Este artigo de McKinsey resume basicamente todo o que as empresas estão passando (e errando) na jornada da Transformação Digital.
🌟 Principais ideias
1) Definição de “agentic AI”
São sistemas de IA que não apenas executam tarefas, mas também raciocinam ao longo do tempo, aprendem com os resultados e colaboram entre si para otimizar processos como detecção de fraudes, conformidade regulatória e alocação de capital.
2) Esses agentes podem:
– Detectar padrões antes mesmo dos líderes humanos
– Ajustar demandas em call centers
– Gerar respostas eficientes e relevantes aos clientes
🔄 Redesenho de processos com IA no centro
Essa abordagem exige repensar os processos desde o início, incorporando os agentes de IA como partes integradas. Isso envolve:
– Mapear os pontos de decisão dentro dos processos
– Avaliar a criticidade e previsibilidade de cada decisão
– Designar o “tomador da decisão”: IA, humano, ou híbrido
– Criar loops de feedback para o aprendizado contínuo dos agentes
– Redefinir papéis humanos: do executor para o analista, validador ou tutor do agente
🧠 Por que focar nas decisões?
As decisões são o coração da criação de valor nos processos empresariais: decidir quem priorizar, quanto produzir, como alocar recursos, etc.
IA avançada pode tomar decisões com base em volumes massivos de dados em tempo real, detectando padrões que humanos não veem.
Agentes de IA podem raciocinar ao longo do tempo, aprendendo com os resultados anteriores e se ajustando, diferente de automações fixas.
É por isso que redesenhar processos com foco nas decisões a serem automatizadas e não nas tarefas é o caminho para integrar verdadeiramente a IA como uma “cidadã corporativa”. Essa abordagem transforma o papel da tecnologia, deslocando-a do operacional para o estratégico, e exige uma revisão profunda da arquitetura organizacional, da cultura e das capacidades humanas.
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