A inteligência artificial (IA) é um dos principais avanços da ciência moderna. Por possibilitar alternativas, que até o momento eram tidas como inconcebíveis, a IA representa uma nova etapa para a humanidade e também para o universo corporativo. Em setores industriais e de negócios, a tecnologia permitiu que uma infinidade de empresas atingisse crescimento exponencial em eficiência e produtividade e encontrasse uma ampla gama de aplicações no mundo comercial. A inteligência artificial vem sendo adotada por negócios de diferentes setores e, gradualmente, está se tornando fundamental para gerar vantagem competitiva.
De acordo com a Forbes, o mercado global de inteligência artificial girou em torno de 4 bilhões de dólares em 2021 e a estimativa é que esse número salte para a marca de 360 bilhões de dólares até 2028. A previsão destaca ainda que o suporte à tomada de decisão se pautará cada vez mais pela utilização de IA e responderá a 44% do valor comercial dos negócios que adotarem esse tipo de tecnologia.
As empresas já entenderam que esse é um movimento perene. A Forbes também indicou que 83% das empresas acreditam que a IA é uma prioridade estratégica para seus negócios nos dias de hoje e que os principais desafios do futuro envolvem o desenvolvimento e a implementação adequada dessas tecnologias.
Neste texto, destacamos uma metodologia de seis etapas de como você pode integrar a tecnologia de IA na sua empresa e os benefícios da sua adoção para o cumprimento dos seus objetivos corporativos. Vamos mergulhar no assunto?
Em primeiro lugar, as empresas devem identificar quais tecnologias vão executar as atividades mais apropriadas para o seu negócio, bem como seus pontos fortes e limitações. Como exemplo, algumas tecnologias adotadas propõem a automação de processos robóticos ou o processamento de linguagem natural (NLP). No entanto, nenhuma dessas inovações é capaz de aprender e evoluir sozinha.
Quando a inteligência artificial é capaz de aprender – aspecto conhecido como machine learning – é possível extrair conhecimentos valiosos pela análise de dados. Contudo, para as empresas que precisam entender como essa leitura é realizada, esse tipo de tecnologia não é a mais apropriada. Esse é o caso dos serviços financeiros, onde é necessário entender a motivação de algumas escolhas, por exemplo.
Nesse sentido, várias empresas desperdiçam tempo e dinheiro buscando tecnologias que não necessariamente serão as mais indicadas para a sua rotina. Por isso, é importante se familiarizar, avaliar e se posicionar sobre quais tecnologias vão melhor atender às necessidades específicas de cada negócio, quais fornecedores estarão envolvidos e a velocidade que um sistema deverá ser implementado. A pesquisa e o aprendizado contínuos nos grupos de inovação são fundamentais na escolha da melhor tecnologia.
Faça uma revisão de todo o negócio e compreenda quais pontos estratégicos devem ser abordados a partir da inteligência artificial e quais vão alcançar resultados mais positivos. A IA nos negócios pode fornecer insights preditivos.
O próximo passo é estabelecer um programa de IA e fazer uma avaliação completa das capacidades que ele apresenta, seguida pelo desenvolvimento de um portfólio de projetos. As empresas que usam a inteligência artificial, em geral, realizam avaliações em três áreas:
Com isso, é possível entender a complexidade, técnica e organizacional, de implementar a tecnologia escolhida, as vantagens e desvantagens e até mesmo a lucratividade.
Você precisa determinar os possíveis benefícios comerciais e financeiros da IA assim que estabelecer as necessidades da empresa. Por isso, considere a implementação de diferentes tecnologias e tente vincular cada uma delas a resultados reais. Dê preferência a aquelas que cumpram objetivos de curto prazo e demonstrem valor financeiro ou comercial da melhor maneira possível.
Ao considerar seus objetivos, lembre-se de que a criação de valor é tão importante quanto o aumento de lucratividade da empresa. Nesse sentido, é possível até mesmo considerar se máquinas poderiam executar tarefas de forma mais rápida e ampla do que o capital humano. Várias tecnologias, como a automação de processos robóticos, podem acelerar procedimentos simples e garantir mais qualidade para o serviço oferecido.
Antes de implementar novos aplicativos, toda organização deve lançar projetos que testem a nova tecnologia, já que a diferença entre os recursos de IA utilizados e previstos nem sempre são evidentes.
Os pilotos são projetados especialmente para projetos de alto valor comercial, além de permitirem que a empresa teste mais de uma tecnologia ao mesmo tempo. Nesse momento, tome precauções extras para evitar que a influência de fornecedores externos possa acelerar demais o processo de implementação. Estabelecer um grupo responsável pela análise e medição dos pilotos pode ser uma boa alternativa. Assim, você auxilia o desenvolvimento de habilidades e competências técnicas internas, e ainda torna mais eficiente a transição de pequenos pilotos para aplicações maiores e de maior efeito.
Muitas empresas lançam programas-piloto de sucesso, mas que não atingem resultados tão positivos quando expandidos para toda a organização. As empresas que usam a inteligência artificial precisam de planos de expansão para atingir seus objetivos, o que exige coordenação entre especialistas de tecnologia e os profissionais já acostumados com os processos internos.
O aumento de escala se torna necessário quando sistemas e processos já existentes são integrados. Assim, as empresas devem considerar se a integração é viável antes mesmo de iniciar a expansão. Certifique-se também de que os gerentes e a equipe de TI dialoguem sobre os possíveis problemas antes da fase piloto e também na fase de expansão.
Se você está dando os seus primeiros passos no universo da inteligência artificial, é importante ser criterioso na aplicação. Apostar todas as fichas no primeiro projeto pode dar certo, mas erros também são esperados.
Comece com uma amostra menor e aplique a IA para demonstrar os resultados obtidos. Em seguida, já com alguns objetivos atingidos, implemente estrategicamente a solução com o suporte completo das partes interessadas. A partir daí, você poderá visualizar como a tecnologia funciona em um novo conjunto de dados antes de colocá-la para funcionar em toda a empresa.
Depois de confirmar se o plano inicial estava realmente adequado à escala, você pode passar de projetos de baixo custo e baixo risco para iniciativas mais ambiciosas. A garantia é que os aprendizados iniciais, em amostras menores, serão vitais para evitar custos desnecessários no futuro.
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