No primeiro texto, defendia que, perante o entusiasmo actual com a inteligência artificial, a pior resposta das empresas é começar logo por "automatizar". Partia do chamado algoritmo de Elon Musk: questionar requisitos, eliminar, simplificar e optimizar, acelerar e só depois automatizar.
No segundo texto, reforçava a mesma tese com a visão de Arvind Krishna, CEO da IBM: o retorno da IA exige uma reestruturação fundamental dos workflows, não apenas a compra de tecnologia. A pergunta importante não é "onde podemos usar IA?". A pergunta importante é: onde é que temos pontos de contacto escondidos, esperas inúteis, passagens manuais, decisões sem dono e trabalho repetitivo que consome tempo sem acrescentar valor?
Entretanto, na semana passada, estive numa empresa a fazer o levantamento de dois processos repetitivos, com vista à sua melhoria e ao possível uso de agentes de IA. E a experiência confirmou, uma vez mais, a mesma intuição: antes de pensar em agentes, é preciso perceber o trabalho.
Quando se segue um processo real, com as pessoas que o executam, a tecnologia deixa de ser uma abstracção. Começam a aparecer os pequenos atritos: informação pedida mais do que uma vez, decisões que sobem sem necessidade, documentos preparados manualmente, validações feitas por hábito, ficheiros paralelos, mensagens dispersas, esperas entre departamentos, excepções tratadas de memória, critérios que todos usam mas ninguém escreveu.
É aí que a IA começa a fazer sentido. Não como varinha mágica. Não como moda. Não como "temos de ter agentes porque toda a gente fala disso". Mas como instrumento para reduzir a fricção no trabalho concreto. Um agente pode preparar informação, estruturar dados, sugerir uma resposta, preencher um documento, verificar consistência, avisar sobre excepções ou apoiar uma decisão. Mas só o deve fazer depois de sabermos que aquele passo deve existir, quem deve decidir, com que critérios, com que informação e com que controlo humano.
Ontem, o The Times publicou um texto interessante de Rishi Sunak, “From my family pharmacy to a dairy farm, AI can lift fledgling firms”. O ponto central é muito próximo desta conversa: as manchetes falam de AGI, mas o impacte mais imediato virá da "everyday AI", a IA aplicada ao trabalho comum das empresas:
"The headlines are all about the race to so-called AGI (artificial general intelligence). But what will have more impact on our lives in the foreseeable future is everyday AI.One danger is that small businesses are traditionally slower to adopt new technologies. If that's the pattern here, it could put them at a compounding disadvantage against larger firms. This would be a tragedy for us as a country, particularly as Al could so help smaller firms....In the past few months, I have been talking to small businesses about how they are using Al. Their enthusiasm, cando spirit and desire to share their knowledge are such an inspiring contrast to our tired and fractious politics. What has stood out for me from these conversations is that the boss has to drive AI adoption. It just won't happen otherwise.Don't start by declaring you must use AI but by thinking through your business's pain points. What are the tasks that eat up time, frustrate staff and create bottlenecks? Once you have done that, work out which of those are most repetitive and rules based. That is what you want to use AI to target first."
Sunak chama a atenção para um risco evidente: as pequenas empresas costumam adoptar as novas tecnologias mais tarde do que as grandes. Se isso também acontecer com a IA, a desvantagem pode tornar-se cumulativa. As empresas grandes ganham escala, dados, eficiência e velocidade; as pequenas ficam presas a tarefas administrativas, repetitivas e dispersas.
Mas o artigo também traz uma mensagem optimista. A IA pode ajudar as pequenas empresas em quase todos os sectores. Pode apoiar uma farmácia familiar, uma exploração leiteira, uma empresa de logística, uma loja online ou uma oficina. Pode ajudar a organizar informação, responder mais depressa, analisar dados, preparar documentos, acompanhar clientes, antecipar problemas e libertar tempo para gestão.
A recomendação mais importante de Sunak é simples: não começar por declarar que a empresa tem de usar IA. Começar pelos pontos de dor do negócio. Que tarefas comem tempo? Que actividades frustram a equipa? Onde há bloqueios? Que trabalho é repetitivo, baseado em regras e suficientemente estruturado para ser assistido por tecnologia?
Isto é particularmente relevante para as PME. As pequenas e médias empresas têm menos pessoas, menos departamentos especializados e menos folga de gestão. Por isso, sofrem mais com tarefas administrativas e com trabalho disperso. Uma empresa grande pode absorver alguma ineficiência através de departamentos, sistemas e especialistas. Uma PME sente logo o peso da fricção: no atraso de uma proposta, na resposta tardia a um cliente, na reclamação que anda de mão em mão, no documento técnico que demora demasiado tempo, na informação que fica presa numa pessoa.
A IA pode reduzir essa desvantagem. Pode ajudar uma empresa pequena a responder mais depressa, analisar mais informação, preparar propostas, acompanhar clientes, controlar encomendas, gerir conhecimento interno e produzir relatórios com menos esforço. O ponto estratégico é este: a IA pode permitir que uma PME pareça maior sem se tornar pesada.
Mas isso só acontece se a adopção for prática. A vantagem não está em comprar a ferramenta mais sofisticada. Está em escolher três ou quatro usos concretos e testá-los depressa: propostas comerciais, análise de reclamações, planeamento de produção, resposta a clientes, controlo documental, compras, reporting, preparação de auditorias, gestão de conhecimento interno.
As PME que começarem agora podem obter uma vantagem temporária. Não porque tenham acesso a ferramentas exclusivas, mas porque muitas concorrentes ainda estão à espera, com receio, confusão ou excesso de conversa estratégica. A oportunidade está nos pequenos atritos diários, não na grande declaração de transformação digital.
No fundo, volto ao ponto de Maio: automatizar é o último passo.
Antes disso, é preciso observar, questionar, eliminar, simplificar e redesenhar. Só depois faz sentido usar IA. E talvez esteja aqui uma oportunidade muito concreta para as PME: pegar nos seus workflows reais, limpar o que está a mais, clarificar responsabilidades, estruturar informação e usar agentes onde eles podem mesmo reduzir a distância entre perceber, decidir e fazer.
Não é preciso esperar pela grande revolução. Muitas vezes, basta começar pelo processo que todos conhecem, todos sofrem e ninguém ainda teve tempo de arrumar.
É aí que a IA começa a pagar-se.
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