A Programmers desenvolveu uma ferramenta poderosa para ajudar as empresas a imaginar, implementar e ir mais longe com a Inteligência Artificial – o AI Canvas.

Inspirada no Business Model Canvas, esta ferramenta simplifica o planejamento de IA ao dividi-lo em componentes-chave, permitindo assim que as equipes estruturem e refinem suas estratégias de IA com confiança. Isso porque faz parte do nosso processo trabalhar em estreita colaboração com os clientes para identificar casos de uso de IA, detalhar iniciativas específicas e orientar projetos-piloto até um desenvolvimento bem-sucedido.

Se você ainda não baixou o AI Canvas, você pode obtê-lo gratuitamente aqui .

Este artigo fornece um guia detalhado sobre como usar o AI Canvas de forma eficaz. Mas se você precisar de suporte especializado para pilotar aplicativos de IA, desenvolver uma estratégia de implementação ou integrar IA em seus sistemas e processos existentes, nossa equipe está aqui para ajudar. Entre em contato conosco para explorar como podemos apoiá-lo em sua jornada de IA.

1. O que é o AI Canvas?

Primeiramente, o AI Canvas fornece uma maneira estruturada de planejar, avaliar e refinar iniciativas de IA, garantindo que elas se alinhem com as prioridades de negócios e a viabilidade técnica. Ao mapear os principais componentes, as organizações podem alinhar as partes interessadas, esclarecer metas e garantir que as iniciativas de IA sejam projetadas para abordar desafios comerciais reais. É uma ferramenta estratégica projetada para orientar as equipes pelo processo de desenvolvimento de IA, ajudando-as a:

• Alinhar os projetos de IA com os objetivos do negócio;
• Identificar e estruturar casos de uso de IA;
• Definir requisitos de dados, integração e capacidade;
• Garantir uma implementação bem-sucedida e um impacto a longo prazo.

Ao aproveitar essa estrutura, as organizações podem criar soluções baseadas em IA que não só funcionam na teoria, mas também fornecem valor no mundo real.

2. Como usar o AI Canvas

O AI Canvas é estruturado em três áreas principais:

1. Contexto empresarial

Alinha a iniciativa de IA com metas organizacionais, processos e estruturas de tomada de decisão, garantindo que a IA seja criada para resolver um problema comercial real e fornecer valor mensurável.

2. Dados e integrações

Abrange entradas e fontes de dados essenciais, conexões de sistema e ecossistema de tecnologia para dar suporte à funcionalidade de IA. Definir esses elementos antecipadamente garante implementação e escalabilidade suaves.

3. Capacidades de IA

Define a inteligência, a funcionalidade, o nível de autonomia e as regras de tomada de decisão do sistema de IA.

 

Ao estruturar o AI Canvas (e a implementação da sua solução de IA) dessa maneira, as organizações podem projetar sistematicamente soluções de IA que não sejam apenas tecnicamente viáveis, mas também estrategicamente alinhadas às necessidades do negócio.

Por fim, descrevemos cada seção do AI Canvas e fornecemos orientação sobre como preenchê-las de forma eficaz. Assim, cada seção desempenha um papel crucial na formação de uma solução de IA bem definida, garantindo que ela se alinhe com os objetivos de negócios, integre-se perfeitamente com os sistemas existentes e aproveite os recursos de IA corretos.

2.1 Objetivos da IA

Primeiramente, uma meta bem definida garante o alinhamento com as necessidades do negócio e orienta todo o processo de desenvolvimento de IA. Todas as outras seções do AI Canvas dependem dessa definição — então, se a meta não for clara, o sucesso da iniciativa de IA pode sofrer. Dessa forma, pense na meta como o impulso que orienta os definições da sua IA.

Definindo metas fortes de IA:	Perguntas Orientadoras:	Exemplos de metas de IA:
Seja específico – Descreva claramente exatamente o que a IA deve realizar. Não seja vago.	Que problema de negócios essa IA espera resolver?	Automação de Suporte ao Cliente: “Reduza os tempos de resposta em 50% usando um chatbot de IA.”
Garanta o alinhamento do negócio – Aborde um problema real do negócio ou uma área de melhoria.	Como é um resultado bem-sucedido?	Detecção de fraude: “Alcance uma precisão de detecção de fraude de 95% em transações em tempo real.”
Foco em resultados mensuráveis – Defina KPIs e métricas de sucesso (por exemplo, eficiência, precisão, crescimento de receita).	Como o sucesso desse resultado será medido?	Previsão de vendas: “Melhore a precisão da previsão de demanda em 20% com modelos de previsão de vendas com tecnologia de IA.”

