “Conduzir um experimento e descobrir que o experimento não funcionou, mas aprender algo novo, é um uso válido do tempo de uma organização. Apenas não gaste muito dinheiro fazendo isso”.
Carruthers disse que toda iniciativa de IA deve fazer parte de um projeto maior para superar grandes desafios organizacionais.
“A inovação é fazer parte da IA parte do negócio, mas está fazendo isso pequeno, iterativamente e com segurança. Quando falamos sobre experimentos, e especialmente quando falamos sobre dados, porque pode resolver alguns dos maiores problemas do mundo, nossos cérebros tendem a ir. ‘Oh, observe todas as coisas que podemos fazer'”, disse ela.
“Mas se tentarmos resolver esse problema, é grande, pesado, e ficaremos entediados, e não entregaremos as coisas a tempo. Considerando que, se você resolver um pequeno problema, é como, ‘Oh, isso é authorized’ e então você resolver outros problemas”.
4. Eduque seus funcionários
Tobias Sammereyer, líder da equipe para engenharia de desempenho na XXXLUTZ, disse que muitas pessoas estão embutidas em uma falsa sensação de segurança, pensando que ferramentas fáceis de usar como o ChatGPT podem ser aplicadas a qualquer caso de negócios.
“Precisamos educar nossos caras como usar as coisas da IA corretamente e como ser preciso com seus avisos para conseguir o que querem”, disse ele.
Sammereyer disse à ZDNet que os líderes comerciais e digitais devem ajudar seu pessoal a entender os benefícios e limitações da IA antes de aplicar a tecnologia para usar casos.
“Tente dizer a eles o que é possível, mas também o que não é possível, porque existem dois tipos de pessoas – um acha que a IA é apenas hype e o outro acredita que eles podem fazer qualquer coisa com isso. E ambos estão incorretos”.
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Sammereyer disse que a chave para o sucesso é encontrar o meio termo.
“Eduque as pessoas e você pode usar a IA, especialmente com IA generativa”, disse ele. “Esteja ciente de que a IA pode cometer erros da mesma maneira que um ser humano pode cometer erros. Verifique os resultados e então você está pronto para ir.”
Ele disse que esse processo depende de seus sistemas de IA serem alimentados com dados confiáveis suficientes.
“A IA é como um prazer para o povo. As ferramentas querem dar uma boa resposta-se estiver correta ou não, isso depende de você verificar novamente”, disse ele. “Então, você precisa ser crítico em seu pensamento e ver se o sistema de IA tem dados suficientes e está equipado para fornecer a resposta certa. Lembre -se de que ele lhe dará uma resposta, mas não necessariamente a correta”.
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