A IA avançou mais rapidamente do que qualquer outra transformação empresarial que vivenciei em mais de 30 anos no setor de tecnologia. Em todos os setores, a conversa evoluiu rapidamente de “o que a IA pode fazer” para “quais resultados ela está gerando”.

Essa mudança é importante. Muitas organizações investiram fortemente em IA, mas continuam presas em um ciclo de pilotos, provas de conceito e casos de uso desconectados. A tecnologia está avançando rapidamente, mas os líderes ainda estão trabalhando em como transformar experimentação em resultados que gerem impacto no nível do negócio.

É por isso que o novo manual do Fórum Econômico Mundial (WEF), "O Sistema Operacional AI-First: Um Modelo para Inovação de Operações e Modelos de Negócios", chega em um momento tão oportuno. Tenho orgulho de ter contribuído para a iniciativa AI-First Enterprise do WEF, ao lado de líderes de diferentes setores e da comunidade acadêmica, enquanto explorávamos o que realmente significa se tornar uma empresa AI-first. O valor dessa iniciativa está em sua conexão com experiências operacionais reais — aquilo que as empresas estão aprendendo à medida que escalam a IA em fluxos de trabalho, equipes e modelos de negócio.

Na Genesys, esse foco está diretamente alinhado à nossa própria jornada de transformação orientada por IA. Não estamos abordando a IA como um conjunto de ferramentas desconectadas, mas em vez disso usando-a para reimaginar como o trabalho é feito, como as decisões são tomadas e como criamos valor para colaboradores, clientes e para o negócio.

 

Indo além de uma organização habilitada por IA para uma organização AI-first

Uma distinção do meu trabalho com o WEF que faz muito sentido para mim é a diferença entre ser habilitado por IA e ser AI-first.

Uma organização habilitada por IA aplica IA a tarefas específicas dentro de fluxos de trabalho existentes. Isso pode criar ganhos significativos de produtividade, mas o modelo operacional em si geralmente permanece o mesmo.

Mas uma organização AI-first vai além. Ela redesenha fluxos de trabalho, funções e tomada de decisões em torno de inteligência e automação. A IA passa a estar incorporada à forma como a empresa opera — não como um complemento, mas como uma capacidade central que molda a maneira como o negócio cria valor.

Na Genesys, não nos precipitamos em adotar a IA. Essa escolha de cautela foi intencional. Tratamos a fase inicial como um laboratório: testando casos de uso, definindo governança e construindo confiança dos colaboradores antes de escalar. O objetivo não era avançar lentamente. Era aprender como avançar rapidamente sem quebrar a confiança.

Começamos com uma pergunta simples: Onde a IA pode criar impacto mensurável?

Isso significava identificar fluxos de trabalho prioritários onde a IA poderia melhorar os resultados para o negócio, para nossos colaboradores e para nossos clientes. Essa abordagem também é destacada no guia do WEF, que apresenta a Genesys como um estudo de caso de como operacionalizar a IA por meio de uma execução distribuída — incluindo como catalogamos mais de 200 casos de uso e desenvolvemos um playbook padronizado para ajudar as equipes a identificar e priorizar fluxos de trabalho, redesenhar processos, avaliar soluções e mensurar valor. O sucesso não viria do lançamento de centenas de experimentos desconectados. Viria de dar às equipes um modelo compartilhado para redesenhar fluxos de trabalho de alto valor de ponta a ponta.

 

Comece com Resultados, Não com Ferramentas

É tentador começar com a tecnologia. Qual modelo devemos usar? Qual plataforma devemos implantar? Onde podemos adicionar IA?

Essas perguntas são importantes, mas não devem vir primeiro. O melhor ponto de partida é: Qual problema estamos tentando resolver, qual resultado estamos tentando melhorar e onde o trabalho cria atrito hoje?

Quando o problema está claramente definido, a IA se torna um meio para redesenhar o trabalho, e não apenas mais uma camada adicionada sobre ele.

Estamos vendo isso em várias áreas da Genesys. Em pré-vendas, criar demos de produtos costumava levar tempo e coordenação significativos. Com ferramentas alimentadas por IA, nossos consultores de soluções agora podem criar demos personalizadas cerca de 30% mais rápido. Isso libera mais tempo para atividades voltadas aos clientes e permite que as equipes personalizem cada interação de forma mais alinhada às necessidades de cada cliente.

Em nosso processo de RFP, as equipes anteriormente dedicavam horas analisando solicitações complexas de clientes para identificar objetivos, requisitos e dúvidas. Agora, um assistente impulsionado por IA ajuda a extrair os detalhes mais relevantes em poucos minutos. Isso acelerou em cerca de 35% o tempo necessário para chegar a um plano utilizável e reduziu o trabalho repetitivo em até 90%, permitindo que as equipes se concentrem mais em estratégia e diferenciação.

Esses exemplos não são apenas sobre eficiência. Eles mostram como a IA pode mudar a forma do trabalho. Quando as tarefas repetitivas são reduzidas, as pessoas podem passar mais tempo aplicando julgamento, criatividade e expertise.

 

Construa Confiança Antes de Escalar

No início de nossa transformação, aprendemos que governança, habilidades e dados não podem ser tratados como considerações posteriores. Eles fazem parte do modelo operacional.