2.2 Eventos Principais

Entender os principais eventos que acionam os processos de IA garante uma integração do fluxo de trabalho e uma tomada de decisão assertiva.

Definindo Eventos Relevantes:

• Pense primeiro no processo – identifique onde a IA se encaixa nas operações existentes.
• Considere entradas e gatilhos – Qual ação, evento do sistema ou interação do usuário ativa a IA?
• Papel da IA no mapa – Como a IA reage ou contribui para cada evento?

Exemplos de eventos:

• Chatbot de IA para Customer Service.
  Evento : Um cliente envia um tíquete de suporte → A IA analisa o problema e fornece uma resposta automatizada.
• IA para gerenciamento de estoque.
  Evento : Os níveis de estoque caem abaixo de um limite → A IA prevê a demanda e sugere reposição.
• IA para manutenção preditiva.
  Evento : um sensor de máquina detecta vibração anormal → a IA prevê uma possível falha e dispara um alerta de manutenção.

2.3 Habilidades de IA

As habilidades de IA definem quais tarefas o sistema pode executar, o nível de inteligência que ele possui e como ele interage com dados e usuários. Portanto, essas capacidades variam de automação básica a raciocínio avançado e adaptação. Então, definir adequadamente as habilidades de IA garante que a solução atenda aos requisitos de negócios, mantendo eficiência, precisão e escalabilidade.

Aqui está uma tabela abrangente das habilidades que sua IA pode ter:

Categoria	Habilidade de IA	Descrição
Percepção e Reconhecimento	Visão Computacional	A IA pode analisar imagens ou vídeos.
	Detecção de objetos	Identifica e localiza objetos em imagens/vídeos.
	Reconhecimento facial	Detecta e verifica rostos.
	Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR)	Extrai texto de documentos ou imagens digitalizadas.
	Compreensão da cena	Analisa e interpreta ambientes em imagens.
	Reconhecimento de Gestos	Detecta e interpreta gestos humanos.
	Segmentação de Imagem	Identifica diferentes regiões em uma imagem.
Processamento de Fala e Áudio	Reconhecimento de Fala	Converte a linguagem falada em texto (ASR – Reconhecimento Automático de Fala).
	Identificação do falante	Reconhece falantes individuais pela voz.
	Detecção de eventos sonoros	Identifica sons como alarmes, tiros ou ruídos de máquinas.
	Detecção de emoções na fala	Analisa o tom e o sentimento da voz.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)	Análise de Sentimentos	Determina o tom emocional no texto.
	Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)	Identifica nomes, lugares e datas no texto.
	Classificação de texto	Categoriza e-mails, documentos ou feedback de clientes.
	Reconhecimento de Intenção	Entende as consultas dos usuários em chatbots.
	Detecção de Spam	Filtra mensagens ou e-mails indesejados.
	Tradução de idiomas	Converte texto de um idioma para outro.
	Resumo	Cria resumos concisos de textos longos.
	Conversão de texto em fala (TTS)	Converte texto escrito em áudio falado.
	Conversão de fala em texto (STT)	Converte palavras faladas em texto.
	IA conversacional	Envolve-se em diálogos semelhantes aos humanos (chatbots, assistentes virtuais).
IA preditiva e analítica	Análise preditiva	A IA faz previsões baseadas em dados.
	Previsão de vendas	Prevê receita ou demanda futura.
	Previsão de rotatividade de clientes	Identifica clientes com probabilidade de sair.
	Detecção de Fraude	Sinaliza transações ou comportamentos suspeitos.
	Avaliação de risco	Avalia a probabilidade de falha, não pagamento ou outros riscos.
	Manutenção Preditiva	Identifica quando máquinas ou sistemas falharão.
	Otimização da Cadeia de Suprimentos	Prevê necessidades de estoque e eficiência logística.
IA Generativa e Criação de Conteúdo	Geração de texto	A IA cria textos semelhantes aos humanos.
	Assistentes de escrita de IA	Ajuda a gerar postagens de blog, relatórios ou respostas.
	Geração de código	Escreve código de software a partir de descrições de texto (por exemplo, GitHub Copilot).
	Elaboração de e-mails e mensagens	Sugere respostas ou gera e-mails profissionais.
Geração de Imagem e Vídeo	Criação de imagem de IA	Gera novas imagens (por exemplo, DALL·E, MidJourney).
	Geração de vídeo deepfake	Cria vídeos alterados realistas.
	Edição de fotos com tecnologia de IA	Melhora ou modifica imagens automaticamente.
Geração de Áudio e Música	Composição musical de IA	Cria novas melodias e trilhas sonoras.
	Clonagem e síntese de voz	Gera vozes semelhantes às humanas.

