Artigo
Categorias

De forma genérica, a Inteligência Artificial se refere ao ramo da ciência da computação que desenvolve tecnologias (sistemas, softwares e máquinas) para simular a inteligência característica dos seres humanos e realizar atividades como solucionar problemas, tomar decisões, aprender de forma contínua e raciocinar a partir de uma base de dados complexa.

Se décadas atrás a IA era encontrada apenas em filmes de ficção científica, hoje essa tecnologia é cada vez mais encontrada no dia-a-dia em diferentes circunstâncias. 

Na medicina, já existem robôs que realizam cirurgias utilizando IA, enquanto a indústria automotiva já produz carros que conseguem circular sem serem dirigidos por um motorista. 

Além disso, os braços robóticos já estão presentes em diferentes fábricas há anos e,  no mundo dos games, já é possível ter experiências interativas e usar smartphones apenas com o reconhecimento de voz.

Isso é especialmente verdade no mundo das empresas, que cada vez mais investem nesse recurso para obter benefícios como melhorar a experiência do cliente, oferecer serviços ou produtos mais personalizados, reduzir os cursos, elaborar análises mais complexas, entre outros.

Alguns exemplos bem sucedidos do uso de IA no gerenciamento dos negócios ocorrem tanto no Brasil como no exterior. Desde o fim de 2016, o Banco Bradesco vem utilizando uma solução de machine learning (aprendizado de máquina) que realizou mais de 100 milhões de interações com clientes e funcionários e possui hoje aproximadamente 14 milhões de usuários.

Nos Estados Unidos, a Salesforce (empresa de software on demand, entre outras frentes) integrou o seu software de CRM à sua inteligência de negócios estruturada por IA. Hoje, essa junção permite que a empresa forneça aproximadamente 1 bilhão de previsões por dia aos seus clientes.

Outro segmento que vem apostando cada vez mais na Inteligência Artificial é o mercado financeiro. Um artigo da Deloitte mostra que essa tecnologia trouxe o financiamento autônomo – marcado pela automação da vida bancária dos usuários. 

Outra possibilidade é abrir espaço para soluções colaborativas formuladas a partir de base de dados compartilhados (o que aumenta a performance e aumenta a segurança do sistema financeiro), minimizar riscos de fraudes e facilitar a busca de clientes que possam ter interesses em determinados serviços, o que ajuda a criar novas estruturas de nicho.

Nesse sentido, nota-se como a IA vem deixando de ser um diferencial e passa a se tornar um requisito básico de empresas que queiram se manter no mercado, fortalecer a sua marca, conquistar novos clientes oferecendo produtos e serviços mais conectados com a necessidade de cada um deles.

 

Usos de IA

Via de regra,  o uso de IA pode ocorrer na gestão dos negócios sob quatro formas. A primeira se refere à interação com pessoas: essa tecnologia agiliza a oferta de soluções rápidas e aumenta a eficiência operacional da empresa com custos reduzidos. 

Essa tecnologia também promove novos modos para coletar, analisar e usar os dados e operações estabelecidas, o que é fundamental para uma tomada de decisão mais assertiva e precisa.

Outra forma da IA aparecer no dia a dia das empresas é na compreensão de imagens ou emoções humanas. Essa utilização aparece em ambientes como os hospitais, onde já existe tecnologia nas Unidades de Terapia Intensiva (UTI) já contam com tecnologias capazes de identificar pelo menos dez níveis de dor física.

Outra possibilidade é uma análise de dados muito mais complexa feita a partir de um grande volume de informações – que dificilmente seriam levantados por um cérebro humano em um curto período de tempo. 

É importante dizer que a IA não só processa um grande volume de dados, mas também identifica padrões neles – o que é fundamental no processo de traçar o perfil dos consumidores de uma empresa, por exemplo.

Por fim, outro processo em que a IA se faz cada vez mais necessária é a tomada de decisão. A partir de um levantamento preciso de dados, capazes de revelar o histórico de determinado processo e dar indicativos para o estabelecimento de um bom plano de futuro, a IA permite que gestores tomem decisões importantes como definir as melhores estratégias de investimentos, formular uma boa jornada do cliente, entre outras.

