Beerud Sheth, CEO da Gupshup, compartilha insights sobre como potencializar o impacto da IA ​​na liderança e na transformação empresarial.

A era da transformação digital está evoluindo rapidamente e a inteligência artificial é a protagonista dessa revolução. Embora grandes empresas já ajustem suas estratégias, muitas ainda lidam com desafios cruciais: dependência excessiva da nuvem, falta de governança sobre os dados e uma infraestrutura que não acompanha o avanço avançado da nova tecnologia.

De acordo com uma pesquisa da Cisco com 2.503 CEOs de empresas com mais de 250 funcionários em cinco continentes, 501 dos quais são da América do Sul, quatro em cada cinco líderes de empresas de planejam adotam ou incorporam mais IA em seus negócios. O relatório mostra que os CEOs vivem em um paradoxo, com 82% dizendo ter um alto nível de compreensão dos benefícios potenciais da IA ​​para o mundo corporativo, mas 74% acreditam que sua compreensão da IA ​​é uma barreira na capacidade de tomar decisões bem informadas ou fazer perguntas mais críticas ao conselho.

“Para identificar onde a IA pode criar o maior valor, primeiramente os CEOs devem adotar uma abordagem sistemática e colaborativa que una seu profundo conhecimento do negócio com os recursos que ela oferece. É extremamente importante que a tecnologia seja usada de forma correta para decisões estratégicas e promover um crescimento sustentável”, explica Beerud Sheth, CEO da Gupshup, principal plataforma global de IA Conversacional.

A partir disso, veja sete pontos cruciais indicados por Beerud para que os CEOs possam observar para implementar a IA e obter resultados mensuráveis ​​nos negócios.

1 – Mapeie os pontos problemáticos do negócio e veja como eles podem ser resolvidos através da IA

Realize uma auditoria interna das ineficiências operacionais, dos pontos problemáticos dos clientes e das necessidades não atendidas do mercado. Onde estão os gargalos que retardam o crescimento? Onde os dados estão sendo subutilizados? Por exemplo, se os tempos de resposta do atendimento ao cliente estivessem defasados, os chatbots alimentados por IA ou as ferramentas de análise de sentimentos poderiam resolver os problemas mais rapidamente. Se as interrupções na cadeia de suprimentos forem solicitadas, a análise preditiva poderá otimizar o estoque.

Os CEOs devem perguntar às equipes: “Quais tarefas repetitivas consomem tempo?” ou ”Quais decisões carecem de dados em tempo real?” Essas lacunas geralmente revelam os pontos ideais para a utilização da IA.

2 – Aproveite os workshops multifuncionais de descoberta de IA

Os CEOs não precisam conhecer as nuances técnicas de IA, mas devem facilitar a colaboração entre os especialistas no domínio (por exemplo, vendas, operações) e os especialistas em IA. Organizar workshops em que as equipes façam brainstorming de casos de uso: como a IA generativa poderia acelerar o design do produto? O processamento de linguagem natural (PNL) poderia extrair insights de dados não estruturados, como e-mails de clientes? Ao combinar as percepções dos funcionários da linha de frente com as avaliações técnicas, os líderes identificam as aplicações de alto potencial.

3 – Avaliar a prontidão dos dados

A IA prospera onde os dados existem, mas não são totalmente explorados.
Faça uma auditoria das fontes de dados existentes – interações com clientes, registros de transações, sensores de IoT, etc. – e identifique-as como lacunas. Por exemplo, um varejista com anos de histórico de compras pode usar um IA para previsão de demanda, mas somente se os dados estiverem limpos e integrados entre os sistemas. Os CEOs devem priorizar as iniciativas em que os dados sejam abundantes e acionáveis, ao mesmo tempo em que investem em governança para preencher as lacunas críticas.

4 – Compare com as tendências do setor

Estude como os concorrentes e os setores adjacentes implantados no IA. Se os rivais usam IA para preços dinâmicos ou marketing personalizados, avalie se modelos semelhantes poderiam funcionar em seu contexto. No entanto, evite estratégias do tipo “copiar e colar” – concentre-se em diferenciais exclusivos. Por exemplo, uma empresa de logística pode combinar IA com seus próprios dados de rotas para superar os concorrentes.

5 – Comece com os “frutos mais simples de colher” para obter ganhos rápidos

Priorize os casos de uso com ROI claro e ciclos de implementação mais curtos. Automatizar o processamento de faturas com IA, por exemplo, pode reduzir os custos em 50% em meses, criando alterações para projetos maiores. Os ganhos rápidos também ajudam as equipes a desenvolver o conhecimento de IA e a operacionalizar os ciclos de feedback para refinar iniciativas mais complexas.

6 – Faça parcerias estratégicas

Poucas empresas possuem todos os recursos de IA internamente. Colabore com fornecedores, startups ou plataformas como a Gupshup para acessar modelos pré-construídos, soluções específicas do setor ou experiência em co-desenvolvimento. As parcerias aceleram a implementação e evitam o risco, especialmente para aplicações de nicho, como IA conversacional ou manutenção preditiva.

7 – Concentre-se na ampliação, não apenas na automação

O maior valor da IA ​​geralmente não é aprimoramento da tomada de decisão humana, e não em sua substituição. Por exemplo, uma equipe de vendas que usa IA para priorizar leads com base em pontuação preditiva pode concentrar esforços em clientes potenciais de alto valor. Os CEOs devem perguntar: “onde a IA pode ampliar os pontos fortes de nossas equipes?” em vez de buscar a automação total por padrão.

Beerud Sheth é cofundador e CEO da Gupshup, plataforma líder mundial para mensagens na nuvem e experiências de conversação. Ele é usado por mais de 30 mil desenvolvedores e lida com mais de 4,5 bilhões de mensagens por mês. Anteriormente, ele fundou e liderou a Elance (agora Upwork, uma empresa de capital aberto), pioneira do freelancer online e da economia gig.

Antes de financiar a Elance, ele trabalhou no setor de serviços financeiros – modelagem, estruturação e negociação de títulos e derivativos de renda fixa na Merrill Lynch e Citicorp Securities. Sua pesquisa de pós-graduação, no MIT Media Lab, envolve o desenvolvimento de agentes independentes de aprendizagem para filtragem personalizada de notícias. Beerud ganhou um M.S. em Ciência da Computação do MIT e um B.Tech. em Ciência da Computação pelo IIT Bombay, onde foi premiado com a Medalha de Prata do Instituto.

Criada para a era da conversação, a Gupshup facilita para as empresas a criação de experiências personalizadas, automatizadas e sem atritos em todo o ciclo de vida do cliente. O Gupshup Conversation Cloud potencializa as interações bidirecionais com agentes de IA treinados no setor para que as empresas possam entrar em operação mais rapidamente em todos os principais canais, incluindo WhatsApp, RCS, Instagram, Web, aplicativo e muito mais. Com uma confiança de mais de 45 mil marcas em todo o mundo, a Gupshup trabalha com muitas das principais empresas de todos os setores, incluindo transações eletrônicas, varejo, pagamentos, fintech, pagamentos, mídia, viagens, automotivo e bancário para oferecer experiências de conversação transformadoras que aceleram o crescimento e otimizam os custos.

Com informações da LatAm Intersect PR 16/04/2025