Maturidade em IA: o que significa para sua organização

O que significa maturidade em IA

A maturidade em IA mede o quão desenvolvido e deliberado é o uso de IA por uma organização, indo além de simplesmente ter ferramentas de IA à disposição. A maioria das estruturas descreve isso como um modelo de maturidade em IA, avançando desde a experimentação inicial e não estruturada até a integração completa da IA.

No estágio mais inicial, alguns funcionários usam IA por iniciativa própria. Ninguém aprovou ou treinou alguém nisso. Os resultados são inconsistentes e o trabalho raramente é reaproveitado por mais ninguém.

No estágio seguinte, as equipes executam pilotos estruturados. Um departamento escolhe uma tarefa específica, executa-a com IA e mede se funcionou bem. Inteleos, uma organização sem fins lucrativos que administra exames de certificação médica, introduziu o Perplexity Enterprise para ajudar a elaborar perguntas de testes de baixo risco. Assim que o piloto foi comprovado, o Perplexity foi implementado para 88% da equipe da Inteleos.

À medida que as empresas se tornam mais maduras em IA, elas começam a incorporar ferramentas de IA em fluxos de trabalho padrão e a conectá-las a dados e sistemas da empresa. Por exemplo, na Paypal, as equipes de risco empresarial usam o Perplexity como parte de um fluxo de trabalho de segurança padrão, verificando IDs por meio de referência cruzada de detalhes de propriedade e sinalizando contas suspeitas.

E, no estágio de maior maturidade, a empresa adaptou seus produtos, modelo de negócios ou operações para incorporar totalmente a IA. Elas também podem usar sistemas de IA e modelos com agentes que transferem o trabalho uns para os outros. Na Rox, por exemplo, a IA está integrada ao próprio produto: os agentes automatizam partes da pesquisa de vendas e manutenção de CRM, enquanto as APIs do Perplexity fornecem a inteligência externa que apoia esses fluxos de trabalho.

Por que a maturidade em IA importa

Os ganhos de produtividade pessoal com IA são relativamente comuns, relatados por 80% dos entrevistados na pesquisa de 2026 da McKinsey. Mas apenas 37% disseram que isso contribuiu para o EBIT de sua organização.

A diferença nos resultados parece estar relacionada à maturidade do uso de IA da empresa. Os destaques em IA da McKinsey, cerca de 6% dos entrevistados, atribuem pelo menos 5% do EBIT à IA e descrevem o valor como significativo.

Empresas com um programa de IA maduro compartilham alguns comportamentos essenciais:

• Elas reestruturaram os fluxos de trabalho em torno de soluções de IA. Quase três quartos dos destaques da McKinsey redesenharam os fluxos de trabalho devido à IA, em comparação com um quarto dos outros entrevistados.
• A alta liderança está comprometida com o uso de IA. No estudo de 2025 do BCG com 1.250 executivos, quase todos os 5% das empresas com as pontuações mais altas de maturidade em IA relatam equipes executivas profundamente engajadas, em comparação com 8% dos 60% com as pontuações mais baixas.
• Elas priorizam o desenvolvimento de skills em IA para os funcionários. As mesmas empresas com pontuações mais altas esperavam treinar mais de 50% de sua força de trabalho em IA naquele ano, contra 20% nas empresas com pontuações mais baixas.
• Elas introduziram soluções de IA baseadas em agentes. Os destaques da McKinsey tinham mais do que o triplo de probabilidade de estar escalando agentes na maioria das funções de negócios.

Maturidade em IA: estruturas populares

O Modelo de Maturidade de IA do Gartner baseia sua avaliação da maturidade de uma organização em quão bem a IA está integrada aos seus processos. Ele pontua uma organização separadamente em sete áreas: estratégia, dados, governança, engenharia, modelo operacional, cultura e valor de IA. As organizações são então agrupadas em um de cinco estágios:

• Fundamental: Uso experimental, pouca coordenação
• Emergente: Primeiros pilotos executados, algum interesse executivo
• Operacional: IA usada em processos de negócios
• Dimensionado: IA usada em várias funções, entregando ROI mensurável
• Transformacional: IA influenciando a tomada de decisões e os modelos operacionais, entregando vantagem competitiva significativa

O modelo de maturidade de automação da Deloitte mede a maturidade especificamente pelo quão profundamente os agentes são integrados aos processos de uma empresa.