Como usar esta lista de habilidades de IA em seu AI Canvas:

Ao preencher a seção “Habilidades de IA”, pergunte:

• Quais tarefas específicas minha IA executará?
• Como ele processará os dados (texto, imagens, som)?
• Ele irá gerar, prever, reconhecer, recomendar ou automatizar algo?

Exemplos de habilidades de IA:

• IA para chatbots de suporte ao cliente → PNL (reconhecimento de intenção, análise de sentimento, conversão de texto em fala).
• IA para detecção de fraudes em bancos → Análise preditiva (detecção de anomalias, avaliação de riscos).

2.4 Regras de decisão

As regras de decisão definem como a IA faz escolhas com base nos dados que processa. A tomada de decisão da IA então requer regras bem definidas para garantir confiabilidade, consistência e conformidade com as políticas de negócios. As regras de decisão, portanto, governam como a IA processa dados e faz escolhas, equilibrando a automação com a supervisão humana.

O que são regras de decisão?

As regras de decisão podem ser:
	Regras explícitas	Regras baseadas em IA	Regras Híbridas
Definição	Condições predefinidas e definidas pelo homem.	Padrões aprendidos por máquina que evoluem com base em dados.	Uma mistura de lógica definida pelo homem e insights baseados em IA para equilibrar controle e adaptabilidade.
Exemplo	Se a pontuação de fraude for > 80 -> sinalize a transação como “para revisão”.	Recomendar produtos com base no histórico de compras e no comportamento de navegação do cliente	O modelo de IA prevê a probabilidade de falha do equipamento a partir de dados do sensor, acionando ações automatizadas ou guiadas por humanos com base em intervalos de probabilidade definidos.

Perguntas Orientadoras:

• Quais critérios a IA usará para tomar decisões?
• As decisões devem ser baseadas em regras, orientadas por IA ou híbridas?
• Existem restrições ou considerações éticas que a IA deve seguir?
• Qual nível de supervisão humana é necessário?

Exemplos de regras de decisão:

• IA para aprovação de empréstimos.
  Regra de decisão: aprovar solicitações se a pontuação de crédito for > 700, a estabilidade da renda for verificada e nenhum sinal de alto risco for detectado.
• IA para manutenção preditiva.
  Regra de decisão: se as leituras do sensor de vibração excederem o limite X por Y minutos, acione uma solicitação de manutenção.
• IA para suporte ao cliente.
  Regra de decisão: se a análise de sentimentos detectar feedback negativo, encaminhe o caso para um agente humano.

Como aplicar regras de decisão em seu AI Canvas:

Em suma, ao preencher esta seção, defina as regras que governarão as decisões da sua IA. Porém, se sua IA não tiver regras claras, considere se intervenção humana ou barreiras de proteção adicionais são necessárias para garantir precisão, justiça e conformidade.

2.5 Integrações

Nesta seção, defina os sistemas e plataformas com os quais sua IA precisará se conectar para funcionar efetivamente uma vez em produção. Integrações perfeitas garantem que a IA possa acessar os dados necessários, interagir com outras ferramentas e ser uma parte coesa do ecossistema da sua organização.

Definindo integrações:

Integrações são as conexões entre a IA e outros sistemas ou plataformas com os quais ela interage para atingir seus objetivos. Elas podem incluir:

• Fontes de dados – Bancos de dados, data lakes ou dispositivos IoT que fornecem as informações de que a IA precisa.
• Sistemas de software – Aplicativos como ERP, HRMS ou plataformas de atendimento ao cliente com os quais a IA irá interagir ou aumentar.
• APIs externas – Serviços de terceiros que a IA acessará, como gateways de pagamento, dados meteorológicos ou APIs de modelos de IA.
• Interfaces de usuário – Plataformas onde os usuários interagem com a IA, como portais da web, aplicativos móveis ou painéis.

