Transformar o conhecimento tribal em inteligência institucional: Um modelo operacional baseado em AI
Principais conclusões
É fácil para um projeto-piloto de AI demonstrar o seu valor por si só – mas por que razão tantos não conseguem expandir-se para além da fase piloto? O nosso e-book explica por que razão as iniciativas de AI ficam presas em ciclos repetitivos de reinício da fase piloto, em vez de se consolidarem e aumentarem a capacidade organizacional ao longo do tempo, e apresenta uma forma de os líderes criarem sistemas escaláveis e fiáveis que perdurem.
- Por que razão as iniciativas de AI bem-sucedidas não conseguem aumentar a capacidade organizacional ao longo do tempo
- Por que razão a «verdade da execução» e a «verdade operacional» são diferentes, e por que razão isso é importante
- Como um modelo operacional em camadas é vital para escalar a AI com confiança, visibilidade e usabilidade
- O que se torna possível quando as iniciativas de AI deixam de ser projetos-piloto pontuais e passam a ser alicerces
Perguntas frequentes: Um modelo operacional baseado em AI
Por que razão os pilotos de AI conseguem ter sucesso por si próprios, mas continuam a não conseguir expandir-se?
Embora um projeto-piloto comprove que um modelo ou ferramenta pode funcionar isoladamente, o verdadeiro desafio reside no que acontece a seguir. Se os ensinamentos não forem registados, assimilados e utilizados para treinar o modelo para a sua próxima iteração, as equipas continuarão a desperdiçar tempo e recursos a aprender as mesmas lições de novo. O e-book explica como as iniciativas de AI devem basear-se no que já foi feito, transmitindo as lições para a fase seguinte e impulsionando o progresso a cada iteração.
O que são a verdade de execução e a verdade operacional, e por que razão são tão importantes?
A «verdade da execução» consiste no registo da forma como o trabalho decorre efetivamente em condições reais. A «verdade operacional» refere-se aos dados que ligam essa atividade a um contexto empresarial mais alargado. Ambas são essenciais na criação de sistemas de AI em que se possa confiar, que possam ser dimensionados e aperfeiçoados ao longo do tempo. O e-book explica como as equipas podem garantir que ambas são captadas e incorporadas nos sistemas, de forma a aumentar as suas capacidades.
Como é que as equipas podem fazer com que as iniciativas de AI se acumulem, em vez de recomeçarem do zero a cada iteração?
As equipas precisam de mais do que melhores modelos – precisam de melhores processos. As organizações devem preservar as decisões, as evidências e o contexto de execução para o futuro, para que as equipas possam aproveitar o que já foi aprendido. O nosso e-book apresenta um modelo operacional prático para aproveitar as iniciativas anteriores em futuras iterações.
