Empresas registram atendimentos, compras, chamados e decisões diariamente. No entanto, parte do conhecimento produzido nessas atividades desaparece quando uma demanda é encerrada ou permanece dispersa entre sistemas, documentos e pessoas. Para Billy Garcia, especialista em Inteligência Artificial e projetos conversacionais, com 10 anos de experiência no mercado global, a IA pode transformar esses rastros em memória organizacional.
A proposta não consiste apenas em reunir mais dados. Na visão de Billy, o desafio está em correlacionar informações e preservar o contexto que explica como uma empresa, um processo ou uma pessoa chegou à situação atual.
“Todas essas informações, que não deveriam ser dados binários, mas, sim, nuances de informação, para onde vão?”, questiona. Segundo o especialista, as organizações conseguem registrar o resultado de uma interação, mas raramente mantêm o percurso completo que levou até ele.
Informações registradas também podem perder contexto
Billy utiliza um chamado interno para exemplificar essa diferença. Se um profissional informa que seu mouse estragou, o sistema pode registrar a solicitação, encaminhá-la ao setor responsável, acompanhar a troca e concluir o atendimento. Do ponto de vista operacional, o processo funcionou.
“A necessidade foi fechada, gerou um rastro, mas para onde vai essa informação?”, pergunta. O problema aparece quando situações semelhantes se repetem. Se o mesmo profissional solicita um novo mouse a cada 30 dias, existe uma informação relevante naquele histórico, mas ela pode permanecer invisível enquanto cada chamado for tratado isoladamente.
Essa perda de informações não significa necessariamente que os dados foram apagados. Eles podem continuar armazenados, mas sem uma estrutura capaz de relacioná-los, identificar recorrências e recuperar o contexto produzido ao longo do tempo.
A memória organizacional depende justamente dessa conexão. Em vez de considerar cada interação como um episódio encerrado, a empresa passa a incorporá-la a uma compreensão mais ampla de seus processos, clientes e decisões.
Memória organizacional precisa preservar mudanças
A mesma lógica precisa ser aplicada ao relacionamento com consumidores. Billy apresenta o exemplo de uma cliente que comprava Adidas e, posteriormente, passou a escolher Puma. Um cadastro convencional pode apenas substituir a preferência anterior. Entretanto, a atualização não explica por que o comportamento mudou ou o que aconteceu durante a relação com cada marca.
“Será que não existe uma informação que foi perdida de contexto?”, provoca. Nesse caso, a memória organizacional não deveria registrar somente a preferência mais recente. Ela precisaria preservar o histórico e permitir que a empresa compreendesse as transições ocorridas ao longo do relacionamento.
Essa perspectiva se aproxima da transformação pela qual passa o CRM com Inteligência Artificial. Mais do que armazenar cadastros e transações, a estrutura deve conectar informações de Marketing, Vendas e Atendimento para interpretar cada pessoa dentro de sua trajetória.
“A inteligência não está no canal, está na decisão”, sintetiza Billy.
Para ele, o valor não está necessariamente no meio pelo qual a interação acontece, mas na camada que reúne informações e orienta as escolhas da organização.
Decisões que ficam na cabeça não viram conhecimento
A perda de contexto também ocorre dentro das equipes. Regras, critérios e mudanças de direcionamento podem passar a orientar o trabalho sem que tenham sido formalmente registrados.
Billy exemplifica com a decisão de uma empresa de ampliar os perfis aceitos em seus processos seletivos. O novo critério pode ser aplicado às vagas seguintes porque os profissionais participaram da decisão ou foram informados sobre ela. Ainda assim, talvez não esteja documentado em nenhum sistema.
“É um conhecimento que se perde. Ele vira um hábito cultural, mas deixa de ser um contexto. Se eu consigo guardar isso de algum jeito, eu vou ter essa informação de maneira prolongada”, argumenta.
O problema se torna mais evidente quando profissionais mudam de função ou deixam a empresa. Sem uma base estruturada, parte da memória organizacional acompanha essas pessoas, enquanto os novos integrantes precisam reconstruir critérios a partir de conversas e documentos fragmentados.
Esse cenário amplia a importância de profissionais responsáveis por organizar dados, bases de conhecimento e decisões. Os sistemas de IA só conseguem recuperar e correlacionar aquilo que a organização transforma em informação acessível.
Um “segundo cérebro” para as empresas
A partir desses problemas, Billy trabalha com o conceito de um “segundo cérebro empresarial”: uma estrutura capaz de reunir conhecimentos, históricos e decisões, relacionando informações que normalmente permaneceriam separadas.
“Este é o cérebro desta operação. Tudo que está passando aqui é informação viva, alimentada por uma base de conhecimento”, explica ao apresentar um projeto desenvolvido por sua companhia, ainda em fase de testes. Segundo ele, a estrutura mantém o histórico de longo prazo e procura compreender o “DNA” da operação. Cada conhecimento pode receber contexto, identificação, status e versões, permitindo que uma atualização não apague completamente o que existia antes.
A proposta se aproxima de uma base de conhecimento, mas acrescenta a capacidade de criar relações entre diferentes informações. Um procedimento interno pode ser associado às decisões que o originaram, às versões anteriores e às situações nas quais deve ser aplicado.
Essa organização também pode oferecer contexto aos agentes de IA utilizados nos fluxos de Comunicação. Ao consultar critérios, históricos e diretrizes, os sistemas deixam de operar somente a partir de solicitações isoladas e passam a considerar o conhecimento acumulado pela empresa.
IA amplia as relações entre informações
Para Billy, uma das principais contribuições da IA está na possibilidade de analisar relações que dificilmente seriam processadas simultaneamente por uma pessoa. Essa capacidade, contudo, depende do contexto disponibilizado. Sem uma base de conhecimento atualizada e estruturada, a IA pode apenas reproduzir informações fragmentadas.
Criar memória organizacional, portanto, não significa transferir indiscriminadamente documentos para uma ferramenta. A empresa precisa identificar conhecimentos relevantes, registrar mudanças e estabelecer relações entre as fontes. Na visão de Billy, o avanço da IA permite deixar de tratar eventos, clientes e decisões de forma binária.
“Agora o mundo deixa de ser binário, ele passa a ter cognição. Você tem uma capacidade de fazer análises mais profundas das coisas”, defende.
O “segundo cérebro empresarial” nasce dessa mudança: em vez de permitir que cada chamado concluído ou decisão não documentada se transforme em mais um dado esquecido, a organização utiliza esses rastros para construir uma memória capaz de preservar seu próprio contexto.
Billy Garcia é especialista em IA (generativas e não-generativas) e projetos conversacionais, com 10 anos de experiência no mercado global. Desde 2019, trabalha com LLMs e tem projetos reconhecidos pelo MIT Tech Review como mais inovadores de 2022. Atua com marcas globais como HBO, Disney e Itaú e leciona no Istituto Europeo di Design. Lidera a comunidade 2030/ai, com mais de 300 profissionais. Foi reconhecido pelo projeto Value Talks na América Latina como um dos 12 profissionais pra ficar atento em 2023.
Para conhecer as tecnologias que apoiam estratégias como esta, acesse o Mapa de Martech da ColetivaTech, que reúne soluções brasileiras e referências internacionais organizadas por áreas de atuação.
