Depois da corrida pela IA, empresas voltam a perguntar: qual é o retorno do investimento?

Depois de uma fase em que a velocidade da inteligência artificial (IA) fez empresas deixarem em segundo plano uma pergunta básica de qualquer investimento em tecnologia: “qual é o retorno?”, a disciplina começa a voltar. Para Trevor Schulze, CIO da Genesys, o movimento é positivo e coloca novamente o valor gerado pela tecnologia no centro das decisões corporativas.

“É como se um pouco de sanidade tivesse voltado”, brincou ele em conversa com jornalistas durante o Genesys Xperience, evento anual da companhia realizado em Las Vegas*, nos Estados Unidos. Segundo ele, CIOs sempre precisaram justificar o retorno dos investimentos em tecnologia, mas essa lógica ficou temporariamente enfraquecida diante da corrida para experimentar IA.

A percepção vem também das conversas que mantém com outros líderes de tecnologia. O CIO estima ter falado com cerca de cem pares ao longo do último ano, entre encontros promovidos pela companhia e conversas com clientes. O que vê agora é a retomada de uma disciplina mais tradicional. Se a empresa investe em uma tecnologia, precisa conseguir associá-lo a algum resultado tangível.

A diferença é que, no caso da IA, esses resultados começam a aparecer em diferentes partes da organização. O executivo cita ganhos potenciais em experiência do cliente, experiência dos funcionários e geração de receita. Para ele, isso ajuda a explicar por que o CIO ganhou ainda mais protagonismo nas empresas. “As pessoas percebem que podem dar um dólar a um CIO e obter retorno com muitas das capacidades de IA que estão surgindo agora”, disse.

Na experiência do cliente, essa transformação também muda o que o consumidor espera das empresas. A questão deixa de ser apenas usar IA para responder mais rapidamente e passa a envolver a capacidade de compreender contexto e executar ações.

Segundo o CIO, os consumidores estão cada vez menos tolerantes a experiências truncadas. Quando entram em contato com uma empresa, normalmente querem resolver algo, como comprar um produto, corrigir um problema ou concluir uma tarefa. Nesse cenário, a IA pode deixar de ser apenas uma camada de resposta e passar a agir, desde que opere em linha com os limites e regras definidos.

O exemplo mais simples é também um dos mais conhecidos. O cliente que atravessa diferentes menus de atendimento até chegar a uma pessoa e precisa repetir todas as informações já fornecidas. A expectativa agora, argumenta ele, é de que a empresa conheça o histórico daquele consumidor e consiga indicar a próxima melhor ação sem transferir para ele o trabalho de descobrir como resolver o problema.

Essa lógica abre espaço para experiências mais preditivas. Em vez de esperar que o cliente identifique um problema e procure atendimento, sistemas podem reconhecer sinais de que algo deu errado e agir antecipadamente.

O CIO usa o setor aéreo como exemplo. Se um atraso torna praticamente inevitável a perda de uma conexão, o passageiro não quer necessariamente desembarcar, ligar para a companhia e iniciar uma negociação para encontrar outro voo. Ele espera que a empresa identifique o problema e faça a remarcação antes mesmo de ser acionada. “Saiba que alguma coisa deu errado e faça alguma coisa antes que eu entre em contato”, resumiu.

CIO e RH lado a lado

A adoção de agentes, porém, não transforma apenas a experiência do cliente. Para Schulze, ela começa a redesenhar a própria organização do trabalho e aproxima duas áreas que historicamente nem sempre estiveram no mesmo centro de decisão: tecnologia e recursos humanos.

Na Genesys, segundo ele, a relação entre CIO e Chief People Officer está hoje mais próxima do que nunca. O motivo é que introduzir capacidades agênticas não significa simplesmente implementar uma nova plataforma. “É preciso pensar: as pessoas estão prontas para assumir essas capacidades avançadas? Elas têm conhecimento suficiente para entender que talvez precisem questionar aquilo que está sendo colocado diante delas? Porque esses sistemas não são perfeitos”, observa.

Essa preparação também exige reconhecer que os funcionários não avançam na mesma velocidade. Alguns rapidamente experimentam novas ferramentas; outros têm maior dificuldade para mudar processos já consolidados. “É necessário identificar as pessoas que vão ter dificuldade e aquelas que vão sair na frente”, pontua. O desafio do CIO, portanto, deixa de ser apenas garantir dados e sistemas adequados. “Não é apenas uma questão de termos os dados e os sistemas certos é identificar se essas mil pessoas realmente conseguem usar essa nova capacidade e repensar a forma como trabalham”, assinala.

A mudança é particularmente relevante quando agentes de IA e humanos começam a dividir processos. Em vez de simplesmente automatizar uma tarefa inteira, empresas precisam desenhar como um agente entrega uma atividade para uma pessoa e como essa pessoa pode, posteriormente, devolver o processo para outro agente. “Quando falamos de uma capacidade agêntica que precisa fazer um handoff para um humano e depois desse humano novamente para um agente, estamos pedindo às pessoas que façam coisas diferentes do que faziam antes. É um grande desafio”, afirma.

