Introdução
O nível de uso atual da inteligência artificial está em poder analisar grandes volumes de dados, automatizar tarefas, gerar análises, identificar padrões, apoiar decisões e transformar a maneira como gestores acompanham seus negócios.
Naturalmente, isso levou muitas empresas a uma pergunta: “Devemos desenvolver nossa própria IA?”
Ter uma equipe interna dedicada a desenvolver soluções de IA pode fazer sentido quando a tecnologia é parte central do produto, da propriedade intelectual ou da vantagem competitiva da empresa.
Mas existe uma diferença importante entre uma empresa que vende tecnologia e uma empresa que utiliza tecnologia para entregar seu próprio negócio.
Para uma empresa de serviços e consultorias, por exemplo, a principal vantagem competitiva pode estar na capacidade de entregar projetos, atender clientes, alocar profissionais, controlar custos e preservar margens.
A pergunta mais estratégica nesse cenário seria: “Precisamos desenvolver a tecnologia ou precisamos utilizar a melhor tecnologia disponível para melhorar nosso negócio?”
Essa mudança de perspectiva pode fazer uma grande diferença na forma como os recursos da empresa são utilizados.
Neste artigo, você entenderá:
- Desenvolvo ou não a minha IA?
- O real custo de desenvolver IA
- Especialistas em IA?
- O que uma solução de mercado pode acelerar?
- IA própria versus IA de mercado
Desenvolver ou não a própria IA?
É importante avaliar se desenvolver e manter essa tecnologia internamente é realmente a melhor utilização dos recursos da organização.
Imagine uma empresa de serviços que decide criar uma equipe para desenvolver uma plataforma própria de inteligência artificial voltada à gestão.
Inicialmente, o projeto pode parecer relativamente simples: Integrar dados, desenvolver análises, criar interface, gerar indicadores e automatizar.
Mas, conforme o projeto evolui, é comum novas necessidades aparecem, como a empresa precisar de engenharia de dados, infraestrutura, governança, segurança, suporte e demais necessidade para ter a gestão própria
E além de toda estrutura, existe uma questão ainda mais importante: “Quem será responsável por manter essa solução competitiva daqui a dois, três ou cinco anos?”
IA não é um projeto que necessariamente termina quando a primeira versão é entregue. É uma tecnologia em evolução constante.
Por isso, o custo de uma solução própria não está apenas no desenvolvimento. Está também na capacidade de mantê-la, aprimorá-la e acompanhá-la ao longo do tempo.
O custo real não está apenas na tecnologia
Quando uma empresa avalia desenvolver uma solução internamente, é comum olhar principalmente para o custo do projeto.
Por exemplo: “Quanto custará contratar três desenvolvedores?”
Mas essa é apenas uma parte da conta.
É preciso considerar o custo total de propriedade, ou TCO (Total Cost of Ownership).
Entram nessa conta:
- Salários e encargos
- Ferramentas
- Infraestrutura, Cloud e APIs;
- Segurança e Manutenção;
- Suporte;
- Atualizações constantes;
- Treinamentos;
- Documentação;
- Contratação e retenção de profissionais especializados.
Além desses custos, existe o custo da oportunidade interna, pois enquanto a equipe está desenvolvendo uma solução interna, ela não está necessariamente trabalhando em outras iniciativas estratégicas.
Por exemplo: Olhando para o próprio produto ou até mesmo para a experiência do cliente.
A pergunta, portanto, é: “O que nossa empresa poderia estar fazendo com esses mesmos recursos que estão focados no desenvolvimento da IA?”
Sua empresa precisa ser especialista em IA ou em seu próprio negócio?
Uma empresa de consultoria, por exemplo, precisa ser excelente em consultoria, e isso não significa ignorar a tecnologia, o que é relevante nesse ponto é saber utilizar a tecnologia de maneira estratégica
Existe uma diferença entre: ser usuário estratégico de tecnologia e assumir a responsabilidade de desenvolver e manter toda a tecnologia utilizada internamente.
Especialização pode ser mais estratégica do que desenvolvimento próprio
Uma solução de mercado especializada não entrega apenas tecnologia.
Ela pode entregar também:
Tecnologia + conhecimento de negócio + processos + evolução contínua.
Esse ponto é especialmente relevante para empresas de serviços.
Uma plataforma especializada em gestão de serviços, por exemplo, já pode incorporar conceitos como:
- Gestão de projetos;
- Gestão de contratos;
- Alocação de recursos;
- Capacidade;
- Apontamento de horas;
- Custos;
- Faturamento;
- Orçamento;
- Realizado;
- Rentabilidade;
- Margem por projeto;
- Indicadores operacionais.
A Empresa não precisa começar do zero, pois a estrutura e os processos já existem na plataforma.
Nesse ponto, a IA pode ser utilizada sobre essa base para transformar os dados da operação em inteligência.
Uma equipe interna pode desenvolver IA. Mas quem desenvolve a gestão?
Ao criar uma solução própria, a empresa pode acabar concentrando esforços em desenvolver toda estrutura necessária para manter a IA funcionando, mas ainda precisará resolver uma questão anterior:
Qual é exatamente a lógica da gestão que essa tecnologia deverá reproduzir?
Porque uma IA não define, sozinha, como a empresa deve administrar sua operação.
É preciso estabelecer as regras, os indicadores, metas, processos, critérios, modelos de análise, fonte de dados.
É aí que uma solução especializada pode gerar vantagem, pois ela não começa apenas pela tecnologia, mas pela necessidade de gestão.
O que uma solução de mercado pode acelerar?
