Quando uma empresa decide “fazer algo com IA”, a primeira reunião costuma produzir uma lista de vinte ideias. A segunda reunião, trinta. E é aí que o problema começa: sem um critério de priorização, ou se tenta tudo ao mesmo tempo (e nada chega à produção) ou se escolhe por intuição (e se constrói o errado).
Cada caso de uso é avaliado em dois eixos: o impacto em métricas de negócio (horas poupadas, custos reduzidos, receitas geradas) e a viabilidade técnica com os dados e sistemas que existem hoje — não os que existirão “quando organizarmos os dados”.
Os quadrantes organizam a conversa: no quadrante superior direito estão os quick wins (alto impacto, alta viabilidade) que financiam politicamente o restante do roadmap. No quadrante superior esquerdo, as apostas estratégicas que exigem preparação. Abaixo, o que é descartado sem culpa.
“A pergunta não é o que a IA pode fazer pela sua empresa. É o que ela pode fazer neste trimestre, com os dados que você já tem.”
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