Para o CIO, esse é o embrião de um novo modelo operacional. A tecnologia pode assumir uma série de tarefas, enquanto o valor das pessoas passa a estar menos na execução mecânica de etapas e mais na capacidade de resolver problemas e se relacionar com clientes e colegas.

É também nesse ponto que a transformação deixa de ser apenas tecnológica. Para ele, projetos de IA são, por natureza, “bagunçados” e exigem uma cultura em que funcionários possam questionar, apontar problemas e participar do desenho das mudanças. “Uma cultura de escuta é extremamente importante”, afirma. Na avaliação dele, organizações acostumadas a simplesmente determinar como uma tecnologia será utilizada correm maior risco nesse processo. Com IA, líderes precisam ouvir mais para entender o que efetivamente está funcionando.

Na Genesys, uma das práticas adotadas é observar a rotina dos próprios funcionários antes de redesenhar workflows. A empresa realiza estudos sobre o dia a dia das equipes para identificar tarefas, fricções e maneiras pelas quais o trabalho realmente acontece.

Esse último ponto é especialmente relevante, observa, porque processos documentados nem sempre refletem a operação real. Parte do conhecimento de uma organização permanece na cabeça das pessoas e foi construída ao longo dos anos. Se os funcionários que dominam essas exceções não participarem desde o começo, transformar o processo em um fluxo executado por agentes pode significar automatizar uma versão incompleta de como o trabalho funciona.

Por isso, Schulze defende envolver essas pessoas desde os primeiros workshops. Quando participam da construção, argumenta, a IA tende a ser percebida menos como ameaça e mais como ferramenta para eliminar tarefas e permitir que o funcionário concentre sua atuação naquilo que gera valor.

Governança tenta acompanhar velocidade

Se pessoas são um desafio, governança é outro. Na Genesys, toda nova tecnologia de IA passa por avaliações que incluem segurança, privacidade, soberania de dados e padrões de IA responsável. A companhia também controla quais modelos podem ser utilizados internamente e acompanha seu ciclo de vida, inclusive retirando modelos quando alternativas mais novas apresentam melhor qualidade ou segurança.

O controle se estende a componentes como MCPs e skills. A lógica, segundo Schulze, é tratar capacidades que podem ser compartilhadas pela organização como software corporativo, submetendo-as a processos de gestão de ciclo de vida e controle de mudanças. A dificuldade é que a tecnologia muda mais rapidamente do que os mecanismos criados para controlá-la. “Todo CIO está lutando com isso agora: como acompanhar as ambições dos funcionários?”, indicou.

Na própria Genesys, trabalhar em uma empresa de tecnologia torna esse paradoxo mais evidente. Por um lado, funcionários já familiarizados com IA conseguem adotar novas ferramentas rapidamente. Por outro, justamente por conhecerem a tecnologia, pressionam para experimentar as novidades assim que aparecem.

“Tenho uma base de funcionários muito familiarizada com tecnologia”, diz. “Mas isso também torna as coisas mais difíceis. Como eles estão tão confortáveis, querem estar na fronteira”, pontua.

Menos plataformas e apostas maiores

Essa velocidade também começa a influenciar a estratégia de fornecedores da área de TI. O CIO diz que sua equipe está reduzindo o número de plataformas nas quais concentra investimentos.

Há alguns anos, lembra, a tendência era apostar em diferentes startups em busca das soluções mais disruptivas. Agora, ela acredita que grandes fornecedores e hyperscalers começam a recuperar terreno graças ao tamanho de suas equipes de desenvolvimento e à própria capacidade de usar IA para acelerar a criação de software.

A estratégia interna da Genesys, portanto, caminha na direção de “menos plataformas e maior velocidade de inovação”. A companhia também utiliza internamente sua plataforma, uma abordagem que o executiva chama de “Genesys on Genesys” e ampliou a equipe responsável pelo Genesys Cloud diante do ritmo de lançamento de novas capacidades.

Há, porém, um limite importante para o discurso sobre agentes autônomos. Apesar da velocidade dos lançamentos, ele reconhece que a tão discutida orquestração entre múltiplos agentes ainda está em estágio inicial.

Hoje, indica, já existem agentes executando tarefas dentro de plataformas e integrações ponto a ponto entre sistemas. O cenário em que múltiplos agentes percorrem diferentes sistemas, executam várias etapas e se coordenam de forma autônoma ainda é pouco comum. A própria Genesys mantém alguns experimentos desse tipo, mas, segundo a executiva, são casos isolados. “Está chegando, mas ainda não chegou”, resume.

*A jornalista viajou a convite da Genesys

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