Na engenharia, sabemos que estocar o melhor material no canteiro não garante a entrega da obra sem um método construtivo sólido. No cenário corporativo, vivemos uma ilusão parecida. Como a implementação à Inteligência Artificial na Construção Civil se tornou o verdadeiro diferencial competitivo no setor.
Na engenharia, sabemos que estocar o melhor material no canteiro não garante a entrega da obra sem um método construtivo sólido. No cenário corporativo, vivemos uma ilusão parecida.
Durante algum tempo, o mercado acreditou que bastava pagar por licenças de inteligência artificial para ver o ganho de produtividade acontecer. Mas o verdadeiro gargalo da IA hoje não é o acesso, é a implementação. O maior problema não resolvido no mercado é a adoção corporativa, isto é, o enterprise adoption.
Não por acaso, a OpenAI comprou recentemente uma consultoria, trouxe 150 FDEs (forward deployed engineers) de uma só vez e investiu quatro bilhões de dólares em uma nova unidade de negócios focada exclusivamente em implementar sua ferramenta nas operações.
Continue lendo a coluna de Renato Ferreira no C3 – O Clube da Construção Civil e aprofunde-se na Inteligência Artificial na Construção Civil e nas estratégias que estão revolucionando a produtividade e a gestão das empresas do segmento.
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Por que empresas – incluindo a construção civil – ainda sofrem para escalar essa inovação?
O primeiro obstáculo é estrutural, pois as principais ferramentas não são amigáveis. Afinal, elas não favorecem a criação de agentes de forma visual e intuitiva (o formato no-code), criando, assim, uma barreira técnica intransponível para o profissional médio.
Bem como, soma-se a isso o modelo comercial. A cobrança por usuário (ou per seat) faz o custo escalar rapidamente, corroendo o orçamento de inovação muito antes que o retorno financeiro apareça no balanço.
Além do custo elevado, as empresas caem frequentemente na armadilha do modelo único (single model trap). Ou seja, ficar refém de um só modelo (seja ele qual for) limita a implementação porque não existe modelo perfeito e porque diferentes times têm diferentes demandas (as quais precisam de diversos modelos para serem resolvidas).
Ainda na questão do impacto, o uso de ferramentas que não permitem a criação de agentes autônomos – por exemplo, executando processos do início ao fim, com autonomia, com despertar programado e outros aspectos – acaba reduzindo muito o potencial de impacto na empresa como um todo.
Para além da questão do desenho de produto, há outro erro letal na gestão da mudança. Como falta de treinamento, construção de cultura e uma metodologia clara. Aliás, foi por isso que criamos o Método Tess, uma metodologia de implementação em escala de IA para empresas.
Execução Rigorosa: O Verdadeiro Diferencial na Adoção da Inteligência Artificial na Construção Civil
Enfim, não basta entregar a ferramenta, pois dar um login para o diretor de suprimentos não gera eficiência automática. Para a adoção escalar, é preciso um método que mapeie os processos e integre a tecnologia no fluxo real de trabalho.
A construtora que vai liderar o mercado não é a que assina mais licenças, mas a que entende que a IA só traz margem e velocidade quando executada com rigor. O acesso já virou commodity. O diferencial, agora, é puramente a execução.
Por Renato Ferreira, COO da Tess.
Portanto, clique aqui, conheça o Método Tess e descubra como uma metodologia estruturada pode garantir a adoção eficiente da IA integrando tecnologia ao fluxo real de trabalho e gerando valor para toda a organização.
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