7 horas por semana desperdiçadas no SharePoint: como sua equipe pode parar de procurar informações que já existem com IA Gerenciada.

Do cemitério de dados à mina de ouro: como o SharePoint com IA gerenciada se torna o cérebro inteligente da sua empresa.

Gestão do conhecimento na era da inteligência artificial: do armazenamento passivo à infraestrutura empresarial inteligente.

A ilusão da liberdade de informação: por que as organizações permanecem estrategicamente cegas apesar da abundância de dados.

O cenário empresarial moderno apresenta-se como um paradoxo fundamental. As organizações possuem quantidades exponenciais de dados e documentos, mas essa abundância transforma-se sistematicamente num gargalo estratégico. A sobrecarga de informação deixou de ser um problema periférico da tecnologia da informação e tornou-se um obstáculo central à eficiência, que prejudica de forma mensurável o desempenho económico das empresas. Os colaboradores perdem tempo de trabalho diariamente à procura de informações que já existem algures nos arquivos digitais da empresa. Esta realidade não é consequência de uma capacidade de armazenamento insuficiente, mas sim a expressão de uma fragilidade arquitetónica fundamental: os sistemas tradicionais de gestão do conhecimento são estáticos, reativos e cognitivamente incapazes de gerir de forma inteligente a memória coletiva da empresa.

O impacto econômico dessa ineficiência é significativo. Estudos empíricos indicam que os funcionários gastam, em média, de cinco a sete horas por semana localizando informações existentes ou criando novas informações sem perceber. Para uma empresa com 500 funcionários, isso se traduz em uma perda de produtividade semanal de 2.500 a 3.500 horas de trabalho. Extrapolando para um ano fiscal, isso equivale a um déficit de produtividade na faixa de 130.000 a 180.000 horas de trabalho. Isso não deve ser interpretado como um mero desperdício de tempo, mas sim como uma perda direta de recursos que impacta negativamente a margem de lucro da empresa.

Ao mesmo tempo, a integração de sistemas de inteligência artificial no ecossistema do Microsoft 365 está acelerando drasticamente o volume de dados. Com quase dois bilhões de novos documentos sendo integrados diariamente em instâncias do Microsoft 365 habilitadas para Copilot, esse desafio não está apenas aumentando quantitativamente, mas também criando novos problemas qualitativos. As organizações enfrentam a seguinte questão crucial: como os sistemas de inteligência artificial podem acessar e utilizar efetivamente as informações corporativas quando a arquitetura da informação é caótica, fragmentada e conceitualmente desorganizada?

A resposta não reside em novas otimizações dos sistemas existentes, mas sim em uma transformação arquitetônica fundamental. A solução chama-se SharePoint Knowledge Agent e representa um novo tipo de software empresarial: o sistema operacional de conhecimento inteligentemente alimentado.

A transformação estrutural: SharePoint como uma plataforma de conhecimento inteligente

A Microsoft deixou de conceber o SharePoint como um sistema passivo de gestão documental e passou a vê-lo como uma camada ativa de inteligência para a comunicação empresarial e a utilização do conhecimento. Essa transformação não se trata apenas de uma melhoria incremental das funcionalidades existentes, mas sim de uma reavaliação fundamental do papel que uma plataforma documental deve desempenhar na arquitetura empresarial moderna.

O SharePoint Knowledge Agent utiliza modelos de linguagem modernos e aprendizado de máquina não apenas para armazenar o conteúdo da empresa, mas também para analisá-lo, estruturá-lo e otimizá-lo ativamente para diversos cenários de consumo. A tecnologia aproveita grandes modelos de linguagem capazes de compreender semanticamente o conteúdo do documento e gerar metadados estruturados automaticamente. Especificamente, isso significa que um documento não é simplesmente armazenado em uma pasta; em vez disso, seu conteúdo é analisado, os conceitos-chave são extraídos, as relações contextuais são identificadas e as categorizações relevantes são aplicadas automaticamente.

