A Checklist Antes do Seu Primeiro Projeto de IA

A maioria dos projetos de IA não falha porque a tecnologia está errada. Falha porque ninguém documentou como o processo realmente funciona antes de o desenvolvimento começar. O Discovery é onde os projetos se ganham ou se perdem, e é a etapa que a maioria das empresas ignora.

Escolha um Workflow, e Só Um

Antes de mais nada, identifique o único workflow que quer automatizar. Não um departamento. Não uma categoria de trabalho. Um processo, com um início claro e um fim claro.

O candidato certo para começar é repetitivo, baseado em regras e irritante. Há sempre alguém na empresa que faz isso com um suspiro. Os inputs chegam sempre num formato praticamente igual. Se não conseguir descrever o workflow em duas frases, ainda não está pronto para ser automatizado.

Não escolha primeiro o processo mais complexo ou mais estratégico. Escolha aquele em que um erro é reversível e em que uma vitória será visível rapidamente.

Escreva o Workflow Understanding Document

Na Focus AI, todos os projetos começam com um Workflow Understanding Document. Trata-se de um mapa escrito de como o processo funciona hoje, antes de qualquer IA ser concebida. Não é um fluxograma. É uma descrição da realidade.

O WUD responde a estas perguntas:

• Quem faz isto? Identifique a pessoa ou função, não o grupo. Há sempre alguém que conhece realmente todos os casos limite.
• Quais são os inputs reais? PDFs, e-mails, tabelas de cálculo, instruções verbais? Em que formato estão realmente e em que formato deveriam estar?
• Quais são as exceções? Todos os processos têm um "mas às vezes" escondido. Identifique essas exceções agora ou descubra falhas em produção. O que acontece se os dados chegam incorretos, tarde ou não chegam?
• Para onde vai o output? Que sistema, que pessoa, em que formato?
• Com que frequência é que uma pessoa contorna o caminho normal? Se a resposta for "com alguma frequência", isso é um sinal de que o processo é mais complexo do que parece.

Este documento não nasce apenas de uma entrevista com um responsável. Exige trabalho lado a lado com quem realmente executa o processo.

Audite os Seus Dados Antes de se Comprometer

A qualidade de um sistema de IA depende dos dados disponíveis com acesso legal e seguro. Saiba quem pode ter acesso aos dados antes de prometer algo a alguém.

A preparação dos dados é o bloqueio oculto mais comum. Faça esta auditoria antes de começar qualquer trabalho técnico:

• Onde vivem os dados? On-premise, num fornecedor de cloud, numa ferramenta SaaS com restrições de API?
• Quem tem acesso? Não em teoria. Na prática, hoje, com as permissões atuais.
• Quais são as implicações do RGPD? Se envolver dados pessoais, precisa de uma base legal para os processar através de um sistema automatizado. Isto não é opcional na UE.
• Os dados estão estruturados? Dados estruturados numa base de dados são simples. Notas manuscritas digitalizadas em PDF já são um projeto à parte.

Calcule Com Rigor o Custo Manual

Antes de definir um orçamento para IA, escreva quanto custa na prática o processo manual: tempo por execução, frequência por semana, taxa horária com encargos e quanto custa corrigir os erros.

Este número faz duas coisas. Primeiro, mostra se a automação vale o investimento. Alguns processos são suficientemente baratos para continuarem manuais. Segundo, dá uma referência para medir depois do lançamento. Sem isso, nunca saberá se o projeto resultou.

O Discovery não é glamoroso. É escrever, fazer perguntas incómodas e resistir ao impulso de saltar diretamente para uma solução. Mas é a única forma de construir algo que sobrevive depois da entrega.