Ao optar por uma plataforma especializada, a empresa pode deslocar o foco.
Em vez de perguntar: “Como vamos construir isso?”
Pode começar perguntando: “Como vamos utilizar isso para melhorar nossa operação?”
Essa mudança pode acelerar a captura de valor.
A empresa pode concentrar seus esforços em:
- Melhorar a gestão e ter mais visibilidade sobre projetos, pessoas, custos e resultados.
- Melhorar a tomada de decisão com os gestores acessando informações relevantes sem depender de análises manuais.
- Melhorar a eficiência com menos tempo consolidando informações e mais tempo atuando sobre elas.
- Melhorar a rentabilidade tendo maior capacidade de identificar desvios de custo, horas e margem.
- Melhorar a capacidade de planejamento com mais visibilidade sobre recursos, demanda e capacidade futura.
- Melhorar a experiência do cliente, pois a equipe pode dedicar mais tempo à entrega e menos à consolidação operacional.
A melhor tecnologia é aquela que libera sua empresa para fazer o que sabe fazer melhor
Imagine uma empresa de serviços com uma equipe de tecnologia altamente qualificada.
Ela pode utilizar esse talento para desenvolver uma ferramenta interna de IA.
Ou pode utilizar esse mesmo talento para melhorar o seu próprio serviço ou produto.
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E se a empresa pudesse acessar IA sem precisar montar uma equipe inteira para desenvolvê-la?
A evolução da tecnologia permite que empresas tenham acesso a capacidades que antes exigiam grandes investimentos internos.
O Cloud computing reduziu a necessidade de construir infraestrutura própria.
SaaS reduziu a necessidade de desenvolver e manter diversos sistemas internamente.
E a inteligência artificial pode seguir uma lógica semelhante.
Em vez de construir toda a infraestrutura de IA, a empresa pode utilizar uma solução que já tenha a tecnologia pronta, os dados estruturados, infraestrutura, segurança, integração e evolução contínua.
O investimento passa a estar menos concentrado em construir a tecnologia e mais em usar a tecnologia para gerar resultado.
IA própria versus IA de mercado
O futuro não será necessariamente dividido entre empresas que desenvolveram sua própria IA e empresas que compraram uma solução.
O diferencial estará nas empresas que conseguirem combinar tecnologia, dados e conhecimento de negócio de maneira inteligente.
Para algumas organizações, desenvolver internamente será estratégico.
Para outras, utilizar uma solução especializada permitirá chegar ao resultado mais rapidamente, com menor complexidade e sem deslocar equipes inteiras para uma atividade que não é o core business.
Conclusão
A inteligência artificial já faz parte da gestão interna das empresas e está ganhando cada vez mais espaço nas decisões estratégicas. A questão, portanto, não é se as empresas devem utilizar IA, mas como incorporá-la de forma que realmente gere valor para o negócio.
Desenvolver uma solução própria pode ser uma excelente escolha quando IA faz parte do core business, representa uma vantagem competitiva ou atende a uma necessidade que não pode ser encontrada no mercado. Mas, quando a inteligência artificial é um meio para melhorar a gestão, vale avaliar se faz sentido direcionar profissionais, tempo e investimento para construir e manter uma tecnologia que já pode ser acessada por meio de soluções especializadas.
A escolha mais estratégica pode ser utilizar uma solução que já combine tecnologia, conhecimento de negócio e inteligência artificial, permitindo que a empresa aproveite os avanços da IA sem precisar criar internamente toda a estrutura necessária para desenvolvê-la e mantê-la.
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FAQ — IA própria para gestão empresarial
É melhor desenvolver uma IA própria ou contratar uma solução de mercado?
Depende do objetivo da empresa. O desenvolvimento próprio pode fazer sentido quando IA é parte estratégica do produto ou quando existe uma necessidade muito específica. Para empresas que utilizam IA como ferramenta de gestão, uma solução especializada pode reduzir a complexidade, acelerar a adoção e evitar a necessidade de manter uma equipe dedicada ao desenvolvimento.
Quanto custa desenvolver uma IA própria para uma empresa?
O custo varia de acordo com a complexidade da solução. Além do desenvolvimento, é necessário considerar profissionais especializados, infraestrutura, integrações, segurança, manutenção, governança, atualização dos modelos e evolução contínua. Por isso, o custo total de propriedade deve ser analisado antes da decisão.
Uma empresa de serviços precisa desenvolver sua própria IA?
Não necessariamente. Empresas de serviços podem utilizar soluções especializadas que já possuem estruturas de gestão e inteligência artificial integradas. Dessa forma, a empresa pode aproveitar IA sem precisar transformar sua equipe interna em uma equipe de desenvolvimento de inteligência artificial.
IA pode substituir um sistema de gestão?
A IA pode ampliar significativamente as capacidades de um sistema de gestão, mas não necessariamente precisa substituí-lo. Uma abordagem estratégica é utilizar a IA como uma camada de inteligência sobre dados estruturados da operação.
Qual é o principal benefício de usar IA na gestão?
Um dos principais benefícios é reduzir o tempo necessário para transformar dados operacionais em informações úteis para a tomada de decisão. O gestor pode passar menos tempo consolidando informações e mais tempo analisando cenários e tomando decisões.
Uma solução de IA de mercado é segura para dados empresariais?
A resposta depende do fornecedor e da arquitetura utilizada. Antes de contratar, a empresa deve avaliar requisitos como controle de acesso, proteção de dados, criptografia, isolamento das informações, logs, governança, políticas de uso dos dados e conformidade com a LGPD.
