Conceito comum entre os fãs de ficção científica até pouco tempo atrás, a inteligência artificial saiu das páginas da literatura para se tornar tendência nas análises de profissionais ao redor do mundo. Hoje, é comum encontrar soluções baseadas em IA que prometem resolver problemas específicos (e complexos) das organizações. Mas quando o uso desse recurso é realmente recomendado para a estrutura corporativa? A resposta a essa pergunta é crucial porque somente a implantação planejada garante que os resultados alcançados estejam de acordo com os objetivos da empresa.
Primeiro, é preciso compreender – e reconhecer – que inteligência artificial é um conceito intrinsecamente ligado ao uso de dados no dia a dia do negócio. Ou seja, para avaliar se a empresa precisa, ou não, de soluções em IA, é preciso saber o volume de dados com que os profissionais terão que lidar no futuro e a própria maturidade em relação a essas informações. Além disso, é necessário saber a complexidade do processo decisório a ser tomado e o que precisa ser automatizado nos processos corporativos. Essa é a lição de casa que todo gestor precisa fazer antes de avançar na utilização dessa tecnologia. É preciso conhecer os cuidados que existem no processo de implementação.
Entre eles está a garantia do escopo de trabalho que vai utilizar a solução de IA. É essencial que esteja bem definido e que todos tenham clareza dos objetivos e de quais dados serão necessários para atingir esses resultados. Nisso surge um desafio: essas informações não podem ser reunidas apenas pontualmente, mas é necessário criar uma situação que possibilite que elas alimentam continuamente os softwares e as plataformas utilizados pela organização. A partir daí o modelo de inteligência artificial estará sempre alimentado e pronto para melhorar continuamente e gerar todas as respostas que o gestor precisa ao longo do tempo.
Isso pode acontecer em várias situações. Uma das mais comuns é quando a empresa tem um objetivo principal para atingir, mas conta com um grande volume de dados e informações para fazer uma análise inteligente. Imagine, por exemplo, uma empresa de crédito que precisa definir se faz, ou não, um empréstimo a uma pessoa: é uma decisão simples, mas que engloba inúmeras variáveis. A inteligência artificial também é recomendada quando a escala de trabalho é muito grande, sendo impossível para um humano lidar com a quantidade, em cenários de diagnóstico e análise preditiva, como é observado na medicina, entre outras ocasiões complexas.
O melhor momento para utilizar a IA no ambiente corporativo, portanto, depende da experiência que o negócio tem com os próprios dados. Isto é, quando já há uma cultura data driven garantindo de maneira sistemática a coleta e o manuseio de um volume cada vez maior de informações. Trata-se de um pré-requisito básico às organizações, mas há outras condições para identificar se essa tecnologia é recomendada para a estrutura da empresa. Quando as automações mais simples deixam de entregar o que é esperado, é hora de partir para este sistema mais complexo.
Normalmente, quando os problemas relacionados ao volume de dados começam a aparecer e os profissionais não conseguem resolver de outra forma, é hora de apostar na IA.
Dessa forma, exige-se dos profissionais maior atenção aos problemas da empresa e às vantagens que a inteligência artificial pode entregar. Toda automação precisa ser feita nessa tecnologia? Não necessariamente, inclusive as decisórias. É possível automatizar a tomada de decisão com regras bem mais simples do que a IA. Mas, quando o volume de informações é muito grande, há inúmeras variáveis que precisam ser interpretadas de forma conjunta, em larga escala e com tempo escasso, o que torna essa tecnologia fundamental.
Bruno Rezende, CEO da 4intelligence.
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