Canvas IA como hack de produtividade
Ao contrário de abordagens genéricas de inovação, o
Canvas IA foca no impacto e na aplicação da Inteligência Artificial no core do negócio.
Utiliza uma linguagem acessível para que gestores, especialistas e áreas técnicas possam colaborar na definição de casos de uso com potencial de ganho operacional e retorno financeiro.
É especialmente útil para organizações que buscam evitar erros comuns em iniciativas de IA mal direcionadas ou sem ROI comprovado.
Desafio estratégico no Canvas IA
O espaço “Desafio estratégico” é reservado para você inserir, de forma clara e objetiva, o problema de negócio que sua organização deseja resolver com o apoio da Inteligência Artificial
Esse campo deve refletir uma dor real, que gere impacto mensurável na operação, nas finanças ou na estratégia da empresa.
Um bom desafio estratégico geralmente está relacionado a ineficiências, gargalos, perdas ou oportunidades ainda não exploradas com apoio da análise de dados.
Veja os erros de preenchimento mais comuns:
Inverter a lógica da inovação orientada a valor, partindo de uma tecnologia ou ideia de solução sem clareza do impacto que se busca gerar.
Escrever frases como “Queremos implementar um modelo preditivo” ou “Precisamos usar a IA para automatizar relatórios” em vez do desafio em si.
Completar a lacuna com a solução desejada em vez do problema real a ser resolvido.
com os objetivos estratégicos, que frequentemente falham em entregar ROI.
Deixar de apontar o “por quê” antes do “como” ao descrever o desafio estratégico.
Confira um exemplo desse campo no Canvas IA:
Solução no Canvas IA
É o espaço destinado para você descrever, de forma conceitual e objetiva, como a Inteligência Artificial pode contribuir para resolver o desafio estratégico mapeado anteriormente.
Aqui, o foco não está em detalhar algoritmos ou ferramentas específicas, mas em apontar a lógica de contribuição da IA no processo decisório ou operacional.
A ideia é conectar a dor mapeada com uma possível abordagem de IA, evidenciando o papel que ela terá: prever, classificar, recomendar, automatizar ou gerar insights, por exemplo.
Essa clareza ajuda a alinhar expectativas e direcionar os esforços técnicos de maneira mais eficaz.
É importante ressaltar que essa etapa não exige uma especificação técnica nem uma definição fechada de modelo.
O objetivo é dar forma à solução em termos de inteligência aplicada ao contexto do problema, indicando de que forma a IA atuará para gerar valor.
Por exemplo, se o desafio é a imprecisão nas previsões de demanda, uma boa formulação para esse campo seria: “Construir um modelo preditivo de vendas com base em dados históricos, comportamento de clientes e sazonalidade, capaz de gerar projeções semanais por canal de venda.”
Com isso, toda a equipe – técnica e de negócio – passa a compartilhar uma visão comum sobre o papel da IA na geração de resultados.
Dados no Canvas IA
O campo “Dados” é responsável por mapear as fontes de dados que serão essenciais para o desenvolvimento da solução de IA, bem como as variáveis que mais influenciam no resultado esperado. Nessa etapa, é fundamental levantar quais bases estão disponíveis, onde estão armazenadas, qual a frequência de atualização e o nível de confiabilidade dessas informações.
O objetivo é conectar o desafio de negócio com evidências concretas que possam alimentar o algoritmo de forma eficaz. Sem dados estruturados e de qualidade, mesmo a melhor ideia de IA se torna inviável na prática.
Além das fontes, é essencial listar as variáveis críticas que afetam o problema – como o histórico de vendas e o perfil dos clientes, por exemplo. Veja a seguir como isso se aplica na prática.
O histórico de vendas pode incluir:
O perfil do cliente pode conter:
Um erro comum é listar apenas os dados que estão disponíveis (à mão), ignorando variáveis externas ou comportamentais que podem ser decisivas para a performance do modelo.
Esta etapa deve provocar reflexões como:
quais dados realmente explicam o fenômeno que queremos prever? Quanto mais rica e bem documentada for essa parte, maior será a chance de sucesso na fase de construção do modelo de IA.
Atuação da Inteligência Artificial no Canvas IA
Espaço “Saída do algoritmo” tem como objetivo descrever, de forma simples, direta e compreensível por qualquer área da empresa, o que exatamente será entregue como resultado pelo algoritmo.
Essa saída deve estar conectada ao desafio estratégico e à lógica da solução proposta, traduzindo a inteligência aplicada em uma resposta clara, prática e utilizável pelo negócio.
Aqui, não se trata de uma linguagem técnica ou complexa, mas sim do formato da resposta esperada: previsão de volume, recomendação de ação, pontuação de risco, classificação automática, entre outros.
- Por exemplo, se o desafio estratégico está relacionado à imprevisibilidade da demanda, a saída do algoritmo pode ser descrita como: “Previsão semanal de vendas por produto e canal.
- Ou, em um caso de inadimplência: “Pontuação de risco de inadimplência por cliente, de 0 a 100, para auxiliar na decisão de crédito.”
- Essa definição ajuda a alinhar o time técnico e o time de negócio sobre o que será entregue pela IA,
o que poderá ser automatizado ou antecipado e quais ações poderão ser tomadas com base nesse resultado.
Indicadores de sucesso no Canvas IA
O campo “Indicadores de sucesso” do algoritmo é dedicado a descrever quais impactos concretos o projeto de IA deverá gerar após sua implementação, com base em métricas de negócio e resultados esperados.
É nesse ponto que a solução deixa de ser apenas uma boa ideia e passa a ter um compromisso claro com ganhos reais – como aumento de receita, redução de custos, maior produtividade e agilidade nos processos.
Esses indicadores devem ser quantificáveis, diretamente conectados ao desafio estratégico e definidos em conjunto com as áreas envolvidas, para que representem valor percebido de forma objetiva.
Estimativa de tempo:
Outro aspecto fundamental é trazer essa previsão temporal para o surgimento dos resultados. Isso ajuda a calibrar expectativas e a definir critérios de sucesso no curto, médio e longo prazos.
Exemplo:
Após seis meses de implantação do modelo de previsão de vendas, espera-se uma redução de 20% no excesso de estoque e um aumento de 10% na assertividade dos pedidos realizados pela equipe comercial.”
Esse tipo de projeção demonstra maturidade na construção do projeto, oferece visibilidade aos líderes e facilita o acompanhamento da evolução da solução após sua entrada em produção.
