Em meu trabalho auxiliando empresas de Varejo, Bens de Consumo e Automotivo, e liderando um portfólio de soluções de IA generativa na Globant, tenho visto a adoção da IA acelerar. No entanto, também tenho visto muitos dos mesmos erros se repetirem. Muitas vezes, as organizações adotam a IA sem uma estratégia clara, escolhendo os casos de uso errados ou esperando que a tecnologia faça o que simplesmente não consegue.
Aqui, exploro quatro insights importantes para ajudar os clientes a entender como aplicar a IA de forma inteligente e eficiente, e as lições que podem fazer a diferença entre um piloto fracassado e uma verdadeira transformação.
1. Comece com a governança, não com as ferramentas
Muitos líderes dizem aos funcionários para “usarem a IA” sem fornecer instruções. Isso só cria confusão e risco.
Um passo crucial é a governança da IA: definir regras claras sobre o que a empresa deseja alcançar, quais plataformas são aprovadas, como a conformidade, a segurança e a ética serão tratadas e quais processos são prioritários para a transformação. Isso proporciona coerência e gera confiança em toda a organização.
Com um modelo de governança implementado, as equipes podem avançar com clareza e confiança. Sem ele, a adoção da IA corre o risco de se tornar fragmentada e inconsistente.
2. Escolha os Casos de Uso Certos
Como líder do portfólio de soluções de IA generativa, a maior armadilha que vejo são as empresas apostando nos casos de uso errados e esperando que a IA resolva problemas que ainda não estão prontas para enfrentar. A IA é poderosa, mas não é mágica. Por exemplo, a IA ainda não é confiável para previsões de demanda perfeitas porque os modelos são fundamentalmente probabilísticos.
A IA é muito mais eficaz hoje em dia em áreas onde os processos são repetitivos, criativos ou visuais. Por exemplo, automatizar a geração de conteúdo ou acelerar os fluxos de trabalho de design pode melhorar a eficiência. O impacto econômico é direto e tangível quando a IA amplia esses tipos de processos.
Implementar a IA significa, em última análise, criar eficiência, o que quase sempre se relaciona ao impacto financeiro. Escolher o caso de uso adequado é onde esse valor começa.
3. Comece pequeno, falhe rápido e aprenda muito
Uma vez que a base esteja definida, comece com casos de uso simples e fáceis de testar, onde você possa iterar rapidamente. Vitórias rápidas não apenas comprovam o valor, mas também ajudam as equipes a aprender na prática.
A complexidade é um desafio duplo em IA: não apenas o caso de uso em si é complicado, mas a adoção da tecnologia também adiciona outra camada de dificuldade. Soluções complexas de IA, especialmente arquiteturas multiagentes e agênticas, podem desbloquear um enorme potencial somente quando a organização amadurecer. E não tenha medo do fracasso: os modelos evoluem com o treinamento e as iterações iniciais raramente são perfeitas.
É por isso que os projetos iniciais devem ser de baixo risco, mas de alto aprendizado. Mesmo que as primeiras iterações não sejam perfeitas, tudo bem, os sistemas de IA geralmente precisam de tempo para treinar e aprimorar. A chave é tratar a adoção da IA como um processo evolutivo. Comece com pequenas vitórias, expandindo gradualmente à medida que os modelos se fortalecem e as equipes desenvolvem novas competências.
4. Use a IA para se aproximar do consumidor
A IA é frequentemente aplicada à otimização da cadeia de suprimentos, gestão de estoque ou logística em setores com margens de lucro extremamente reduzidas. Isso é importante, mas os avanços mais significativos que vi vieram de uma compreensão mais profunda do consumidor.
Graças aos dados diretos, os varejistas já têm uma vantagem inicial. No entanto, a IA pode finalmente preencher a lacuna para empresas de varejo, bens de consumo e automotivas, usando dados sintéticos para modelar o comportamento do consumidor, informar o desenvolvimento de produtos, criar estratégias de marketing mais inovadoras e elaborar campanhas de marketing mais inteligentes.
Os olhos dos executivos brilham quando veem como a IA pode ir além da eficiência e impulsionar o crescimento, porque ela é revolucionária. Ela não apenas otimiza as operações; ela alimenta a inovação e aprofunda o relacionamento entre marca e consumidor.
IA Estratégica: Como Líderes Podem Moldar o Futuro dos Seus Negócios
A IA não se trata de perseguir tendências ou implementar modelos mais chamativos. Trata-se de escolher com sabedoria, governar com responsabilidade e avançar iterativamente em direção ao valor. Nos setores de Varejo, Bens de Consumo e Automotivo, as empresas que terão sucesso serão aquelas que não apenas adotarem a IA, mas a integrarem estrategicamente às operações e ao engajamento do cliente.
A IA é uma ferramenta de negócios poderosa se aplicada com o foco adequado e se resume a quatro princípios essenciais:
- Estabelecer governança antes de escalar.
- Escolher casos de uso estrategicamente.
- Comece pequeno, experimente e evolua.
- Olhe além da eficiência para desbloquear novos insights sobre o consumidor.
Para líderes de Varejo, Bens de Consumo e Automotivo, esses princípios podem significar a diferença entre ficar preso em pilotos intermináveis e alcançar um impacto comercial mensurável.
Explore como os Studios de Varejo, Bens de Consumo e Manufatura e Automotivo da Globant podem ajudar você a liderar com IA.
