Por Ganhe Dean-Salyardsconsultor de marketing sênior da Heinz Marketing

Há um padrão ocorrendo em muitas equipes executivas no momento. O desempenho cai ou estagna, e a suposição imediata é que a organização precisa de melhor inteligência. Modelos de IA mais inteligentes. Melhores previsões. Mais automação.

Mas, em muitos casos, a empresa não sofre com a falta de ferramentas de IA. Está lutando com a forma como o trabalho é estruturado e gerenciado. Quando novo Ferramentas de IA são abandonadas em um ambiente que já está desorganizado, raramente resolvem o problema subjacente. Mais frequentemente, eles tornam mais difícil ignorar.

Mais capacidade não significa automaticamente melhores resultados

Ferramentas de empresas como OpenAI e plataformas empresariais como a Microsoft podem expandir drasticamente a quantidade de informações que uma empresa pode processar. Eles podem analisar grandes conjuntos de dados, descobrir padrões rapidamente e gerar resultados em uma velocidade que nenhuma equipe conseguiria alcançar sozinha.

Isso parece progresso. E às vezes é.

Mas processar mais informações só ajuda se a organização souber o que fazer com elas. Se ninguém concordar com as métricas principais, se as equipes usarem definições diferentes para os mesmos dados, se a propriedade das decisões não for clara ou se as aprovações atrasarem tudo, então mais resultados não se traduzirão em melhor desempenho. O sistema não consegue absorvê-lo.

Adicionar potência a um motor não importa se o sistema de transmissão estiver escorregando.

Tomemos como exemplo as reclamações comuns: as previsões não são confiáveis, a qualidade do pipeline é inconsistente e a experiência do cliente varia muito.

É fácil assumir que estes são problemas de modelagem. Talvez o algoritmo precise ser mais sofisticado. Talvez a empresa precise de pontuação preditiva ou recomendações automatizadas.

Mas olhe mais de perto. Em muitos casos, os verdadeiros problemas são estruturais:

• Os dados são inseridos de forma inconsistente entre as equipes.
• Não existe uma definição compartilhada de oportunidade qualificada.
• Os incentivos recompensam o volume em vez da qualidade.
• Os processos variam dependendo do gestor.

As previsões muitas vezes falham porque os dados são inconsistentes ou influenciados politicamente. A qualidade do gasoduto é prejudicada quando os padrões de qualificação são definidos de forma imprecisa ou aplicados de forma desigual. A inconsistência do serviço geralmente se deve a um treinamento desigual e a expectativas pouco claras. Nenhum desses problemas requer modelagem avançada para diagnóstico. Eles exigem clareza operacional. Se a base for instável, adicionar uma nova camada de tecnologia não a estabilizará. Simplesmente operará sobre as mesmas fraquezas.

A tecnologia apenas dimensiona o que já existe

Ferramentas avançadas de IA não melhoram automaticamente uma empresa. Eles tendem a amplificar tudo o que já existe.

Essa amplificação pode funcionar nos dois sentidos:

• Dados limpos tornam-se mais valiosos e acionáveis.
• Dados confusos tornam-se mais enganosos e certamente errados.

Numa organização bem gerida, com processos claros e dados confiáveis, estas ferramentas podem aumentar a produção e reduzir o esforço manual. Numa organização fragmentada, podem espalhar a confusão mais rapidamente.

É possível que o modelo funcione exatamente como pretendido, enquanto a organização não consegue se beneficiar dele. A ferramenta funciona. O sistema circundante não se adapta.

Antes de investir numa nova iniciativa de IA, as equipas de liderança devem analisar mais atentamente a verdadeira restrição. A empresa está realmente limitada pela quantidade de informações que pode processar? Ou é limitado pela forma como as decisões são tomadas, pela forma como a responsabilidade é atribuída e pela forma como as equipas se coordenam?

Se o gargalo for a coordenação, mais inteligência não resolverá o problema. Uma previsão melhor não ajuda se ninguém for responsável por agir de acordo com ela. Uma pontuação mais precisa não importa se os incentivos não mudarem.

Problemas estruturais requerem soluções estruturais.

Quando essas ferramentas realmente criam alavancagem

Existem situações em que a IA faz uma clara diferença. Quando os processos já estão estáveis, os dados são confiáveis ​​e os caminhos de decisão são claros, o aumento da capacidade analítica pode reduzir custos e melhorar a velocidade. Nesses casos, a organização está pronta para aproveitar o que a tecnologia produz.

A ordem é importante. A estrutura tem que funcionar primeiro. Então, inteligência adicional pode agravar os ganhos. Quando a ordem é invertida, as empresas acabam com demonstrações impressionantes e resultados modestos.

Em vez de começar com “Onde podemos aplicar a IA?”, um ponto de partida melhor é mais simples: se este sistema funcionasse perfeitamente amanhã, o que realmente mudaria na forma como operamos?

Se a resposta honesta não for muita, então a questão não é falta de inteligência. É uma falta de alinhamento. A tecnologia pode ampliar a capacidade. Não pode substituir a disciplina. Se você quiser conversar sobre como sua equipe está usando IA ou qualquer outra coisa nesta postagem, entre em contato com: aceleração@heinzmarketing.com