Um referencial de IA, vinte contextos locais: adaptar sem perder a comparação

A demanda chega quase sempre na mesma ordem. Primeiro: "queremos saber em que ponto estamos em IA, em todas as unidades". Depois, algumas semanas mais tarde, quando as primeiras avaliações chegam: "isso não é comparável, nossas filiais não atuam no mesmo ramo". As duas frases são verdadeiras ao mesmo tempo, e esse é todo o problema.

Uma diretoria de grupo precisa de um número que se leia de uma unidade para outra. Um responsável local precisa de um diagnóstico que fale da sua realidade. Responder a um sacrificando o outro é fácil, e os dois jeitos de errar são simétricos.

O primeiro consiste em impor um referencial único, escrito na matriz, idêntico em todo lugar. Ele produz scores perfeitamente comparáveis e perfeitamente inúteis: a filial que não tem uma área jurídica dedicada responde "não" a uma pergunta de governança que não se aplica a ela, e acaba penalizada por uma estrutura que é a adequada para o seu porte. Depois de dois ciclos, ninguém mais preenche o formulário a sério.

O segundo consiste em deixar cada unidade adaptar o referencial. Cada uma obtém então um diagnóstico justo, e o grupo obtém vinte diagnósticos que não consegue somar. O painel exibe scores lado a lado dando a impressão de que são comparáveis, o que é mais perigoso do que não exibir nada.

Vale a pena nomear com precisão o que varia, porque a lista é mais curta do que parece. Primeiro, o marco regulatório: uma unidade estabelecida na União Europeia aplica o Regulamento europeu de IA, uma unidade fora da União só o aplica se colocar sistemas no mercado europeu. Depois, o ponto de partida: uma equipe de três pessoas que está experimentando não está no mesmo lugar que uma diretoria de TI com duzentas pessoas. Por fim, os usos: detectar um defeito em uma linha de produção e redigir respostas a clientes não levantam as mesmas questões de controle.

Por outro lado, boa parte do referencial não varia. Saber quais sistemas de IA estão em operação na organização, quem responde por eles, em quais dados se baseiam, como se mede a qualidade deles, o que acontece quando erram: essas perguntas se colocam da mesma forma em Hamburgo, em Lyon e em Porto. Elas formam a base.

Daí a única construção que sustenta as duas pontas. Uma camada comum, decidida uma única vez, idêntica para todas as unidades, que sustenta a comparação. Uma camada local, acrescentada por cada unidade, que sustenta a relevância. Os scores da base se comparam, se consolidam, alimentam o gerenciamento no nível de grupo. Os scores da camada local não se comparam, e ninguém exige isso deles.

A regra que torna o dispositivo honesto é simples: a camada local acrescenta temas, nunca retira nada da base. Uma unidade que considera uma pergunta da base fora de contexto não a elimina: ela responde e documenta por que está no nível em que está. É frequentemente aí que está a informação mais útil para o grupo.

Segunda regra, menos óbvia: a base precisa ser curta. Quanto mais ela cresce, maior a tentação de contorná-la, e mais as unidades pressionam para incluir suas particularidades, o que a esvazia de sentido. Uma base que cabe em umas trinta perguntas vale mais do que uma base exaustiva que ninguém preenche duas vezes.

O reflexo é achar que comparar serve para classificar. É a leitura menos interessante, e a que mais afasta as equipes. Comparar serve primeiro para identificar onde uma unidade já resolveu o que outra ainda enfrenta, e depois para fazer essa resposta circular. Uma filial que montou um cadastro dos seus sistemas de IA produziu um ativo transferível; o score serve para encontrá-lo, não para recompensá-lo.

E a comparação mais útil não é entre unidades, é consigo mesma. Um score comparado ao do ano anterior, à meta que havia sido definida e ao plano de ação que havia sido escrito diz algo que nenhum ranking diz: se o dinheiro investido produziu o efeito esperado. É a única medida que interessa a um comitê de investimento.

O ponto de entrada depende da questão mais urgente. Se o prazo é regulatório, o marco europeu de IA define o escopo e o cronograma, e o diagnóstico serve para saber o que já está em vigor. Se a questão é organizacional, um referencial de sistema de gerenciamento de IA estrutura a governança ao longo do tempo. Se a questão é mais aberta, um diagnóstico de maturidade em IA simplesmente mostra em que ponto a organização está antes de qualquer investimento.

Nos três casos, o caminho é o mesmo: medir o que existe, nomear a meta, quantificar a diferença e então executar. O referencial não é o objetivo, é o instrumento de medição. O que importa é o que se faz com ele em seguida, e o fato de poder refazê-lo no ano seguinte com a mesma regra.