Por que os Modelos Tradicionais de Transformação Não Estão Funcionando para AI

Este artigo argumenta que as metodologias tradicionais de transformação digital são fundamentalmente inadequadas para a transformação em IA. Com base em exemplos de Agile, Lean, DevOps, Gestão de Mudanças, Design Thinking, Plataformas de Adoção Digital, Transformação Orientada por Dados, modelos de plataformas escaláveis e abordagens orientadas a ecossistemas, o autor explica por que cada framework falha em abordar as características únicas da IA, ou seja, sua natureza experimental, rápida evolução, impacto distribuído em organizações e riscos éticos e de governança aumentados. O artigo contextualiza esses desafios com os desenvolvimentos atuais da indústria, incluindo o rápido crescimento da BCG em serviços de consultoria em IA, a parceria em grande escala da Coca-Cola com a Microsoft em IA e as limitações dos esforços de regulação voluntária de IA no Reino Unido. Conclui-se que a transformação em IA representa uma classe fundamentalmente nova de mudança organizacional que não pode ser resolvida apenas ao reembalar metodologias existentes, e que uma nova abordagem de transformação construída para esse propósito é necessária, uma que equilibre velocidade, governança, experimentação e supervisão estratégica.