Essa classificação automatizada de conteúdo tem implicações de longo alcance para a eficiência dos negócios. Quando um departamento de RH carrega um novo documento de política, o Agente de Conhecimento não apenas analisa o texto, mas também identifica automaticamente categorias relevantes, como escopo, data de vigência, status de aprovação e palavras-chave do conteúdo. O sistema etiqueta o documento de acordo e disponibiliza esses metadados para funções de busca e consulta. Como resultado, as informações não são apenas armazenadas, mas também preparadas ativamente para reutilização e processamento por máquinas.

Um aspecto particularmente inovador desta abordagem é a abstração da organização da biblioteca das tarefas administrativas manuais. O Agente de Conhecimento pode sugerir automaticamente novas colunas, estabelecer regras de arquivamento e gerar visualizações personalizadas que filtram e classificam documentos de acordo com critérios inteligentes. Isso não só elimina o fardo administrativo da gestão de metadados, como também cria uma dinâmica organizacional que se adapta às necessidades de negócio em constante mudança.

As implicações para a governança de TI são significativas. Os sistemas tradicionais de gestão do conhecimento sofrem com o problema da obsolescência digital. Os documentos perdem relevância, deixam de ser atualizados e os links não levam a lugar nenhum. Um sistema de gestão do conhecimento ativo, com recursos de agente de conhecimento, identifica proativamente esses problemas. O sistema pode detectar automaticamente hiperlinks quebrados, sinalizar conteúdo que não foi atualizado há muito tempo e alertar os administradores sobre informações que podem conter declarações desatualizadas ou conflitantes.

Automatizando a articulação do conhecimento: a geração de FAQs como um multiplicador de meta-produtividade

Um aspecto particularmente prático da plataforma de gestão do conhecimento com suporte de IA é a criação automatizada de Perguntas Frequentes. Este módulo funcional representa um avanço significativo na democratização da disseminação do conhecimento dentro das organizações.

Em cenários tradicionais, a criação de documentos de perguntas frequentes (FAQ) abrangentes é um processo trabalhoso. Um gestor de conteúdo precisa revisar cuidadosamente os documentos originais, antecipar as dúvidas dos usuários e formular respostas precisas, acuradas e fáceis de entender. Esse processo é demorado e limitado pela cognição humana e por vieses de perspectiva.

O componente web de perguntas frequentes (FAQ) com inteligência artificial transforma fundamentalmente essa dinâmica. O autor pode selecionar um ou mais documentos de origem e instruir o sistema a gerar automaticamente uma estrutura de FAQ. O processo segue uma arquitetura de três etapas: primeiro, os documentos de origem são selecionados, podendo ser, por exemplo, arquivos do Word, apresentações do PowerPoint, PDFs, anotações de reuniões ou transcrições de encontros. Na segunda etapa, o autor define o contexto do conteúdo, como se a FAQ se refere a um evento, uma política, um produto ou outra área conceitual. Na terceira etapa, o agente de conhecimento gera automaticamente categorias, perguntas relevantes e respostas significativas.

O elemento crucial que torna essa funcionalidade aceitável para as empresas é a manutenção do controle humano e da garantia de qualidade. As FAQs geradas automaticamente não são publicadas imediatamente, mas sim submetidas ao autor para revisão, ajustes e validação. Isso cria um fluxo de trabalho híbrido no qual a carga cognitiva repetitiva de estruturação é transferida para o sistema de IA, enquanto a garantia de qualidade e a validação do contexto permanecem com especialistas humanos.

As implicações econômicas dessa automação variam significativamente dependendo do tipo de organização. Em uma grande instituição financeira, automatizar a criação de FAQs para documentação de conformidade, diretrizes de produtos e diretrizes de processos internos poderia economizar centenas de horas por trimestre. Uma empresa de software poderia aproveitar essa funcionalidade para gerar automaticamente documentação relevante para stakeholders internos e parceiros externos.

