A estratégia de IA corporativa está ao contrário. A maioria das pessoas está focada em Chief AI Officers e programas piloto, quando o verdadeiro valor está no trabalho pouco glamouroso onde as organizações gastam tempo. Mais reflexões:

Comece pela camada de coordenação. É o lugar com maior alavancagem e menor drama para implantar IA. A maior carga de trabalho de linguagem dentro de qualquer empresa é a camada de coordenação: reuniões, anotações, documentos, ações específicas, atualizações de status, etc.

O objetivo é transformar a memória da organização em algo estruturado e recuperável, para que você pare de depender de quem estivesse na sala para (1) alcançar o objetivo discutido e (2) decidir quem mais deve ser informado.

A IA corporativa ganha ainda mais se você os tornar compartilháveis. A IA está no nível do fluxo de trabalho, e as pessoas mais próximas do trabalho sabem onde realmente está o atrito. São eles que vão descobrir o que deve ser automatizado, comprimido ou totalmente redesenhado.

Além disso: agentes de codificação reduzem o custo da análise, o que muda o tipo de perguntas que as empresas podem se dar ao luxo de fazer.

Modelos de linguagem são incomumente bons em transformar realidades confusas em entradas estruturadas — extraindo ações de reclamações, transformando transcrições em campos prontos para CRM, convertendo texto não estruturado em algo que seus sistemas possam usar.

Esse é um dos alvos de automação mais simples dentro da stack empresarial, e serve de ponte entre o mundo humano e o mundo do banco de dados.

Os vencedores serão empresas que constroem a força do uso diário cedo o suficiente para que os ganhos se acumulem. Comece a aprender agora, ou veja a vantagem desaparecer. Resumindo, talvez seu objetivo não seja apenas a adoção, mas o entendimento coletivo da IA.