Hoje no mercado, enquanto algumas empresas estão discretamente obtendo ganhos reais em personalização, orquestração e eficiência operacional conjunta, outras permanecem presas em projetos piloto variáveis que nunca se traduzem em melhorias mensuráveis na experiência, dessa forma, a IA tornou-se um elemento permanente nas experiências digitais, mas seu impacto real parece muito mais desigual do que os ciclos que mapeia a maturidade, a adoção e a aplicação social de tecnologias emergentes ao longo do tempo, com essa concepção sugerem as experiências mais personalizadas e reais.
Pessoal, a lacuna não reside na qualidade dos modelos ou no acesso à IA generativa, ela reside sim, na maturidade, engajada por:
1 - Prontidão dos dados,
2 - Design do fluxo de trabalho,
3 - Governança e clareza sobre o verdadeiro papel da IA na estrutura da experiência do desenvolvedor.
É muito comum que na maioria das plataformas de transformação digital (DX) corporativas, a IA deixou de ser experimental e lógica, pois ela está integrada em plataformas de CMS, plataformas de dados do cliente, ferramentas de análise e mecanismos de orquestração em sua estrutura.
Vejam que a segmentação preditiva, detecção de anomalias, criação de conteúdo assistida por IA e modelos de próxima melhor ação agora são comercializados como recursos padrão, em vez de diferenciais adquiridos, ou seja, em teoria, a IA permeia quase todas as camadas da plataforma existentes.
Toda a IA oferece o máximo valor quando apoia a tomada de decisões e a geração de insights nos bastidores para impulsionar seus projetos, é comum dizer que ela é menos confiável quando solicitada a automatizar completamente jornadas complexas e multicanal do cliente sem uma governança robusta e supervisão humana quando apropriada.
Mas, existe um parêntese, a ampla adoção não se traduziu em desempenho consistente. De acordo com algumas pesquisas, embora a maioria dos líderes de CX relate ter implementado IA de alguma forma, muito poucos conseguem vincular essas implementações a melhorias de experiência sustentadas e mensuráveis continuadamente. Na realidade, muitas empresas podem apontar para projetos piloto e lançamentos de recursos, mas muito menos conseguem demonstrar melhorias sustentadas em relevância, continuidade ou resultados para o cliente, o que é sempre o esperado.
Notem que, em ambientes de experiência digital mais maduros, a IA não se apresenta como um recurso, mas, seu impacto se manifesta na redução de atritos e na conclusão mais rápida de tarefas objetivas.
Digo sempre, que você percebe que a IA está madura quando os clientes realmente sentem a diferença positiva. Os Times que obtêm valor conectaram a IA a momentos reais que importam, como ajudar alguém a concluir uma tarefa mais rapidamente ou evitar uma desistência antes que ela aconteça muito rapidamente, cito também que os Times presos em projetos piloto geralmente tratam a IA como um complemento, em vez de integrá-la à identidade, aos dados e à experiência do usuário na importância de sua conexão. Então, se a IA não estiver integrada à forma como as pessoas realmente usam seu site ou portal, ela nunca sairá do modo de demonstração vinculada somente a um exemplo.
Pessoal, a linha divisória não é a qualidade do modelo, mas sim a integração e a movimentação de dados, pois, a IA aplicada a sistemas fragmentados raramente produz resultados consistentes e duradouros.
É de praxe dizer que tudo se resume à capacidade dos dados de se moverem sem problemas entre os sistemas apropriados, pois a IA só se torna útil quando trabalha com dados conectados e acessíveis, em vez de instantâneos extraídos de sistemas desconectados e não sólidos, quero acrescentar também que, quando os projetos-piloto falham, geralmente é porque a IA está tentando operar com dados fragmentados, atrasadosou contraditórios, de modo que os resultados não são confiáveis ou operacionalizáveis em tempo real para a integração de qualquer projeto.
Na minha diretriz, este é o ponto de inflexão, ou seja, a questão não é mais se a IA pertence à pilha de DX, mas se a própria pilha está madura o suficiente para suportá-la e acondicioná-la para padrões futuros.
No mercado atual, à medida que a IA se dissemina pela cadeia de valor da transformação digital, as expectativas muitas vezes superam a execução racional, pois a maioria dos mitos persiste não porque os líderes não entendam a IA, mas porque ela é introduzida em ambientes que já enfrentam problemas com dados fragmentados, sistemas isolados e responsabilidades pouco claras e solucionáveis.
Num canal de ideias, uma das crenças mais persistentes é a de que a IA pode compensar fundamentos de dados frágeis e persistentes, porém isso não é verdade, pois os modelos generativos de IA podem resumir e inferir, mas não conseguem corrigir inconsistências na resolução de identidades, eventos mal definidos ou sistemas de registro desconectados que passam a não existir. Vamos entender que nessas condições, a IA acelera a geração de resultados falhos e mascara os problemas subjacentes com uma linguagem confiante, é o que denota.
Assim, em muitas empresas, essa crença se manifesta como uma suposição tácita de que a IA pode ser simplesmente adicionada a processos já problemáticos sem a necessidade de reformulá-los para qualquer segmento apresentado,
Há também nas nuvens, um mito persistente que retarda o progresso, pois é a crença de que a IA é uma solução pronta para uso para jornadas problemáticas; na realidade, ela amplifica qualquer fundamento sobre o qual se apoia, formalizando o tópico que seja bom ou ruim.
Será então que o papel da IA é menor, porém, mais importante do que parece?
No meu entendimento, a IA deixou de ser a principal atração na cadeia de valor da experiência digital, e esse é exatamente o ponto crucial, pois seu verdadeiro valor se revela não como uma camada visível na experiência, mas como uma capacidade facilitadora que fortalece a forma como as jornadas são projetadas firmemente, as decisões são tomadas correlatas e os sistemas se adaptam ao longo do tempo esperado, dessa forma, quando encarada como um multiplicador de maturidade, e não como um atalho, a IA pode ajudar os Times a avançarem com mais rapidez e confiança sólida.
No entanto, quando tratada como substituta dos fundamentos, a IA tende a expor as lacunas existentes, ou seja, a diferença não reside na ambição ou no acesso aos modelos, mas sim na disposição das marcas em realizar o trabalho pouco glamoroso de construir as bases das quais a IA depende para ter qualquer relevância presente e futura.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