O benefício econômico oculto, no entanto, reside na melhoria da disseminação de informações. Quando os funcionários conseguem encontrar respostas para suas perguntas de forma mais rápida e intuitiva, a carga sobre as funções de suporte e os grupos de especialistas é reduzida. Em organizações com equipes descentralizadas ou estruturas de força de trabalho por projeto, essa aquisição de conhecimento em regime de autosserviço pode levar a ganhos significativos de produtividade.

Inteligência Artificial Específica para o Local: De Assistente Genérico a Especialista em Contexto

Um problema fundamental dos assistentes de IA genéricos é a sua cegueira contextual. Um assistente genérico pode acessar conteúdo agregado do Microsoft 365, mas carece de especialização profunda no panorama de informações específico de uma empresa ou equipe. Isso leva a uma situação em que, embora o assistente de IA possa tecnicamente acessar milhões de documentos, suas respostas são genéricas, insensíveis ao contexto e, muitas vezes, irrelevantes.

A inovação dos agentes específicos para cada site do SharePoint resolve esse problema de forma direcionada. Cada site do SharePoint recebe seu próprio agente de IA, autorizado exclusivamente a acessar o conteúdo desse site e a utilizá-lo como uma base de conhecimento especializada. Isso significa que uma equipe do departamento de vendas tem seu próprio copiloto especializado em políticas de vendas, perfis de clientes, lógica de negócios e manuais de vendas. Simultaneamente, o departamento de TI conta com um agente diferente, especializado em documentação técnica, arquiteturas de sistemas e governança de TI.

O resultado é um aumento drástico na relevância e na qualidade das respostas geradas por IA. Os agentes de vendas não podem mais simplesmente responder a perguntas como "Quais são os níveis de desconto aplicáveis ​​a grandes empresas?" com informações genéricas, mas sim com as diretrizes precisas e atualizadas da empresa, armazenadas nos documentos de vendas. Isso não só melhora a qualidade da informação, como também elimina o risco de violações de conformidade devido a informações desatualizadas ou incorretas.

No entanto, a implementação de agentes específicos para cada site exige arquiteturas de segurança sofisticadas. A Microsoft resolve isso por meio de uma estratégia de autenticação e autorização multifator. A plataforma utiliza a autenticação direta (identity passthrough) e a autenticação em nome de terceiros (on-behalf-of) para garantir que o agente de IA recupere documentos e informações somente quando o usuário solicitante tiver os direitos de acesso apropriados. Essa é uma solução técnica para um problema complexo: como equipar agentes de IA com uma base de conhecimento abrangente sem comprometer os requisitos de segurança ou conformidade.

A granularidade desse controle de acesso é notável. Os administradores podem conceder ou negar acesso não apenas no nível do site, mas também no nível da biblioteca de documentos e da lista. Isso permite que as organizações mantenham informações confidenciais sob controle de acesso, ao mesmo tempo que maximizam as capacidades cognitivas dos sistemas de IA.

Multiplicadores de produtividade específicos por departamento: cenários de transformação econômica

As capacidades teóricas de um sistema inteligente de gestão do conhecimento manifestam-se na prática através de diversos ganhos de produtividade específicos para cada departamento. Cada unidade organizacional tem necessidades de informação diferentes, padrões de acesso distintos e análises de custo-benefício diferentes no que diz respeito à automação com suporte de IA.

Na área de vendas, a transformação é particularmente evidente. Os profissionais de vendas tradicionalmente lidam com tarefas complexas: pesquisar o histórico do cliente, identificar informações relevantes sobre o produto, consultar preços e políticas de desconto, tudo em tempo real durante as interações com o cliente. Um agente inteligente do SharePoint pode acelerar drasticamente esse processo. Um vendedor pode perguntar ao agente algo como: "Quais combinações de produtos este cliente comprou anteriormente e quais opções de upgrade estão disponíveis?" e receber uma resposta precisa em segundos, com base em dados históricos de vendas, políticas de produtos e preferências do cliente. Isso reduz o tempo de resposta entre a consulta do cliente e a oferta adequada de horas para minutos. A rapidez dessa resposta se traduz diretamente em taxas de conversão mais altas, ciclos de vendas mais curtos e uma experiência aprimorada para o cliente.

