Box, Shopify, Duolingo, Nurish, Fiverr, Kozyr… Todas emitiram memorandos internos exigindo que todos (TODOS!) os seus funcionários passassem a usar IA. Os ousados anúncios AI-First causaram diferentes reações no mundo dos negócios. Houve quem visse neles um mandato, nessas empresas, de se buscar uma solução na IA antes de buscar qualquer outra coisa. Houve quem enxergasse uma ordem para que o crescimento da produtividade venha primeiro da alavancagem da IA e depois da contratação de pessoas. A maioria, no entanto, encarou os movimentos como um alerta e começou a se perguntar se AI-First é uma estratégia real ou apenas mais uma tendência.
Talvez, nenhuma das alternativas. AI-First é uma mentalidade empresarial. Cabe a cada organização definir seu significado. Por exemplo. Para Shopify e Duolingo, AI-First significa:
- tornar o uso da IA uma métrica de avaliação de desempenho.
- exigir que as equipes demonstrem por que as tarefas não podem ser automatizadas antes de adicionar o número de funcionários.
- enfatizar o aprendizado prático, em vez da mera compreensão teórica.
- repensar fluxos de trabalho inteiros.
Na prática, tornar-se AI-First requer muito mais esforço do que a maioria das empresas reconhece. Muitas lideranças estão consistentemente ignorando elementos críticos que determinarão se suas ambições de IA em primeiro lugar serão bem-sucedidas ou fracassadas. Vamos lá:
- A IA não é algo que se adiciona às organizações; ela transforma completamente como a organização deve ser pensada.
- AI-First não é usar IA para tudo. É preciso manter a IA fora de tarefas que não lhe pertencem.
- Priorizar a IA não significa que a produtividade irá disparar magicamente. No curto prazo, a produtividade provavelmente cairá antes de aumentar.
- A maioria das empresas estabelecidas não pode se tornar verdadeiramente AI-First sem começar de novo. Sua arquitetura, modelos de negócios e expectativas dos clientes criam restrições que as startups não enfrentam.
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