O “Canvas: Aplicar ou Não Aplicar AI” é um canvas decisório de uma página que ajuda times a avaliar rapidamente se realmente faz sentido aplicar AI a um problema específico. Ele conduz você desde a clareza do problema, passando pela quantificação de valor e risco, até a delimitação do esforço de dados e treinamento, para que você possa decidir se uma solução de AI é justificada ou se uma abordagem mais simples é melhor.
O canvas está estruturado em oito seções:
Problema que estamos tentando resolver com IA – Descreva claramente o problema do mundo real antes de mencionar a IA.
Ação – Capture o que se espera que a IA faça (a decisão ou ação que deve tomar) e se isso poderia ser manejado de uma forma não relacionada à IA.
Valor do Sucesso – Descreva como é o sucesso, como os resultados melhoram e quanto valor isso cria (economias, receita, redução de risco).
Custo do Fracasso – Mapeie o que acontece se a IA estiver errada ou tiver um desempenho inferior, e como isso impacta as pessoas, operações e custos.
Ganhos para a Organização – Identifique benefícios mais amplos para a organização, como diferenciação, aprendizagem ou capacidades estratégicas.
Entradas – Liste os dados e sinais que a IA precisaria, sua qualidade e disponibilidade, e o custo esperado para acessá-los e integrá-los.
Treinamento – Delineie o que seria necessário para treinar o modelo (volume de dados, rotulagem, especialização, infraestrutura) e estime esse esforço e custo.
Feedback & Resultado – Defina como o feedback do uso real será coletado, como o modelo será melhorado ao longo do tempo, quais métricas de sucesso você irá acompanhar e o custo contínuo de manutenção e refinamento do sistema.
As equipes podem usar este canvas em workshops ou sessões de descoberta para alinhar stakeholders, comparar várias ideias de IA e tomar decisões transparentes e baseadas em evidências sobre onde investir em IA e onde não.