 

IA e gestão de negócios

Uma pesquisa realizada pela Deloitte entrevistou 2.737 executivos entre outubro e dezembro de 2019 oriundos de nove países: Austrália, Alemanha, China, Canadá, Japão, Holanda, Reino Unido, França e Estados Unidos. 

Integrantes de empresas que haviam adotado tecnologias de Inteligência Artificial, esses executivos responderam questões sobre como havia sido essa implementação, como a IA influenciou a tomada de decisões no interior da empresa, os investimentos realizados, entre outros fatores.

A pesquisa levantou que 90% dos entrevistados consideram a adoção da IA muito importante para os seus negócios e 53% deles investiram mais do que US$ 20 milhões em talentos e tecnologias de Inteligência Artificial no último ano. 

Além disso, 70% deles têm expectativas de aumentar os seus investimentos nessa área no próximo ano fiscal. Nas empresas que já adotaram essa tecnologia de forma mais estruturada, 81% relataram já ter obtido retorno em menos de dois anos dos investimentos feitos na área. 

No total, 26% dos entrevistados afirmaram que adotar tecnologias de IA permitiu que eles se destacassem em relação aos seus concorrentes – porcentagem que  sobe para 45% nas empresas que já têm essas tecnologias instaladas há mais tempo. 

Essa pesquisa indica como a IA está se popularizando no mundo empresarial e quão grande é o seu potencial de disrupção (quando uma empresa implementa um novo modelo de negócios que transforma o modo de gestão em um determinado mercado, geralmente a partir de uma inovação tecnológica).

Apesar de o investimento em IA ter crescido nos últimos anos, alguns analistas apontam que os ganhos obtidos ainda são pequenos perto de todo o potencial disruptivo que essa inteligência pode trazer se for mais integrada à gestão dos negócios.

 

Desenvolvimento da IA

O mais comum é que o desenvolvimento da inteligência artificial em uma empresa seja dividido em três etapas. A primeira é a inteligência assistida, em que as máquinas coletam e armazenam uma grande quantidade de dados que auxiliam na tomada de decisões. 

A segunda fase se refere à inteligência aumentada, em que o aprendizado de máquina expande as possibilidades de análise até então feitas pelos humanos. Esse é o estágio em que a maioria das empresas que instalaram tecnologias de IA se encontram hoje.

O último estágio é o mais complexo e ainda é realizado por poucas empresas no mundo: a inteligência autônoma. Nessa fase, a expectativa é de que as máquinas operem de forma autossuficiente utilizando uma imensa quantidade de dados em um curto espaço de tempo.

 

Desafios

Em um cenário desafiador e promissor, existem alguns desafios para uma maior implantação de tecnologias de IA na gestão dos negócios. Um deles é encontrar profissionais qualificados (incluindo as lideranças) e adaptados para a nova realidade trazida pela Inteligência Artificial. Isso requer uma atualização dos cursos e especializações nas mais diversas áreas a fim de oferecer uma formação mais transdisciplinar.

Outro desafio se refere à necessidade de infraestrutura adequada para essa tecnologia que vai coletar e analisar os dados. Além de precisar estar bem protegidos contra fraudes (não só no mercado financeiro), outro problema recorrente é evitar as violações de privacidade, o que pode colocar uma determinada marca em descrédito no mercado.

Em um mundo cada vez mais digitalizado, não faltam possibilidades e demandas para a Inteligência Artificial. Um erro comum é olhar a tecnologia como um fim em si mesmo e não contextualizá-la no contexto de cada modelo de empresa. 

Embora a IA se utilize de metodologias bem definidas, a ideia não é utilizar essa tecnologia como uma cartilha, mas analisar quais são as necessidades que ela pode atender em cada negócio e criar soluções altamente personalizadas.

 

Artigos Relacionados
E-commerce Driven.CX & VTEX – Estratégias para engajamento de base

Gamification, como o nome indica, é uma estratégia relacionada ao mundo de games, utilizando os principais elementos desse universo em situações que não estão diretamente relacionadas a um jogo. As técnicas de gamification - que podem envolver competição, cooperação, resolução de problemas, passar de fases ou ganhar prêmios - vêm sendo aplicadas ao contexto de negócios e educação com diferentes objetivos.

Jonas Risovas Sarah Lucena 23 dezembro 2019