A promessa de ganhos vertiginosos de produtividade tem feito com que empresas de todos os portes invistam valores expressivos em Inteligência Artificial, principalmente com o aumento do hype gerado com a popularização da IA generativa. Mas a realidade do mercado escancara que, no fim, as contas não fecham, com a maioria dos projetos-piloto sendo abandonados antes de alcançar seu potencial de escala, com iniciativas pontuais com ROI não mensurável. O que temos visto é que a principal causa desse descompasso entre investimento e retorno é a ausência de uma estrutura operacional adequada.

Copilotos genéricos e ferramentas isoladas podem até gerar picos temporários de eficiência sem modificar a essência dos processos, mas aplicar essa tecnologia de forma descartável, sem uma governança rigorosa, métricas claras de negócio e sobre fluxos de trabalho não estruturados tende a aumentar a taxa de frustração com a iniciativa de inovação, como mostra o relatório do MIT que aponta que 95% dos projetos piloto de GenAi corporativa não entregaram retorno mensurável.

Quais os passos seguir na modernização de sistemas?

Preparar uma organização para que a Inteligência Artificial alcance seu máximo potencial exige um movimento contínuo de modernização tecnológica. Tentar incorporar agentes inteligentes em arquiteturas legadas e rígidas, além dos problemas de integração, gera riscos operacionais graves.

O primeiro passo para modernizar é eliminar os débitos técnicos estruturais, garantindo a fluidez na circulação dos dados corporativos. Em seguida, deve-se aplicar a observabilidade end-to-end e adequar as aplicações em nuvem.

A modernização evolui quando os sistemas legados passam por uma refatoração, os processos são automatizados, a integração é contínua e a governança é aplicada sobre os dados, o que cria um ambiente preparado para suportar fluxos de trabalho híbridos em tempo real com a segurança que o ambiente corporativo e as regulamentações exigem.

O que é o AI Operating Model (AIOM) e como ele funciona?

O AI Operating Model (AIOM) é um modelo operacional desenvolvido pela Inmetrics para estruturar a convivência fluida e governada entre equipes humanas e agentes inteligentes em tempo real.

Esse modelo opera com o R³ Framework, constituído por seis movimentos estratégicos:

• • Refletir: entender os fluxos, papéis, decisões, indicadores, gargalos e maturidade da empresa.

• • Redesenhar com IA: redesenhar a operação considerando a força de trabalho híbrida entre humanos e agentes, com novos papéis e pontos de controle, construindo uma fundação de dados de arquitetura, pipelines, qualidade e governança.

• • Reorganizar: definir responsabilidades, rituais, governança, KPIs e cargos agênticos em um ciclo contínuo.

• • Adotar e executar: executar ciclos controlados, com evidências e acompanhamento.

• • Revisar e aprender: revisar a performance, lifecycle e os cargos agênticos. Ajustar os KPIs quando necessário.

• • Escalar com maturidade: escalar o uso da IA com governança, templates, playbooks e maturidade operacional.

A sustentação tecnológica do AIOM é apoiada no Matrix OS, um sistema operacional dividido em duas frentes complementares: o DRYVN, que gerencia a execução prática, monitorando a circulação de dados, as integrações de sistemas, a performance técnica e a estabilidade dos modelos em tempo real e o Matrix Center, que assegura a governança do negócio, mantendo a rastreabilidade total e permitindo a intervenção humana imediata quando necessário.

Humanos e agentes trabalham juntos no AIOM?

Dentro do AIOM, criamos a MaxForce, uma força de trabalho agêntica composta por agentes com propósitos claros de negócio. Esses são os Cargos Agênticos. Nesse modelo, cada um dos agentes tem atribuições específicas, metas transparentes, perímetro de atuação delimitado, indicadores de eficiência quantificáveis e alinhamento com os objetivos da empresa.

Basicamente, tratamos os agentes da mesma forma como um colaborador humano. Eles têm autonomia garantida, mas com supervisão humana ativa, o que amplia a capacidade produtiva da empresa com previsibilidade.

Caso zero: a Inmetrics como prova do próprio modelo

Para validar a eficácia do AI Operating Model (AIOM), colocamos nossa própria operação como o caso zero de aplicação. Submetemos nossos processos comerciais a esse modelo, reorganizando os fluxos operacionais e implementamos uma atuação combinada entre profissionais humanos e agentes.

Os resultados que obtivemos comprovam o impacto dessa metodologia na produtividade. Na operação comercial, registramos um aumento de 17% em novas oportunidades mensais, 23% de tempo livre devolvido às equipes, 60% de melhoria na qualidade das informações do CRM, 37% de aumento na acurácia do forecast e 35% de ganho na taxa de conversão de vendas. Assim provamos que a eficiência sustentável surge do controle, da qualidade e da previsibilidade.

Como iniciar a transformação operacional com IA na sua empresa?

Escalar o uso da Inteligência Artificial corporativa exige abandonar soluções descartáveis e adotar um modelo operacional robusto, com provas práticas de sucesso. Esse caminho começa com uma avaliação precisa de maturidade tecnológica e dos processos vigentes.

Saiba mais sobre o AI Operating Model e agende seu diagnóstico com um de nossos especialistas.

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