Raft mostra como priorizar iniciativas de IA e montar um roteiro realista

A Raft propôs um jeito prático de transformar uma lista dispersa de ideias de IA em um programa de transformação gerenciável: primeiro calcular o valor potencial de cada iniciativa, depois compará-lo com a viabilidade, escolher a abordagem de implementação e só então montar o roteiro. A proposta é voltada a empresas que já enxergam dezenas de cenários possíveis de IA, mas não querem se afogar em pilotos sem resultado mensurável.

A tese central é esta: quase tudo pode ser implementado, mas é impossível fazer tudo ao mesmo tempo. Por isso, o autor sugere abandonar o conjunto caótico de experimentos e adotar a gestão de portfólio das iniciativas de IA.

A lógica começa com uma análise de gaps. A organização obtém uma lista de tarefas que mostra para quais casos de uso já está pronta e para quais faltam dados, infraestrutura, competências ou controles de segurança.

Mas avaliar a viabilidade não basta. Para decidir onde vale a pena gastar dinheiro e recursos da equipe, é preciso estimar separadamente o valor de negócio esperado. Para isso, a Raft oferece uma fórmula simples de valor potencial: a escala do problema, a frequência com que ele aparece e a complexidade de resolvê-lo manualmente. Cada parâmetro recebe nota de 1 a 10, e a pontuação final fica entre 1 e 1000. A escala indica quantas pessoas ou processos o problema afeta; a frequência, com que regularidade ele ocorre; a complexidade manual, quanto tempo, dinheiro e esforço são necessários sem automação com IA.

Os autores também apontam um limite prático: se a iniciativa não atingir pelo menos 200 pontos, o desenvolvimento próprio pode demorar demais para se pagar. Nesse caso, é mais sensato olhar para soluções prontas de prateleira e aceitar conscientemente suas limitações, em vez de lançar um desenvolvimento customizado caro para um efeito fraco.

O passo seguinte é a matriz de valor e viabilidade. Ela ajuda a separar as iniciativas que dão o máximo de retorno com complexidade aceitável daquelas que ainda são prematuras ou economicamente duvidosas. A proposta é tocar os projetos do quadrante superior esquerdo da matriz 2x2: vitórias rápidas, grandes apostas, inovações incrementais e outros cenários com efeito visível e caminho claro até a implementação.

Em seguida, a empresa monta o que a Raft chama de AI Tech Gartner’s Sandwich: para cada iniciativa, escolhe um modelo de execução (buy, build ou partner) e então adiciona uma camada de riscos e segurança. A ideia é enxergar a IA não como um serviço isolado, mas como um sistema em várias camadas, com soluções aplicadas, componentes de plataforma e mecanismos de proteção, incluindo a abordagem TRiSM para gerir confiança, riscos e segurança.

O resultado final dessa seleção não é apenas uma lista de prioridades, mas um roteiro de transformação em fases. Na primeira fase, que os autores chamam de fundação, a recomendação é pegar uma ou duas iniciativas de alto valor e baixa complexidade, lançar pilotos com efeito rápido e, em paralelo, fechar as lacunas técnicas: preparar dados, construir integrações, reforçar a infraestrutura, contratar os perfis que faltam e treinar os funcionários. Nessa fase, muitas vezes se prefere a nuvem, para baratear o teste de hipóteses e encurtar o time-to-market. A duração recomendada é de seis a doze meses.

Depois vem a escala: pilotos bem-sucedidos são estendidos a novas equipes e processos, e iniciativas de complexidade média passam à implementação ativa se as lacunas críticas já tiverem sido resolvidas. Em paralelo, reforça-se a camada de monitoramento de ameaças e proteção dos sistemas de IA.

A terceira fase é a otimização: as ferramentas de IA já fazem parte da operação, e o foco passa para SLAs, controle de qualidade, combate à degradação dos modelos, manutenção do pipeline de MLOps e redução do custo total de propriedade, incluindo uma possível migração da nuvem para infraestrutura on-prem.

A principal conclusão é que a transformação com IA exige disciplina, não inspiração. A empresa que primeiro calcula o valor, depois verifica com honestidade a viabilidade e só então distribui as iniciativas em fases reduz o risco de ficar presa em protótipos infinitos e passa a gerir a IA como um portfólio de investimentos maduro. Para o mercado, é um sinal importante: vencerão não os que lançarem uma demo mais rápido, mas os que conectarem os projetos de IA a métricas de negócio, segurança e um plano de implantação realista.