Também aprendemos que uma boa governança deve gerar confiança, e não paralisar a inovação. No início, os colaboradores tinham dúvidas legítimas sobre o que era permitido e como experimentar de forma responsável. O progresso acelerou quando simplificamos e tornamos mais claras as orientações, mantendo os mecanismos de controle fundamentais. A mensagem ficou mais clara: a experimentação responsável não apenas era permitida; ela era essencial para aprendermos onde a IA poderia melhorar a forma como trabalhamos.

Adotamos uma abordagem em camadas para a IA em toda a empresa. Utilizamos principalmente plataformas empresariais robustas como parte de uma estratégia mais ampla que equilibra comprar, estabelecer parcerias e desenvolver internamente. Muitas soluções são específicas para determinadas funções — como suporte ao cliente, finanças, RH, vendas e outros fluxos de trabalho. Ao mesmo tempo, queríamos que todos os colaboradores tivessem a oportunidade de se beneficiar da IA generativa como uma capacidade compartilhada.

Isso exigiu uma abordagem prática e estruturada: educação, governança, orientações claras e um foco contínuo em confiança.

Também exigiu que usássemos nossa própria tecnologia da mesma forma que nossos clientes a utilizam. Como nosso próprio “cliente zero”, a equipe de Suporte ao Produto da Genesys utiliza a mesma plataforma de CX impulsionada por IA que oferecemos aos nossos clientes. Ao integrar recursos como agentes virtuais e o Genesys CloudTM Agent Copilot nos fluxos de trabalho diários, a equipe encontrou maneiras mais inteligentes e rápidas de dar suporte aos clientes.

O impacto foi significativo: aproximadamente 25% de de ganho de produtividade e 157 mil horas de trabalho acumuladas economizadas ao longo de três anos.

 

Trate a IA Como um Colega de Equipe

A mudança cultural é tão importante quanto a mudança operacional. A IA muda fundamentalmente a forma como as pessoas pensam, trabalham e tomam decisões. Se as organizações não abordarem o lado humano da mudança, a IA pode permanecer limitada a pequenos grupos de adoção. As ferramentas podem estar disponíveis, mas a cultura não muda.

Na Genesys, estamos focados em ajudar os funcionários a pensar na IA não simplesmente como uma ferramenta, mas como um colega de equipe que pode amplificar o julgamento humano. Isso não significa substituir a expertise. Significa dar às pessoas suporte inteligente para que possam trabalhar com mais contexto, velocidade e confiança.

Essa confiança já está mudando a forma como as pessoas trabalham. Em uma pesquisa interna, 85% dos colaboradores afirmaram que usar IA generativa melhorou a qualidade de seu trabalho.

Isso se torna ainda mais importante à medida que a IA agêntica evolui. À medida que os sistemas de IA assumem mais responsabilidades nos fluxos de trabalho, as pessoas precisam confiar em como esses sistemas operam, ter clareza sobre onde entra a supervisão humana e segurança de que a IA está sendo implementada de forma responsável.

Por isso, a transformação com IA exige uma parceria próxima entre tecnologia e líderes de pessoas. O CIO e o CPO precisam trabalhar em sintonia como arquitetos conjuntos de uma empresa orientada por IA, combinando a preparação das plataformas com a preparação da força de trabalho. Os líderes de tecnologia ajudam a garantir que plataformas, dados e governança estejam prepara Os líderes de pessoas ajudam a redesenhar habilidades, funções, trajetórias de carreira e cultura.

Quando essas estratégias avançam juntas, a IA pode crescer de forma responsável, mantendo as pessoas no centro.

 

A jornada está apenas começando

Os primeiros resultados são promissores. Na Genesys, estamos observando impactos mensuráveis em fluxos de trabalho prioritários, desde a criação mais rápida de demonstrações e planejamento de RFPs até ganhos significativos de produtividade no suporte ao cliente.

Mas o verdadeiro valor não está apenas nesses resultados individuais. Ele está no modelo replicável que eles representam: identificar o fluxo de trabalho, redesenhá-lo com inteligência, medir o impacto e ampliar aquilo que funciona.

A IA não tem linha de chegada. Os modelos continuarão mudando. As capacidades continuarão avançando. As expectativas continuarão aumentando. Mas os fundamentos de uma transformação bem-sucedida estão se tornando cada vez mais claros: as organizações precisam estar alinhadas em torno de resultados, construir modelos operacionais nos quais governança, habilidades e dados sejam elementos indispensáveis, e criar culturas em que as pessoas se sintam confiantes para moldar a IA, e não apenas reagir a ela.

A nova publicação do Fórum Econômico Mundial oferece um plano valioso para líderes que navegam por essa mudança. Na Genesys, temos orgulho de ter contribuído para esse trabalho — e estamos ainda mais focados em aplicar esses princípios dentro do nosso próprio negócio.

A verdadeira oportunidade não é adotar a IA por si só. É usar a IA para criar um trabalho melhor para os colaboradores, melhores experiências para os clientes e melhores resultados para o negócio.

 

Leia o white paper do Fórum Econômico Mundial, "O Sistema Operacional AI-First: Um Guia para Inovação em Modelos Operacionais e de Negócios", e descubra os caminhos para transformar experimentos com IA em uma verdadeira transformação orientada por inteligência artificial.