Escolhendo seu primeiro projeto de IA para que ele pague em semanas, não em trimestres

Comece com uma decisão ou tarefa, não com uma tecnologia

"Devemos usar IA" não é um objetivo. É uma linha orçamentária à espera de ser desperdiçada. Em vez disso, comece com uma tarefa específica que alguém na sua empresa realiza atualmente: um agente de suporte respondendo à mesma pergunta pela vigésima vez, um funcionário do departamento financeiro copiando dados de faturas para um sistema, um vendedor escrevendo o mesmo e-mail de acompanhamento em uma versão ligeiramente diferente.

Os bons candidatos compartilham três características. A tarefa acontece com frequência, segue um padrão e alguém pode dizer em minutos se a saída está correta ou não. A frequência gera retorno. O padrão torna-o aprendível. O julgamento rápido permite que você melhore rapidamente, em vez de discutir sobre qualidade por semanas.

Avalie seus candidatos honestamente

Faça uma lista de cinco ou seis tarefas reais e avalie cada uma. Você está procurando um projeto valioso e alcançável, não apenas um ou outro.

Valor: Quantas horas por semana essa tarefa consome ou quanto custa um erro? Coloque um número aproximado.
Dados: Você já tem os exemplos, documentos ou registros que o sistema precisa? Se precisar construir uma linha de dados primeiro, isso é um projeto separado.
Tolerância a erros: O que acontece quando o sistema estiver errado? Um e-mail rascunho errado está bem. Uma dose médica errada não. Dê preferência a tarefas onde um humano revisa a saída antes que importe.
Clareza de sucesso: Você pode definir a vitória em uma frase que um executivo não técnico aceiteia?

O melhor projeto inicial atinge altas pontuações em todos os quatro. Se o caso de uso for extremamente valioso, mas os dados não existirem e os erros forem perigosos, é um ótimo projeto para o segundo ano e um terrível primeiro.

Prefira "assistir" a "automatizar" no início

A automação completa é onde reside a ansiedade e onde os prazos se alongam. Uma versão assistida da mesma ideia chega muito mais cedo e carrega menos riscos. Em vez de um sistema que responde diretamente aos clientes, construa um que redige a resposta para um agente aprovar. Em vez de um sistema que arquiva faturas, crie um que preencha os campos automaticamente e sinalize os que ele tem dúvidas.

Você mantém um humano no processo, então os erros são pegos. Você coleta dados reais de uso, então o caso para uma automação mais profunda mais tarde é baseado em evidências, não em esperança. E você chega à produção em semanas porque não está tentando tirar as pessoas do processo no primeiro dia.

Estabeleça uma meta chata e mensurável

Antes que alguém escreva qualquer código, concorde sobre o que sucesso parece e como você medirá isso. "Reduza o tempo médio de atendimento para este tipo de bilhete de nove minutos para cinco." "Reduza os erros de processamento de faturas pela metade." Um número que você pode verificar em um mês mantém o projeto honesto e dá a você um momento claro para decidir se expanda, ajuste ou pare.

Objetivos vagos como "melhorar a experiência do cliente" não podem ser vencidos ou perdidos, o que significa que o projeto nunca termina e nunca prova nada.

Estabeleça um prazo que force o escopo

Estabeleça uma perspectiva de seis semanas para a primeira versão funcional, não seis meses. Um prazo curto é uma ferramenta de design: ele força você a simplificar o caso de uso até seu núcleo essencial e resista aos recursos que transformam um piloto limpo em uma plataforma expansiva. Se não puder mostrar valor em seis semanas, o escopo está errado e é mais barato aprender isso agora.

O que parece bom

Um forte projeto inicial de IA é estreito, frequentemente usado, revisado por um humano e medido contra um número simples. Ele ganha confiança silenciosamente e essa confiança é o que compra permissão para abordar o trabalho mais difícil e mais ambicioso depois.

Escolher bem é todo o jogo, e é a parte que a maioria das empresas apressa. Se você prefere não gastar os primeiros seis meses aprendendo isso da maneira cara, é o tipo de trabalho que realizamos na Hercules A — carregando o peso dessa primeira decisão para que o resto fique mais fácil.

Escolha a tarefa alcançável. Lance a versão assistida. Meça o número chato. Depois, vá em frente.