Uma empresa de serviços financeiros, por exemplo, pode constatar que o tempo médio de preparação de uma ligação de vendas é reduzido de 45 minutos para 15 minutos. Com 100 vendedores e uma média de cinco a dez ligações por dia, isso resultaria em um ganho de produtividade de 3.000 a 6.000 minutos diários. Isso equivale a 90 a 180 horas adicionais de produtividade por dia, que poderiam ser investidas em atividades que gerem mais receita.

O departamento de TI se beneficia de mecanismos completamente diferentes. Em TI, a gestão do conhecimento é tradicionalmente caracterizada por rápida obsolescência e alta complexidade. As arquiteturas de sistemas mudam, novas tecnologias exigem nova documentação e documentos antigos muitas vezes não são atualizados prontamente. Isso leva a uma situação em que os profissionais de TI frequentemente se deparam com documentação desatualizada, o que, por sua vez, cria potenciais fontes de erro.

Um sistema inteligente de gestão do conhecimento com funcionalidade de agente de conhecimento pode abordar esses problemas de forma sistemática. O agente pode identificar automaticamente hiperlinks quebrados, sinalizar conteúdo desatualizado e até mesmo sugerir links para documentos mais recentes ou similares. Os administradores podem receber relatórios automatizados regulares mostrando qual documentação está desatualizada ou não é mais utilizada. Isso cria um modelo de governança proativo em vez de reativo.

No entanto, os benefícios para a TI vão além das tarefas de manutenção. Os profissionais de TI podem identificar soluções para problemas técnicos complexos mais rapidamente, fazendo perguntas inteligentes ao agente do SharePoint. Por exemplo, um administrador de sistemas poderia perguntar: "Quais etapas de configuração são necessárias para estabelecer uma conexão segura entre nossas infraestruturas de nuvem híbrida?" e receber não apenas informações genéricas, mas respostas especializadas com base na arquitetura documentada e nas diretrizes de processo de sua organização.

O departamento de recursos humanos se beneficia da democratização do acesso às políticas de RH e às informações relacionadas aos processos. Tradicionalmente, os novos funcionários se deparam com uma sobrecarga de informações: estruturas organizacionais, políticas da empresa, sistemas de TI, requisitos de conformidade e inúmeros outros tópicos precisam ser compreendidos rapidamente. Um agente inteligente de RH para SharePoint pode melhorar drasticamente esse processo de integração. Os novos funcionários podem fazer perguntas sobre a cultura da empresa, políticas de benefícios, requisitos de conformidade e fluxos de processos, recebendo respostas especializadas e personalizadas para sua situação específica.

Isso não só reduz a carga de trabalho dos profissionais de RH, como também melhora a qualidade do processo de integração. Estudos mostram que uma integração mais eficaz leva a uma maior retenção de funcionários, ganhos de produtividade mais rápidos e redução da rotatividade. As implicações econômicas são significativas: o custo médio de recrutamento e integração de um funcionário varia de 50.000 a 150.000 euros em muitos setores. Se um sistema inteligente de gestão do conhecimento reduzir a rotatividade em cinco por cento, isso se traduz em uma economia anual de 2,5 a 7 milhões de euros para uma empresa de médio porte com 1.000 funcionários.

Na gestão de projetos, a gestão inteligente do conhecimento gera ganhos diretos de produtividade por meio da automação da geração de relatórios. Um cenário típico: um gerente de projetos gasta de duas a quatro horas por semana criando relatórios de status, compilando informações de atas de reuniões, listas de tarefas e diversos documentos do projeto. Um agente de IA com acesso a todos os documentos relevantes do projeto poderia gerar automaticamente esses relatórios com base em novos documentos e atualizações desde o último relatório. Isso liberaria de duas a quatro horas por semana por gerente de projetos.

