A demonstração de uma ferramenta de IA generativa costuma impressionar. Segundo Rolando Bonaccorsi, Diretor de Operações da Vert Analytics, o verdadeiro teste começa quando a novidade precisa sustentar uma rotina. Em poucos segundos, ela resume documentos, redige respostas e sugere códigos. O desafio aparece quando o experimento precisa entrar na rotina: quem valida o resultado, onde os dados são processados, como se mede o ganho e o que acontece quando a resposta está errada? A distância entre uma prova de conceito e uma capacidade operacional é maior do que a velocidade da demonstração faz parecer.
O debate empresarial amadurece quando deixa de tratar a IA como um evento isolado de inovação. O foco passa a ser a combinação entre caso de uso, processo, dados, pessoas e controles. Na visão do executivo de operações e delivery em tecnologia, Rolando Bonaccorsi, o indicador decisivo não é o número de licenças contratadas, mas a quantidade de decisões e tarefas que se tornam melhores, mais rápidas ou mais rastreáveis.
O caso de uso deve nascer de uma fricção real
Projetos de IA generativa tendem a produzir mais valor quando atacam uma atividade repetitiva, volumosa e suficientemente estruturada. Resumir chamados, localizar informações em procedimentos, classificar solicitações ou preparar uma primeira versão de um relatório são exemplos que permitem medir tempo economizado e qualidade preservada. O objetivo não é automatizar tudo. É remover atrito onde a equipe perde energia sem agregar discernimento.
Antes de escolher o modelo, vale mapear o fluxo atual. Quanto tempo a tarefa consome? Quais erros aparecem? Quem revisa? Qual é o custo de uma resposta inadequada? Sem essa linha de base, qualquer impressão de produtividade pode ser confundida com resultado. Um piloto bem desenhado começa pequeno, mas já nasce com critérios de comparação.
O controle humano precisa estar no processo
A IA generativa produz saídas plausíveis, não garantias de verdade. Por isso, a revisão humana não deve ser uma etapa vaga, atribuída a “alguém da equipe”. É necessário definir quais respostas podem ser aceitas automaticamente, quais exigem conferência e quais não devem ser geradas sem autorização especializada. Também é importante registrar versões de instruções, fontes utilizadas e correções feitas pelos usuários.
Em áreas de operações, esse cuidado é ainda mais relevante, avalia Rolando Bonaccorsi. Um resumo incompleto pode alterar a priorização de um incidente. Uma recomendação equivocada pode ampliar uma indisponibilidade. Um agente que aciona sistemas sem limites claros pode transformar um erro de interpretação em mudança de produção. A automação precisa de permissões graduais, trilhas de auditoria e mecanismos de interrupção.
Dados e integração são o trabalho invisível
O modelo pode ser sofisticado, mas não produzirá uma boa resposta se os dados estiverem fragmentados, desatualizados ou sem dono. Muitas iniciativas travam porque os procedimentos estão em documentos diferentes, os nomes de serviços não são padronizados e os sistemas não compartilham contexto. Nesse cenário, o investimento principal não é apenas na ferramenta de IA. É na organização do conhecimento operacional.
A integração também precisa respeitar segurança e privacidade. Dados sensíveis devem ter classificação, acesso controlado e regras de retenção. O uso de informações internas exige clareza sobre finalidade e responsabilidade. O entusiasmo com a tecnologia não elimina obrigações básicas de governança; ao contrário, torna essas obrigações mais visíveis.
O ganho precisa aparecer na operação
Depois do piloto, a pergunta é simples: o trabalho melhorou de maneira sustentável? Para responder, a empresa pode acompanhar tempo de execução, taxa de retrabalho, qualidade das respostas, incidentes relacionados ao uso e satisfação dos profissionais. Também deve observar o efeito sobre a capacidade da equipe. Uma ferramenta que reduz minutos em uma tarefa, mas cria horas de revisão, não gerou eficiência.
A maturidade na adoção de IA generativa se revela quando o hype perde espaço para a disciplina. Rolando Bonaccorsi, Diretor de Operações da Vert Analytics, se insere nesse ponto de encontro entre inovação e execução: a tecnologia só se torna estratégica quando é incorporada a processos claros, indicadores coerentes e decisões responsáveis. O futuro não será definido por quem testa mais ferramentas, mas por quem aprende a operar melhor com elas.
