Estudo de Harvard analisa se estamos superestimando o poder da IA generativa

Falas como essa, de Sam Altman, criador do ChatGPT, têm alimentado o entusiasmo de líderes empresariais ao redor do mundo. Para muitos executivos, a ideia de aplicar inteligência artificial generativa no planejamento estratégico de suas organizações é cativante. Mas, será que estamos superestimando o potencial dessa tecnologia?

Essa foi a provocação lançada pela Harvard Business Review (HBR), que analisou um estudo de caso que ensaia um cenário por vezes real, outras fictício – mas altamente representativo – para responder a uma pergunta central: como identificamos as áreas onde a inteligência artificial generativa potencializa o planejamento estratégico?

Todas as informações e citações desta matéria foram retiradas daHBR.

Os desafios propostos à máquina

Assim começa o case: a empresa fictícia Trident, com 120 funcionários, é referência no setor agrícola, auxiliando grandes clientes em testes e melhorias no cultivo de grãos, vegetais e frutas. Apesar do prestígio, o CEO Keith e seu conselho administrativo diagnosticaram seis gargalos em sua operação:

• Forte concorrência no setor;
• Baixa escalabilidade devido ao número limitado de filiais;
• Departamento de RH obsoleto;
• Alto custo dos serviços oferecidos;
• Lucro oscilante;
• Questões climáticas, que impactam diretamente o mercado agrícola.

Com essas limitações em mente, Keith fez a pergunta que norteou o estudo: "será que a inteligência artificial pode nos ajudar a ampliar nossa visão de mercado e prever a demanda futura por nossos serviços?"

O primeiro teste conduzido pelo time da HBR consistiu em usar o ChatGPT para identificar os principais desafios futuros da Trident. O modelo foi alimentado com um prompt que qualquer empresa poderia adaptar:

"Somos uma consultoria de agricultura. Temos 120 funcionários e somos referência em nossa área, onde oferecemos serviços para empresas independentes. Nossos clientes nos pagam para conduzir uma ampla gama de testes em grãos, vegetais e frutas. Quais serão os principais obstáculos e gargalos que nossa operação deve sofrer no futuro?"

A resposta da IA trouxe nove possíveis problemas– e duas ações possíveis para resolver cada um deles –, incluindo mudanças regulatórias, avanços tecnológicos, alterações na demanda dos clientes e desafios relacionados a investimentos externos. Muitos desses pontos não estavam no radar do time de Keith, ampliando a perspectiva estratégica da empresa.

Por outro lado, houve omissões importantes. A IA não abordou estratégias para diferenciar a Trident da concorrência, nem sugeriu ações para reduzir os altos custos do produto.

A explicação para isso, segundo a HBR, está no fato de que os large language models (LLMs), como o ChatGPT, são treinados com dados amplos e não específicos.

"Eles não têm acesso a informações detalhadas sobre a empresa, o que explica algumas lacunas," apontou a publicação. Para mitigar esse problema, uma dica prática é simples: pedir ao modelo que gere mais ideias, aumentando as chances de cobrir pontos esquecidos.

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O ponto fraco da IA

Quando o desafio passou a ser prever a demanda futura pelos serviços da Trident, a IA tropeçou. "Por mais sofisticada que seja, a IA generativa não consegue prever o futuro. Seu treinamento é baseado em dados históricos," observou a HBR.

Aqui, a publicação destacou que o maior ativo da Trident não é a tecnologia, mas sim o time humano altamente especializado. "Eles são as melhores ferramentas para fazer previsões e estabelecer metas de médio e longo prazo," reforçou o artigo.

Ainda assim, a GenAI não é inútil nesse campo. Ferramentas como ChatGPT ou Perplexity podem funcionar como aliados no brainstorming, ajudando a identificar possíveis impactos de novas tecnologias ou mudanças no mercado. Prompts como "Quais inovações tecnológicas podem influenciar a demanda pelos nossos serviços nos próximos anos?" oferecem ideias que ampliam a visão estratégica e ajudam os times a pensarem fora da caixa.

A lição: IA como complemento, não substituta

O estudo da HBR concluiu que, embora a inteligência artificial tenha o poder de ampliar horizontes, ela deve ser usada como uma ferramenta de apoio – não como substituta do pensamento estratégico. "A chave é enxergar a IA como um potencializador das decisões do CEO e não como o próprio tomador de decisões," pontuou a publicação.

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Além de abordar os fundamentos da IA, o curso explora como essas ferramentas podem ser aplicadas em áreas como análise de mercado, inovação e gestão de riscos. Para líderes como Keith – e tantos outros no mercado real – esse tipo de preparação é fundamental para maximizar os benefícios da IA sem cair nas armadilhas de expectativas irreais.

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