Para um projeto de grande porte com cinco gerentes de projeto e um salário médio anual de oitenta mil euros, isso se traduz em uma economia de vinte a quarenta mil euros por ano. Para uma função típica de gerenciamento de projetos com doze a quinze gerentes de projeto em grandes organizações, essas economias se multiplicam para cento e cinquenta mil a mil e cem euros anualmente.

Complexidade da Governança: Entre a Automação e o Controle

A implementação de sistemas inteligentes de gestão do conhecimento apresenta às organizações um dilema complexo de governança. Por um lado, a classificação e a etiquetagem automatizadas oferecem ganhos de eficiência significativos. Por outro lado, existe o risco de heterogeneidade descontrolada se diferentes equipes e departamentos desenvolverem sistemas de classificação distintos.

A Microsoft resolve esse problema com um modelo formalizado de gerenciamento de taxonomias. Em vez de permitir que os usuários atribuam metadados ad hoc, uma taxonomia corporativa central é definida, derivada da arquitetura de informação e da lógica de negócios da empresa. Essa taxonomia serve então como base para a classificação automatizada por IA. A IA aprende a etiquetar documentos não de acordo com critérios arbitrários, mas sim de acordo com categorias padronizadas em toda a empresa.

Essa estrutura de governança representa um equilíbrio. Ela elimina a flexibilidade para que equipes individuais desenvolvam seus próprios sistemas de classificação, mas também cria consistência e interoperabilidade em toda a empresa. Um documento etiquetado no departamento de RH será etiquetado com as mesmas categorias que um documento no departamento de TI, permitindo buscas e consultas em toda a empresa.

No entanto, existem limitações técnicas que as organizações devem considerar ao implementar esses modelos de governança. A marcação automática é limitada a um máximo de cinco colunas por biblioteca de documentos. Documentos PDF digitalizados não são capturados pela análise automática de conteúdo, pois esta não extrai texto de documentos digitalizados. O sistema não preenche automaticamente documentos existentes; a automação é aplicada apenas a documentos novos ou carregados recentemente. Isso significa que a historiografia de documentos pode permanecer um processo manual ou semiautomatizado.

Apesar dessas limitações, a Microsoft enfatiza que a governança formal não restringe a produtividade, mas sim possibilita uma colaboração segura e consistente. Isso é particularmente importante em ambientes do Microsoft 365, onde a criação de sites em regime de autosserviço está habilitada. Sem padrões de governança centralizados, as organizações podem rapidamente se encontrar em uma situação em que centenas ou milhares de sites existem com sistemas de classificação heterogêneos e incompatíveis entre si.

Integração com o ecossistema Microsoft expandido: Copilot Studio e Power Platform.

A gestão inteligente do conhecimento com o SharePoint não deve ser entendida como um sistema isolado, mas sim como um componente central de um ecossistema integrado composto pelo Microsoft Copilot Studio, Power Platform e recursos aprimorados de IA.

Nessa arquitetura, o SharePoint atua como a base de conhecimento central. Enquanto o Copilot Studio fornece uma plataforma para configurar e gerenciar agentes de IA, o SharePoint serve como o backend de integração de dados. Um agente Copilot configurado via Copilot Studio pode usar o SharePoint como sua base de conhecimento principal e também pode ser integrado a outras fontes de dados: sistemas CRM, sistemas ERP, sistemas de RH ou qualquer outra fonte de dados acessível por meio de APIs ou conectores.

A implicação é uma centralização da infraestrutura de IA empresarial. Em vez de diferentes equipes implementando diferentes ferramentas e agentes de IA, estabelece-se um modelo de governança central no qual todos os agentes de IA são gerenciados por meio de uma plataforma comum. Isso reduz a complexidade e aumenta a consistência.