• Nível 1: Automação padrão sem envolvimento de agentes.
• Nível 2: Automação básica, agentes introduzidos em processos existentes.
• Nível 3: Processos ativamente redesenhados em torno do que os agentes podem fazer.
• Nível 4: A própria organização é reestruturada em torno da capacidade de IA.

A Estrutura de Adoção de IA do Google Cloud rastreia a maturidade em três fases.

• Tático: Casos de uso de IA simples e restritos, muitas vezes sem um plano coerente para o que vem a seguir.
• Estratégico: A IA entrega valor de negócio sustentável, com vários sistemas implantados e mantidos em produção.
• Transformacional: A IA é central para a organização, impulsionando a inovação e apoiada por uma estrutura para escalá-la ainda mais.

Ela também divide a maturidade em seis temas, cada um formado onde duas áreas centrais (pessoas, processos, tecnologia e dados) se interceptam.

• Aprender: a qualidade e a escala dos programas para desenvolver skills em IA.
• Liderar: se o trabalho de IA tem o apoio da liderança e coordenação entre as equipes.
• Acessar: com que facilidade os dados e ativos de IA podem ser compartilhados e reutilizados em toda a organização.
• Escalar: se os serviços nativos de nuvem conseguem lidar com cargas de trabalho de IA em volume real.
• Proteger: quão bem os dados e sistemas de IA são protegidos e governados de forma responsável.
• Automatizar: quão confiavelmente os sistemas de IA funcionam em produção.

Embora as estruturas diferem em termos de foco e medição, elas retratam a mesma jornada de maturidade: experimentação não estruturada, depois pilotos com suporte da liderança, em seguida IA integrada ao trabalho diário e, por fim, IA remodelando a própria organização.

Maturidade em IA: bloqueadores comuns

Quatro obstáculos tendem a atrapalhar a maturidade da IA nas organizações. Veja como abordá-los:

1. Qualidade dos Dados

Ao introduzir pilotos de IA multifuncionais, escolha um primeiro caso de uso de IA e, em seguida, identifique a uma ou duas fontes de dados nas quais ele se baseia. Certifique-se de que essas fontes sejam:

• Organizadas: mantenha apenas os registros de que o caso de uso precisa, em um só lugar.
• Precisas: remova duplicatas, corrija registros desatualizados e verifique se há erros.
• Sob responsabilidade: nomeie uma pessoa que mantenha os dados precisos e decida quem pode alterá-los.

Adicione mais fontes de dados somente após as primeiras produzirem respostas confiáveis. Defina termos compartilhados, como o que conta como um cliente ativo, em um único local do qual a ferramenta de IA faz a leitura.

2. Skills

Reserve um bloco recorrente no calendário, diariamente ou semanalmente, para as pessoas praticarem IA em seu próprio trabalho, sozinhas ou em grupo. Ensine os funcionários a verificar as fontes de IA e avaliar seus resultados.

Antes de lançar um novo fluxo de trabalho de IA, peça às pessoas que realizam essa tarefa que anotem as etapas, testem a versão de IA e digam onde ela fica aquém. Conecte a IA a ferramentas já em uso e teste com alguns usuários antes de um lançamento mais amplo.

3. Governança

Regras claras sobre ferramentas, dados e revisão permitem que o uso de IA cresça e escale rapidamente sem adicionar riscos. Publique uma curta lista de ferramentas aprovadas e exija o login da empresa. Defina níveis de dados que indiquem quais tipos de dados podem ir para quais ferramentas.

Decida quanta revisão humana cada tipo de trabalho precisa, classificando cada fluxo de trabalho assistido por IA em uma de três categorias: de propriedade da IA, revisado por humano ou de propriedade humana. E mantenha um registro de quais ferramentas de IA foram usadas para qual trabalho e quem revisou o resultado, para que um erro possa ser rastreado até sua origem e corrigido.

