Há alguns anos, a pergunta era quando as empresas começariam
a usar inteligência artificial. Depois veio outra, como usar. Agora, pelo que
ouvi de Rui Botelho, presidente da SAP Brasil, durante uma entrevista no SAP
Now AI Tour, a discussão mudou novamente. A IA já está nas empresas. O desafio
é outro:
“A pergunta talvez fosse se as empresas de fato iam adotar”,
disse Rui. Só que isso já ficou para trás. Segundo a pesquisa realizada pela
SAP com a Oxford Economics, as empresas brasileiras investem, em média, US$
20,8 milhões em IA, contra US$ 14,2 milhões no levantamento anterior. A
intenção é aumentar esse investimento em 46% nos próximos dois anos. O ROI
médio, que era de 16%, chegou a 19% e pode alcançar 38%.
Mas há uma curiosa contradição nesses números. Ao mesmo
tempo em que o investimento cresce, 65% dos executivos ainda não estão
convencidos de que as iniciativas de IA estejam entregando todo o potencial
possível. É justamente aí que aparece, para mim, o ponto mais interessante da
conversa, a diferença entre implementar IA e conseguir extrair valor dela.
Rui resumiu isso de maneira bastante direta: “Existe então
essa lacuna entre o implementar a IA e o extrair todo o potencial da IA.”
É nesse espaço que a SAP está tentando posicionar sua
própria evolução. O ERP, que durante décadas foi associado ao registro de
transações e à gestão de processos, passa agora a incorporar IA e agentes como
parte da própria operação. Na visão de Rui, o ERP é o “cérebro” desse movimento
porque reúne dados, aplicações, processos e, principalmente, o contexto de
negócio necessário para que a IA não funcione isoladamente.
E o problema, segundo ele, não está mais na tecnologia.
Modelos de linguagem surgem em velocidade impressionante. O gargalo está em
outro lugar: dados, governança, qualificação e estratégia. Para 75% dos
entrevistados, dados e governança são o principal desafio.
Há ainda um dado que chama atenção: 77% veem potencial
transformador nos agentes de IA e 55% já fizeram algum tipo de piloto. Só que
apenas 3% dizem estar totalmente preparados para escalá-los.
Por quê? Porque fazer um piloto isolado é relativamente
fácil. O difícil é fazer a IA conversar com a empresa inteira.
É justamente aí que entra a ideia de Autonomous
Enterprise defendida pela SAP. Não se trata apenas de automatizar tarefas,
mas de conectar as diferentes áreas da empresa para que uma decisão tomada em
um ponto provoque, automaticamente, as consequências necessárias em outros. Rui
usou o exemplo de um fornecedor que deixa de entregar uma matéria-prima. O
problema não fica apenas em compras, pode afetar produção, pessoas, vendas,
atendimento ao cliente e, finalmente, o caixa.
Foi nesse ponto que fiz a ele uma pergunta que considero
central para o futuro dos ERPs: se eles caminharão cada vez mais para a
automação, onde fica o limite entre uma empresa automatizada e uma empresa
que simplesmente terceirizou suas decisões para máquinas?
A resposta foi talvez uma das mais interessantes da
entrevista. “Não é uma questão de automatizar todo o processo. É uma questão de
integrar todo esse processo.” E, dentro dele, manter pontos em que o julgamento
humano continue bastante necessário.
O motivo é simples e profundo. Uma decisão empresarial nem
sempre está escrita em um procedimento. Rui citou exatamente esse exemplo. Diante
de um problema de fornecimento, uma empresa pode decidir pagar mais caro para
não deixar um cliente estratégico sem atendimento. Outra companhia, diante da
mesma situação, pode decidir que a margem não comporta essa escolha.
É o que ele chamou de Company Memory: aquilo que a
empresa aprendeu ao longo dos anos, mas que nem sempre está documentado em
regras ou sistemas. A inteligência artificial pode ajudar a aplicar esse
conhecimento, mas não necessariamente deve eliminar o ser humano da decisão.
No fundo, a conversa revelou que a próxima fase da IA
empresarial será menos sobre descobrir ferramentas novas e mais sobre arrumar
a casa. Dados precisam estar corretos. Processos precisam estar conectados.
A governança não pode desaparecer quando a IA entra em cena. E os resultados
precisam ser mensuráveis.
Isso explica também por que a discussão sobre produtividade
não pode ser reduzida a “quanto a IA fez”. Perguntei ao Rui como um executivo
pode medir o retorno de um investimento quando nem sempre é fácil separar o
ganho provocado pela IA de outros fatores. A resposta foi pragmática, definir
onde a empresa está, onde quer chegar, estabelecer métricas e comparar o antes
e o depois. A SAP usa, para isso, ferramentas como o Signavio.
No encerramento, Rui resumiu sua visão de forma bastante
clara: o Brasil “entrou definitivamente nesse movimento” global de IA. Mas não
basta abrir a tecnologia para todo mundo. É preciso governança, controle e bons
casos de uso que possam ser medidos e depois replicados.
Talvez essa seja a melhor fotografia do atual momento da
inteligência artificial nas empresas: a fase da experimentação está
amadurecendo. Agora começa a fase, bem mais difícil, de transformar IA em parte
da própria organização.
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