Perguntas Orientadoras:

• Com quais sistemas existentes sua IA precisa se conectar para obter dados ou funcionalidade?
• Existem plataformas ou APIs de terceiros com as quais a IA deve interagir?
• Como os dados serão compartilhados entre os sistemas? Será em tempo real, em lote ou sob demanda?
• A IA precisa enviar resultados ou ações para outros sistemas (por exemplo, criar tarefas em um CRM ou acionar um fluxo de trabalho)?
• Como você gerenciará a segurança, a privacidade dos dados e as permissões ao integrar a IA?

Exemplos de integração:

• IA para automação de marketing.
  Integrações: sistema de CRM (para dados de clientes), plataforma de marketing por e-mail (para gerenciamento de campanhas) e ferramentas de mídia social (para segmentação e análise).
• IA para gerenciamento de estoque.
  Integrações: sistema ERP (para dados de produtos e pedidos), bancos de dados de fornecedores (para atualizações de estoque) e sistema de gerenciamento de depósito (para atendimento de pedidos).

Como aplicar integrações no seu AI Canvas

Ao preencher esta seção, liste as plataformas, sistemas e fontes de dados específicos com os quais sua IA precisará se integrar. Então garanta que essas integrações estejam claramente definidas e planeje sua implementação e manutenção como parte de sua estratégia de implantação de IA.

2.6 Data Points

Dados são a base dos sistemas de IA, influenciando a precisão, o desempenho e as capacidades de tomada de decisão. Portanto, definir claramente os requisitos de dados garante que os modelos de IA sejam treinados e implantados usando conjuntos de dados relevantes e de alta qualidade.

Definindo Data Points

Data Points referem-se às partes específicas de informação que o sistema de IA processará. Elas podem vir de várias fontes e ser categorizadas como:

• Dados Estruturados: Dados organizados e facilmente pesquisáveis em bancos de dados, planilhas ou APIs.
  Ex: Dados demográficos do cliente, transações de vendas, leituras de sensores, carimbos de data/hora.
• Dados não estruturados: Dados complexos, não tabulares, que exigem processamento antes do uso.
  Ex : e-mails, postagens em mídias sociais, transcrições de chamadas, documentos escaneados, imagens, vídeos.
• Dados em tempo real vs. históricos: Alguns modelos de IA trabalham com fluxos de dados ao vivo/em tempo real (por exemplo, sensores de IoT), enquanto outros analisam registros anteriores (por exemplo, logs de manutenção) para identificar padrões e fazer previsões.
• Dados internos x externos: As soluções de IA podem depender de dados de propriedade da empresa (por exemplo, ERP, CRM) ou de fontes terceirizadas (por exemplo, conjuntos de dados públicos, tendências de mercado).

Perguntas Orientadoras:

• Quais dados específicos a IA precisa para funcionar corretamente?
• De onde vêm esses dados (por exemplo, bancos de dados internos, APIs externas, entradas do usuário)?
• Os dados são estruturados ou não estruturados? Eles exigem pré-processamento?
• A IA dependerá de tendências históricas, feeds em tempo real ou uma mistura de ambos?
• Há alguma consideração sobre privacidade de dados ou conformidade (por exemplo, GDPR, HIPAA)?

Exemplos de Data Points:

• IA para chatbots de suporte ao cliente: interações anteriores com clientes, histórico de tickets de suporte, análise de sentimentos de mensagens, registros de conversas de chatbots.
• IA para pontos de dados de manutenção preditiva: leituras de temperatura da máquina, níveis de vibração, registros de manutenção, relatórios de erros, dados de sensores de IoT.
• IA para detecção de fraudes: valores de transações, localização do dispositivo, padrões de comportamento do usuário, casos de fraude anteriores sinalizados.

Como aplicar Data Points em seu AI Canvas:

Em primeiro lugar, liste os principais Data Points que sua IA processará. Então, garanta que eles estejam alinhados com os objetivos da IA e que os dados sejam acessíveis, confiáveis e suficientes para dar suporte à tomada de decisões precisas da IA. Mas se houver lacunas de dados, considere como adquirir ou gerar as informações ausentes.