4. Valor de negócios

Mais de 60% das empresas com as maiores pontuações de maturidade rastreiam rigorosamente o valor da IA, em comparação com 17% das empresas estagnadas, constatou o BCG. Escolha um fluxo de trabalho mensurável e registre a linha de base: tempo, custo e taxa de erro. Defina critérios de sucesso e uma data de decisão antes do início do piloto. Rastreie o custo por uso desde o primeiro dia e escale somente após os resultados superarem a linha de base.

Maturidade em IA: um glossário

Adoção de IA: A extensão em que as ferramentas de IA estão sendo usadas. Isso é frequentemente usado de forma intercambiável com a maturidade de IA, mas as duas são diferentes: a maturidade refere-se ao uso sistemático da IA em toda a organização. Adoção significa apenas quantas pessoas estão usando.

Prontidão para IA: Se a infraestrutura e os dados estão presentes para usar bem a IA. Uma organização pode ter dados limpos e infraestrutura sólida e ainda ficar para trás na maturidade, se não tiver ajustado sua operação em torno das capacidades da IA.

Maturidade em IA: Quão deliberada e eficazmente a IA está sendo usada. A adoção e a prontidão tornam a maturidade possível, mas não a garantem.

Governança de IA: As regras e processos que determinam como a IA é usada de forma responsável dentro de uma organização, quem aprova novos casos de uso e o que é revisado.

IA com agentes: Sistemas de IA que podem agir por conta própria e executar tarefas de várias etapas, em vez de apenas responder a um único comando.

Orquestração: Executar vários agentes de IA, onde um pode transferir parte de uma tarefa para outro, em vez de usar cada um isoladamente.

Maturidade em IA: Autoavaliação rápida

Responder a algumas perguntas pode dar a qualquer funcionário uma noção aproximada de onde sua organização se encontra.

Onde o Perplexity se encaixa

O Perplexity Computer apoia a jornada rumo à maturidade de IA organizacional, reunindo 20 modelos avançados em um único sistema, cobrindo pesquisa, análise, conteúdo e código, em vez de executar cada um como uma ferramenta separada. Ele direciona o trabalho entre esses modelos diretamente, o tipo de orquestração que marca os estágios mais avançados de maturidade.

FAQs

O que é um modelo de maturidade em IA?
Uma estrutura que pontua a capacidade de IA de uma organização e atribui a ela um nível com base em quão desenvolvido e deliberado é o seu uso de IA.

Quais são os estágios da maturidade em IA?
A maioria das estruturas descreve um arco semelhante: experimentação não estruturada, depois pilotos estruturados, seguida por IA integrada aos fluxos de trabalho diários e, finalmente, IA operando em toda a organização com autonomia.

Como a maturidade em IA é diferente da adoção de IA?
A adoção mede se as ferramentas de IA estão sendo usadas. A maturidade mede quão eficazmente elas estão sendo usadas.

Qual é a diferença entre maturidade em IA e prontidão para IA?
A prontidão mede se a infraestrutura e os dados estão presentes para usar bem a IA. A maturidade mede se a organização realmente construiu suas operações em torno dessa capacidade.

O que significa governança de IA?
As regras e processos que determinam como a IA é usada de forma responsável dentro de uma organização, incluindo quem aprova novos casos de uso e o que é revisado antes da implantação.

O que é IA com agentes?
Sistemas de IA que podem agir por conta própria, realizando tarefas de várias etapas em vez de apenas responder a um único comando.

O que é orquestração de IA?
Executar vários modelos ou sistemas de IA juntos, para que um possa transferir parte de uma tarefa para outro, em vez de usar cada ferramenta isoladamente.

Como uma organização pode melhorar sua maturidade em IA?
Indo além da experimentação isolada em direção a pilotos estruturados com propriedade clara, conectando a IA a dados e fluxos de trabalho reais e integrando governança para onde a IA pode agir sem revisão.