A aplicação de novos modelos de inteligência artificial (IA) baseados nos mais recentes sistemas e infraestruturas de computação acelerada está remodelando o cenário de desenvolvimento de produtos, serviços e soluções de maneira inédita. Este avanço traz um potencial enorme para inovar e aumentar a eficiência produtiva de diversos setores.
O cenário atual da IA
Segundo a consultoria PwC, a IA poderá contribuir com até US$ 15,7 trilhões para a economia global até 2030, impulsionada pelo crescente interesse e adoção dessas tecnologias. Um levantamento apresentado pela IBM em 2022 mostrou que 41% dos profissionais de TI no Brasil afirmaram que suas empresas estão capacitando os colaboradores para trabalhar em conjunto com novas ferramentas impulsionadas por IA.
Mesmo com o aumento expressivo de 470% nas buscas pelo termo "inteligência artificial" entre fevereiro de 2022 e fevereiro de 2024, a realidade do uso da IA no mundo corporativo ainda está distante do cenário ideal que muitos imaginam. Isso ocorre porque, em meio à euforia em relação à IA, é tentador acreditar que ela é uma solução universal, capaz de resolver todos os problemas e ineficiências produtivas de uma empresa quase instantaneamente.
Desafios na implementação
Esta mentalidade, no entanto, pode ser ingênua. Estamos vivenciando uma revolução tecnológica com potencial para transformações históricas da sociedade, comparável à revolução da web no início dos anos 2000 e à subsequente revolução mobile.
Dentro desta grande atualização de sistemas inteligentes, estamos testemunhando saltos tecnológicos para além da IA Generativa, como também nas capacidades de pré e pós-processamento de dados, simulações científicas, processamento de imagens através de visão computacional, entre outros. Essas inovações ampliam exponencialmente o potencial para geração de valor, permitindo um avanço significativo em sistemas já existentes.
Estratégias para adoção bem-sucedida
A implementação eficaz da IA nas empresas requer uma abordagem estratégica e focada. As organizações que desejam aproveitar esta onda tecnológica precisam ir além da mera contratação de modelos de linguagem como ChatGPT, Gemini ou Claude. É essencial que elas mergulhem fundo em seus processos, sistemas e toda sua operação para identificar gargalos específicos onde a implementação destas novas soluções pode causar impacto real.
Este amadurecimento requer um olhar cuidadoso para a captura, tratamento e disponibilização de dados. Muitas empresas ainda não têm seus fluxos de processos e dados estruturados para permitir implementações de sistemas autônomos de forma estratégica e segmentada.
A chave para implementações bem-sucedidas é focar primeiramente em pequenas melhorias processuais e sistêmicas que, quando aplicadas em larga escala, geram grande impacto. Por exemplo, aprimoramentos na extração e modelagem de dados operacionais podem facilitar significativamente a segmentação de clientes, através da identificação de seus comportamentos e preferências, permitindo ofertas de produtos/serviços mais assertivos.
Impacto organizacional
Dentro de uma organização, posições estratégicas como CINO (Chief Innovation Officer), CIO (Chief Information Officer) e CDO (Chief Data Officer) desempenham papel vital ao agregar liderança para a implementação de sistemas mais eficientes de IA. É fundamental entender que este impulso inovativo requer a implementação de estratégias a nível organizacional, e não apenas em departamentos específicos.
A ascensão destes novos sistemas também está transformando as posições dentro das empresas. Profissionais como cientistas e engenheiros de dados, engenheiros de machine learning, arquitetos de soluções e gerentes de produto com expertise em IA tornam-se essenciais para a construção, integração e manutenção destes modelos nas operações corporativas.
Caso de sucesso: Amazon Q
Andy Jassy, CEO da Amazon, compartilhou recentemente um exemplo impressionante de como a IA pode revolucionar tarefas críticas, mas tediosas, no desenvolvimento de software. A empresa desenvolveu o Amazon Q, um assistente de IA para desenvolvimento de software, que trouxe resultados surpreendentes:
Reduziu o tempo médio de atualização de aplicações para Java 17 de 50 dias-desenvolvedor para apenas algumas horas, economizando o equivalente a 4.500 anos-desenvolvedor de trabalho. (Sim, este número é surreal, mas verdadeiro).
Em menos de seis meses, mais de 50% dos sistemas Java de produção foram atualizados para versões modernizadas, com 79% do código gerado automaticamente sendo aprovado sem alterações adicionais.
Os benefícios vão além da economia de esforço, incluindo melhorias de segurança e redução de custos de infraestrutura, gerando ganhos de eficiência anualizados estimados em $260 milhões.
Este caso ilustra como o paradigma da obtenção de eficiências significativas através da IA já está em curso, e veremos cada vez mais exemplos de resultados concretos alcançados nos próximos meses e anos.
Caminhos para a integração completa
Para integrar a IA no corpo funcional de produtos existentes e novos, a visão estratégica e centrada no consumidor de uma empresa deve ser clara e focada em maximizar valor para alcançar objetivos específicos. É crucial a constante avaliação e refinamento destas soluções após a implementação, abraçando uma cultura de melhoria contínua, onde cada insight gerado se torna combustível para a próxima inovação.
A revolução da IA está em curso, mas sua implementação eficaz nas empresas requer uma abordagem estratégica e focada. Ao identificar áreas de impacto específicas, estruturar dados cuidadosamente e adotar uma mentalidade de melhoria contínua, as empresas podem transformar o hype em realidade, colhendo os benefícios reais desta tecnologia transformadora.
Passo a passo para começar a testar a implementação de Inteligência Artificial na criação ou aprimoramento de produtos e serviços
Preparar o terreno e identificar oportunidades: Realize uma auditoria interna dos processos e dados existentes. Identifique gargalos e áreas com potencial para melhorias através da IA. Avalie a qualidade e disponibilidade dos dados, implementando sistemas de coleta e tratamento se necessário.
Definir objetivos e selecionar projetos piloto: Estabeleça metas claras e mensuráveis para a implementação de IA, alinhadas com a estratégia da empresa. Selecione um ou mais projetos de menor escala onde melhorias incrementais podem ter impacto significativo.
Formar equipe e escolher ferramentas: Identifique talentos internos e considere a contratação de especialistas em IA. Pesquise e selecione plataformas de IA adequadas às necessidades específicas do projeto piloto.
Implementar, monitorar e iterar: Desenvolva e implemente as soluções de IA escolhidas. Estabeleça métricas claras, monitore continuamente os resultados e compare com os objetivos. Com base nos resultados, refine e ajuste as soluções implementadas.
Expandir e cultivar uma cultura de inovação: Após o sucesso dos projetos piloto, planeje a expansão para outras áreas da empresa. Invista em treinamento contínuo e fomente uma cultura que valorize a inovação e a aprendizagem constante.
Lucas Alencar, head de produtos e cofundador da Adopets.