2.7 Quatro Pilares da IA

Qualquer solução de IA eficaz deve idealmente atender a quatro critérios essenciais:

Juntos, esses pilares criam uma estrutura robusta para a IA que maximiza seu potencial e impacto. Veja como esses pilares criam uma base forte e confiável:

1	2	3	4
Proatividade e Autonomia	Escalabilidade	Inteligência	Tomada de decisão
A IA deve agir de forma independente quando necessário, reconhecendo padrões e fazendo recomendações ou tomando medidas sem intervenção humana.	A IA deve ser adaptável aos crescentes volumes de dados, à expansão dos casos de uso e à evolução das necessidades comerciais.	A IA deve fornecer insights significativos analisando conjuntos de dados complexos, reconhecendo tendências e oferecendo previsões acionáveis.	A IA deve tomar decisões informadas e sensíveis ao contexto que estejam alinhadas às estratégias de negócios e aos requisitos de conformidade.

Como aplicar esses quatro pilares em seu AI Canvas:

Avalie se sua solução de IA atende a todos os quatro pilares. Se algum estiver faltando, reconsidere a abordagem.

Se a IA não tiver autonomia -> Refine suas capacidades de automação.

Se a IA não for escalável -> Considere mudanças arquitetônicas para dar suporte ao crescimento futuro.

Se a IA fornece insights, mas não consegue orientar decisões -> Repense como a IA se integra aos fluxos de trabalho.

O alinhamento com esses quatro pilares concretiza um sistema de IA completo e preparado para o futuro.

2.8 Nível de Delegação

As soluções de IA variam em seu nível de autonomia e envolvimento humano, variando de sistemas totalmente supervisionados a tomadores de decisão completamente autônomos. Entender esses níveis ajuda a definir o equilíbrio apropriado de controle e automação para sua solução de IA.

Aqui estão os quatro níveis de delegação de IA:

1. IA supervisionada

A IA requer intervenção humana para iniciar tarefas e interpretar resultados. Ela atua como uma ferramenta de suporte, fornecendo insights que ajudam os humanos a tomar decisões.
Exemplo : Um painel de análise alimentado por IA que gera relatórios, mas requer que os analistas interpretem as descobertas e tomem medidas .

2. Assistente de IA

A IA automatiza a execução e interpretação de tarefas, reduzindo o esforço humano, mas ainda exigindo supervisão. Ela aumenta a eficiência enquanto mantém os humanos informados.
Exemplo: Um assistente virtual que agenda reuniões, sugere respostas a e-mails e executa fluxos de trabalho automatizados básicos com base nas preferências do usuário.

3. IA consultiva

A IA executa tarefas e fornece decisões de forma autônoma, mas humanos validam suas saídas antes da implementação completa. Ela combina automação com julgamento humano.
Exemplo: Um sistema de detecção de fraudes baseado em IA que sinaliza transações suspeitas e recomenda ações, mas um humano revisa e aprova a decisão final.

4. IA autônoma

A IA opera de forma totalmente independente, iniciando tarefas, executando ações e tomando decisões sem intervenção humana. Ela permite operações contínuas e em tempo real.
Exemplo: Um sistema de negociação de ações totalmente automatizado que analisa as condições de mercado, executa negociações e ajusta estratégias em tempo real.

Como aplicar níveis de delegação em seu AI Canvas:

Defina o nível apropriado de delegação para sua solução de IA:

Sua IA precisa de validação humana antes de agir? → Considere IA supervisionada ou consultiva.

A IA deve agir de forma independente para otimizar a eficiência? → IA assistente ou autônoma pode ser a opção certa.

Se o nível de delegação não estiver alinhado com a meta ou os requisitos de negócios da sua IA, repense como as tarefas, decisões e supervisão devem ser estruturadas para o melhor equilíbrio entre automação e controle.

3. O que é um exemplo de um AI Canvas finalizado?

Por fim, para ajudar você a entender como preencher o AI Canvas, aqui está um exemplo real de uma solução de IA para Manutenção Preditiva.

Esta IA foi projetada para minimizar o tempo de inatividade não planejado do equipamento, analisando dados do sensor, prevendo falhas e recomendando ações de manutenção antes que os problemas ocorram. Conforme você avança neste exemplo, preste atenção em como cada seção é estruturada: definição clara dos objetivos de negócios, identificação dos recursos de IA necessários, regras de decisão, pontos de dados, integrações , etc.

Use isso como referência para orientar seu próprio projeto de IA, garantindo assim que sua solução seja bem definida, acionável e alinhada às necessidades do negócio. Mas se você estiver pronto para acelerar a adoção de IA, baixe o AI Canvas ou entre em contato para explorar como nossos especialistas podem dar suporte à sua transformação de IA.

3.1 Exemplo: AI Canvas para manutenção preditiva