Programas de Inteligência Artificial (IA) em grandes empresas raramente falham por falta de boas ideias. O problema mais comum é que eles ficam presos no modo de projeto-piloto, sem governança, e nunca chegam à produção efetiva. Em um evento recente da VentureBeat, líderes de tecnologia da MassMutual e da Mass General Brigham compartilharam suas estratégias para evitar essa armadilha, mostrando os resultados impressionantes que surgem quando a disciplina substitui a proliferação descontrolada. Este é um tema crucial para qualquer organização que busca transformar o potencial da IA em valor real.
O Desafio: Tirar Projetos de IA do Papel e Levar à Produção
Muitas empresas investem em pilotos de IA com grande entusiasmo, mas poucos conseguem escalar e impactar verdadeiramente o negócio. A falta de métricas claras, governança e um plano de transição para a produção são gargalos que transformam inovações promissoras em experimentos caros e sem retorno. Entender como evitar essa armadilha é fundamental para o sucesso da IA corporativa.
MassMutual: Governança Rigorosa e Resultados Tangíveis
Na MassMutual, uma empresa de 175 anos que atende milhões de clientes, a abordagem resultou em ganhos concretos e mensuráveis, demonstrando o poder da IA bem implementada.
Impactos Reais no Negócio
Os resultados falam por si: um aumento de 30% na produtividade dos desenvolvedores, o tempo de resolução do help desk de TI reduzido de 11 minutos para apenas um minuto, e as chamadas de atendimento ao cliente, que antes demoravam 15 minutos, agora são resolvidas em apenas um ou dois minutos. Sears Merritt, chefe de tecnologia e experiência empresarial da MassMutual, resumiu a filosofia da empresa: “Sempre começamos com: por que nos importamos com esse problema? Se resolvermos o problema, como saberemos que o resolvemos? E quanto valor está associado a isso?”
Método Científico e Métricas de Sucesso
A MassMutual integrou a IA em diversas áreas – suporte ao cliente, TI, aquisição de clientes, subscrição, serviços e sinistros. A equipe de Merritt adota o método científico, começando com uma hipótese e testando-a para ver se ela impulsiona tangivelmente o negócio. Ideias excelentes podem ser consideradas “intratáveis” devido à falta de dados, acesso ou restrições regulatórias. “Não avançaremos com uma ideia até que tenhamos clareza cristalina sobre como vamos medir e como vamos definir o sucesso”, explicou Merritt. Ele enfatiza que diferentes departamentos devem definir o que significa “qualidade”, estabelecendo um nível mínimo antes que uma ferramenta seja entregue às equipes.
Esse ponto de partida cria ciclos de feedback rápidos. “O que nos atrasa é a falta de clareza compartilhada sobre o resultado que estamos tentando alcançar”, o que pode levar a confusão e ajustes constantes. “Não vamos para a produção até que um parceiro de negócios diga: ‘Sim, isso funciona.’”
Flexibilidade e Governança na Prática
A equipe de Merritt é estratégica na avaliação de novas ferramentas e “extremamente rigorosa” nos testes. Eles utilizam pontuação de confiança (trust scoring) para reduzir as taxas de alucinação, estabelecem limites e critérios de avaliação, e monitoram a deriva de recursos e saídas. Além disso, a empresa adota uma política de não-comprometimento, evitando o aprisionamento em um modelo específico. Eles operam em um ambiente tecnológico “incrivelmente heterogêneo”, combinando os melhores modelos do mercado com mainframes rodando COBOL. Essa flexibilidade é intencional: a equipe construiu camadas de serviço comuns, microsserviços e APIs que ficam entre a camada de IA e o restante da infraestrutura. Isso permite que, quando um modelo melhor surge, a troca seja feita sem a necessidade de recomeçar do zero, pois, como Merritt explicou, “o melhor da categoria hoje pode ser o pior da categoria amanhã, e não queremos nos atrasar”.
Mass General Brigham: De 'Mil Flores' a uma Estratégia Consolidada
A Mass General Brigham (MGB), por sua vez, inicialmente adotou uma abordagem mais experimental, deixando “mil flores florescerem” em seus projetos de IA.
O Fim da Proliferação Desgovernada
Com cerca de 15.000 pesquisadores utilizando IA, Machine Learning e Deep Learning há mais de uma década, a MGB tinha uma vasta coleção de iniciativas. No entanto, no ano passado, o CTO Nallan “Sri” Sriraman tomou uma decisão audaciosa: sua equipe encerrou uma série de projetos-piloto de IA sem governança. Sriraman reconheceu que, embora tivessem “algumas dezenas de flores tentando florescer”, a falta de governança era um problema.
Alinhamento Estratégico e Aproveitamento do Ecossistema
Assim como a MassMutual, a MGB mudou para uma visão mais holística, questionando o propósito de cada ferramenta e o investimento necessário. A equipe de Sriraman também conversou com seus principais provedores de plataforma – Epic, Workday, ServiceNow e Microsoft – sobre seus roteiros. Este foi um “momento crucial”, pois perceberam que estavam construindo internamente ferramentas que os fornecedores já ofereciam ou planejavam lançar. Sriraman questionou: “Por que estamos construindo isso nós mesmos? Já estamos na plataforma. Estará no fluxo de trabalho. Vamos aproveitar.”
Ele compara o cenário atual da IA à analogia dos “seis cegos tocando um elefante”, onde cada um tem uma percepção diferente, pois o mercado ainda está em fase de descoberta e experimentação. Em vez de um ambiente de “faroeste”, a equipe de Sriraman distribui o Microsoft Copilot para usuários em toda a empresa e utiliza uma “zona de pouso pequena” onde podem testar com segurança soluções mais experimentais.
Lições Aprendidas e o Futuro da IA Corporativa
Os casos da MassMutual e da Mass General Brigham demonstram que o sucesso da IA em escala não depende apenas de tecnologia de ponta, mas de uma estratégia bem definida, governança robusta e foco em resultados mensuráveis. A capacidade de definir o “porquê”, estabelecer métricas claras, criar ciclos de feedback eficientes e manter a flexibilidade tecnológica são elementos cruciais para transformar pilotos de IA em impactos reais nos negócios. À medida que o cenário da Inteligência Artificial continua a evoluir, a capacidade de navegar nessa complexidade com disciplina será o grande diferencial para as empresas.
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