A empresa já usa inteligência artificial, as equipes testam ferramentas novas com frequência e, mesmo assim, a sensação de que o trabalho rende mais demora a aparecer. A explicação pode estar na forma como essa tecnologia entrou na rotina. Estudos de eficiência operacional da McKinsey & Company apontam que a ausência de fluxos unificados reduz em até 30% o ganho potencial de eficiência, porque cada equipe redescobre processos básicos de forma isolada.
Cada equipe no seu canto
Na prática, cada departamento escolhe uma ferramenta diferente e cria o próprio jeito de trabalhar com ela. O que um time descobre não chega aos outros, e o mesmo caminho acaba sendo percorrido várias vezes dentro da mesma empresa. Com o tempo, essa dispersão vira rotina: cada time passa a depender das próprias soluções, e fica cada vez mais difícil reunir esse conhecimento em um padrão que sirva para todos.
Isso tem um motivo. Com a cobrança por inovação, colaboradores de diferentes setores pedem todos os dias a contratação de ferramentas e assinaturas avulsas de IA, e cada área contrata uma solução diferente. O resultado é um mosaico de ferramentas sem padrão, que a Quintus descreve como um ponto cego estratégico para as empresas.
Por que isso trava a produtividade
Sem uma base comum, parte do tempo que a IA economiza em uma tarefa se perde em outra. Equipes repetem testes, avaliam ferramentas que outra área já conhece e montam soluções paralelas para o mesmo problema.
A falta de padrão também dificulta enxergar o que dá certo. Se cada setor usa uma ferramenta e um método diferentes, fica complicado comparar resultados e descobrir quais práticas merecem ser levadas para o restante da empresa.
E tem mais um efeito: quando cada equipe segue o próprio caminho, a área de tecnologia perde a visão do conjunto, situação que a Quintus aborda ao tratar de quando a TI perde o controle das ferramentas.
O que ajuda a destravar
Organizar o uso de IA não significa engessar as equipes. O primeiro passo é saber o que já está em uso: um inventário das ferramentas contratadas mostra quais soluções se repetem entre os setores e quais podem ser reunidas em um acesso único. A partir daí, o caminho passa por centralizar o acesso às ferramentas, para que todos trabalhem a partir da mesma base, e por definir quem decide o quê. Nesse modelo, a TI cuida da infraestrutura e dos acessos, o jurídico valida a conformidade com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e as áreas de negócio escolhem os casos de uso prioritários.
Essa divisão de papéis responde a uma pergunta que aparece em muitas empresas, sobre quem é responsável pela segurança da IA. Outro passo é acompanhar os resultados com painéis que mostrem o tempo economizado por colaborador e por departamento, o que ajuda a identificar as práticas que funcionam e a replicá-las.
Uma base comum para todos
A Quintus, que se posiciona como a infraestrutura de IA corporativa do Brasil, reúne diferentes modelos de IA em um único contrato e oferece um painel de produtividade em tempo real para mensurar as horas economizadas. Com controle de acessos por departamento e trilhas de auditoria, a plataforma transforma experimentos dispersos em uma competência corporativa mensurável e segura. A plataforma também garante que os dados da empresa não sejam usados para treinar modelos de terceiros, o que permite ampliar o uso da IA entre as equipes com mais segurança.
Para quem quer saber por onde começar, a Quintus também permite descobrir em que estágio de maturidade de IA a empresa se encontra e traçar os próximos passos.
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