A Power Platform, com seus recursos do AI Builder, representa o próximo nível de extensão. Enquanto o SharePoint e o Copilot Studio são otimizados para cenários de perguntas e respostas, a Power Platform permite a automação de processos de negócios mais complexos. Por exemplo, um fluxo de trabalho automatizado no Power Automate pode ser configurado para acionar automaticamente uma série de ações quando um novo documento de política de RH for carregado: o documento é analisado, os funcionários são classificados com base na relevância, notificações são enviadas, perguntas frequentes são geradas e o histórico de alterações é documentado.

Um aspecto crítico de segurança é garantir que todos os dados permaneçam em segurança sob o controle da organização. Os agentes de IA citam explicitamente suas fontes e exibem as passagens exatas nas quais suas respostas se baseiam. Isso contribui para dois aspectos importantes: primeiro, transparência e rastreabilidade (o que a Microsoft chama de "explicabilidade") e, segundo, conformidade e trilha de auditoria. Quando um agente gera uma resposta, um auditor pode rastrear e verificar a fonte exata.

Desenvolvimentos futuros: Orquestração multiagente e a era dos agentes.

A Microsoft concebe o desenvolvimento a longo prazo do SharePoint e seu ecossistema circundante não como melhorias incrementais, mas como uma transição para uma era totalmente baseada em agentes. O próximo nível de desenvolvimento envolve agentes autônomos que não apenas respondem a solicitações, mas também executam de forma proativa e independente tarefas complexas de negócios com base em dados da empresa e contexto estratégico.

O conceito transformador é a orquestração multiagente. Em vez de um único agente executar todas as tarefas, são desenvolvidos agentes especializados, cada um responsável por diferentes áreas funcionais e trabalhando em conjunto de forma coordenada. Um cenário prático seria o seguinte: um analista de negócios solicita ao agente principal: "Crie um relatório de fechamento mensal para a equipe de vendas". Isso desencadeia uma série de ações: o agente de dados recupera os dados de vendas relevantes do Fabric, analisa tendências e identifica anomalias. O agente do Microsoft 365 cria documentos e apresentações com base nessas informações. O agente de IA do Azure agenda automaticamente reuniões com as partes interessadas relevantes. O agente de fluxo de trabalho coordena todas essas atividades e garante que sejam executadas na sequência correta.

Isso representa uma mudança fundamental na forma como a IA é usada nos negócios. Enquanto a IA atual funciona principalmente como assistente de tomadores de decisão humanos, a IA do futuro operará de forma mais autônoma. Isso apresenta um potencial significativo de produtividade, mas também novos desafios de governança.

A racionalidade econômica das soluções de IA gerenciadas

A questão de por que o gerenciamento do conhecimento com suporte de IA no SharePoint é ideal para uma solução de IA gerenciada pode ser respondida a partir de diversas perspectivas econômicas e operacionais.

Em primeiro lugar, esta é uma área de alta complexidade e que exige grande especialização. Implementar um sistema inteligente de gestão do conhecimento requer não apenas conhecimento técnico de SharePoint, Microsoft 365 e tecnologias de IA, mas também uma compreensão profunda de arquitetura da informação, modelos de governança, arquitetura de segurança e gestão de mudanças. A maioria das organizações de médio porte, e até mesmo muitas de grande porte, não possui a expertise interna necessária para projetar e implementar um sistema desse tipo do zero.

Em segundo lugar, esta é uma área em constante evolução e que necessita de atualizações. A Microsoft lança regularmente novas funcionalidades e recursos para o SharePoint e suas plataformas relacionadas. Uma organização que gerencia esses sistemas internamente precisaria atualizar constantemente seus conhecimentos e avaliar novas funcionalidades. Isso consome recursos internos que poderiam ser utilizados de forma mais produtiva em outras áreas.

