Hoje, é comum a inteligência artificial entrar no trabalho assim:
A pessoa abre a ferramenta, escreve um prompt, envia um arquivo, espera a resposta, confere o resultado, copia as informações e leva tudo para outro sistema.
A IA ajudou.
Mas, olhando para o processo inteiro, alguém ainda precisou conduzir praticamente tudo.
Agora imagine outro cenário.
Um lote de documentos chega.
A IA processa os arquivos, extrai as informações relevantes, consulta os dados necessários, aplica as regras do negócio e separa aquilo que encontrou de diferente para uma pessoa revisar.
Nesse caso, a pessoa não está mais conduzindo a IA.
Está acompanhando o trabalho que ela executou.
Essa diferença parece pequena, mas muda bastante a forma de pensar a aplicação da tecnologia.
Foi exatamente esse tipo de situação que discutimos em um projeto recente: automatizar a análise de documentos fiscais em lote, relacionando as informações dos arquivos com dados e regras já existentes no ambiente da empresa.
O interessante não está apenas em a IA conseguir analisar os documentos.
Está em ela conseguir participar de um fluxo que antes dependia de várias intervenções manuais.
Na nossa visão, é aí que a IA começa a ganhar outro papel dentro da empresa.
O objetivo não deveria ser fazer a pessoa ficar cada vez melhor em perguntar para a IA.
Deveria ser fazer com que ela precise perguntar menos.
Porque existe uma diferença entre usar IA para fazer uma tarefa mais rápido e usar IA para fazer parte da tarefa acontecer sozinha.
Se a sua equipe ainda precisa conduzir manualmente várias etapas de um processo, talvez valha a pena olhar para esse processo de outra forma.
Pode existir ali uma oportunidade de automação que ainda não foi explorada.
Se esse cenário também aparece na sua operação, podemos conversar sobre onde a IA poderia deixar de apenas responder e começar a trabalhar.
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