- Gilson Magalhaes, gerente geral da Red Hat para a América Latina, afirma que IA generativa exige aliviar o peso das operações e priorizar a infraestrutura de dados.
- Aliviar o peso da embarcação: simplificar o portfólio tecnológico para reduzir atritos e permitir agilidade com a supervisão de IA.
- Implementar a hiperautomatização como estratégia de sobrevivência, com processos básicos funcionando de forma autônoma para respostas rápidas.
- Mudar o foco dos processos para os dados, adotando uma visão baseada em dados e o conceito de ontologia para entender conexões entre informações.
- Libertar o capital humano para o próximo passo, removendo tarefas repetitivas e permitindo que equipes se requalifiquem para a inovação.
- Preparar-se hoje para a Era da Supervisão por agentes, investindo na base de infraestrutura e na qualidade dos dados para ampliar a escalabilidade futura.
A adoção crescente de inteligência artificial generativa e de agentes autônomos impõe mudanças profundas no ambiente corporativo. Modelos de gestão tradicionais podem perder eficácia diante desse novo patamar tecnológico.
Para Gilson Magalhães, General Manager da Red Hat para a América Latina, atravessar essa fronteira exige, primeiramente, reduzir a complexidade operacional e priorizar a infraestrutura de dados. O executivo afirma que automação deixou de ser diferencial e passou a pré-requisito para liberar capital humano ao pensamento estratégico.
A automação máxima, segundo ele, deve ser a prioridade imediata. O objetivo é criar fluxos operacionais capazes de funcionar de forma autônoma, tornando a organização mais ágil diante de mudanças.
Mudanças de foco também são necessárias. O modelo de gestão tradicional, com silos entre financeiro, RH e faturamento, não sustenta a era da IA. Empresas devem adotar uma visão orientada a dados, usando ontologia para entender conexões entre informações.
Além disso, é preciso liberar o capital humano para o próximo passo. A sobrecarga de tarefas impede planejamento de inovação. A automação pode libertar equipes para entender novas ferramentas e se requalificar.
Por fim, preparar-se hoje para a Era da Supervisão por agentes é essencial. Em vez de perseguir o hype, é importante investir na base: infraestrutura sólida e dados de qualidade. Essa fundação sustenta a escalabilidade quando a IA se tornar onipresente.
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