Em terceiro lugar, esta é uma área com riscos significativos se implementada incorretamente. Se o modelo de governança estiver mal configurado, poderá levar a problemas de segurança, violações de conformidade ou vazamentos de dados. Se a estrutura da taxonomia não for bem planejada, um sistema poderá ser implementado com uma aparência melhor, mas sem ganhos reais de produtividade. Um provedor experiente de IA gerenciada pode minimizar sistematicamente esses riscos por meio de práticas recomendadas e metodologias de implementação estabelecidas.

Em quarto lugar, esta é uma área em que o ROI depende muito da qualidade da implementação. Os ganhos teóricos de produtividade podem ser substanciais, mas não se materializam automaticamente. Requerem uma gestão de mudanças bem planejada, uma estratégia de treinamento criteriosa e uma campanha de adoção bem estruturada. Um provedor de IA gerenciada com experiência nessas áreas pode aumentar significativamente a probabilidade de uma adoção bem-sucedida e a obtenção do ROI desejado.

Em quinto lugar, esta é uma área onde a otimização contínua é essencial. Após a implementação inicial, as organizações descobrirão rapidamente que certos modelos de governança funcionam bem, enquanto outros precisam de ajustes. A taxonomia será refinada, novos agentes serão configurados e novos casos de uso serão identificados. Um provedor de IA gerenciada pode realizar essa otimização contínua enquanto a equipe de TI interna se concentra em outras prioridades estratégicas.

O modelo de negócios da Transformação de IA Gerenciada

Uma solução de IA gerenciada para gerenciamento inteligente de conhecimento com o SharePoint normalmente segue um modelo de negócios que inclui várias fases e componentes de serviço.

A primeira fase é a de avaliação e estratégia. Um provedor experiente realiza uma avaliação abrangente do cenário atual de gestão do conhecimento, identifica pontos problemáticos e ineficiências e desenvolve um plano de implementação estratégica. Essa etapa pode levar de duas a quatro semanas e normalmente inclui entrevistas com diversas partes interessadas, documentação dos processos atuais e identificação de cenários de impacto rápido, bem como iniciativas estratégicas de longo prazo.

A segunda fase é a de projeto e planejamento. O fornecedor desenvolve um documento de projeto técnico detalhado que define a estrutura da taxonomia, os modelos de segurança e governança, a arquitetura de integração e o roteiro de implementação. Isso também inclui uma análise de riscos e estratégias de mitigação.

A terceira fase é a implementação. O provedor configura o SharePoint, implementa a estrutura de taxonomia, define as políticas de governança, treina os principais usuários e administradores e migra ou converte o conteúdo existente. Essa fase pode levar de dois a seis meses, dependendo do tamanho e da complexidade da organização.

A quarta fase é a de adoção e gestão da mudança. O fornecedor oferece suporte na comunicação, treinamento e capacitação em diversos departamentos para garantir uma alta taxa de adoção do novo sistema. Isso pode incluir webinars, documentação, guias de boas práticas e suporte contínuo.

A quinta fase consiste em suporte e otimização contínuos. O provedor oferece suporte técnico constante, auxilia na configuração de novos recursos e agentes, monitora a adoção e a obtenção do retorno sobre o investimento (ROI) e apoia otimizações contínuas com base nas lições aprendidas e nas mudanças nos requisitos de negócios.

Do ponto de vista de custos, uma solução de IA gerenciada é um modelo que permite às organizações reduzir os custos gerais e distribuir o ônus financeiro. Em vez de alocar um grande orçamento de investimento de capital (CapEx) para uma implementação interna e, em seguida, incorrer em despesas operacionais contínuas (OpEx) para recursos internos, uma organização pode estabelecer um modelo com um provedor que consiste, por exemplo, em uma taxa de implementação inicial e uma taxa de gerenciamento recorrente. Isso oferece maior flexibilidade e previsibilidade financeira.

Do ponto de vista da transferência de risco, o provedor de IA gerenciada é responsável pela qualidade da implementação e pelo sucesso da iniciativa. Isso cria incentivos para que o provedor ofereça uma implementação de alta qualidade e apoie com sucesso a adoção e o retorno sobre o investimento (ROI).

A criação concreta de valor: da teoria à quantificação.

A atratividade econômica dessa solução é definida, em última análise, pela quantificação concreta do valor que ela cria. Embora os ganhos teóricos de produtividade sejam substanciais, eles precisam ser mensurados e validados na prática.

Uma empresa de médio porte com 500 funcionários, onde o funcionário médio gasta cinco horas por semana procurando informações, tem um potencial teórico de melhoria de produtividade de 30 a 40% por meio da implementação de automação e da melhoria da navegação no conhecimento. Com salários médios anuais de 60.000 euros e um multiplicador de custos indiretos de 1,3, isso se traduziria em um aumento anual de valor de 180 a 240 milhões de euros. Mesmo que a concretização prática desses ganhos teóricos seja de apenas 50%, isso ainda resultaria em 90 a 120 milhões de euros em valor agregado anual.

Uma grande empresa com dez mil funcionários poderia alcançar valores absolutos muito maiores, embora os lucros percentuais pudessem ser menores, já que essas organizações normalmente já possuem sistemas de gestão do conhecimento mais sofisticados.

O custo de uma solução de IA gerenciada varia dependendo do tamanho da organização, da complexidade e da ambição do projeto de implementação. Uma implementação de médio porte pode custar entre € 130.000 e € 300.000, enquanto uma implementação para uma grande empresa pode custar entre € 2 milhões e € 5 milhões. Se o valor agregado anual for de € 120 milhões ou mais, o projeto apresenta um retorno sobre o investimento (ROI) muito atrativo, com períodos de retorno de seis a vinte e quatro meses.

A posição estratégica no contexto competitivo

A introdução da gestão do conhecimento com suporte de IA não é apenas uma iniciativa de otimização interna, mas também uma vantagem competitiva estratégica. Organizações que implementam sistemas inteligentes de gestão do conhecimento precocemente podem alcançar ganhos significativos de eficiência e qualidade antes de seus concorrentes.

Isso é particularmente relevante em setores que dependem fortemente de trabalhadores do conhecimento, como serviços financeiros, consultoria, indústria farmacêutica e desenvolvimento de software. Nesses setores, o acesso e a utilização da memória corporativa são fatores críticos de sucesso. Organizações que institucionalizam e automatizam a gestão do conhecimento podem tomar decisões mais rápidas, inovar com maior agilidade e responder com mais rapidez às mudanças do mercado.

Do ponto de vista da aquisição e retenção de talentos, sistemas inteligentes de gestão do conhecimento também podem ser um diferencial significativo. Profissionais altamente qualificados preferem empregadores com infraestrutura e ferramentas tecnológicas modernas que maximizem sua produtividade. Uma empresa com assistentes de IA inteligentes e gestão do conhecimento moderna será mais atraente para os melhores talentos do que uma empresa com sistemas legados.

A transformação inevitável

A transformação da gestão do conhecimento, de repositórios passivos para plataformas inteligentes e ativas, deixou de ser uma iniciativa opcional de otimização e tornou-se uma necessidade estratégica. O volume exponencial de dados, a disponibilidade de tecnologias avançadas de IA e a pressão econômica para aumentar a produtividade se combinam para criar um ambiente no qual as organizações não têm outra escolha senão modernizar e orientar seus sistemas de gestão do conhecimento com IA.

Nesse contexto, uma solução de IA gerenciada oferece um caminho de implementação acelerado, com riscos reduzidos e otimizado. Em vez de as organizações conduzirem anos de experimentação interna e incorrerem em altos custos devido a erros, elas podem colaborar com um provedor experiente para implementar as melhores práticas estabelecidas com mais rapidez.

Os vencedores desta era não serão aqueles com a melhor tecnologia, mas sim aqueles que a utilizarem de forma mais inteligente. Soluções de IA gerenciadas para a gestão inteligente do conhecimento são um elemento fundamental desta nova dinâmica competitiva.

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