A inteligência artificial (IA) generativa, uma das inovações mais disruptivas da atualidade, tem o potencial de transformar profundamente o setor empresarial. Na SAP, software para automação e gestão de processos de negócios, essa tecnologia está sendo integrada de forma pioneira em seus aplicativos e plataformas, criando novas formas de atender às necessidades das empresas.
Contudo, enquanto o potencial da IA generativa é vasto, a sua tradução em soluções de negócios práticas envolve desafios significativos, que exigem uma abordagem cuidadosa para garantir que os benefícios sejam reais, confiáveis e éticos.
O desenvolvimento de aplicativos de IA generativa não segue os mesmos caminhos do software tradicional. Em vez de apenas programar funcionalidades, envolve a construção de sistemas inteligentes que devem lidar com grandes volumes de dados, aprender com eles e oferecer respostas adequadas em tempo real. Esse processo exige, além de excelência técnica, uma compreensão profunda do contexto empresarial para que a IA realmente traga valor para o negócio.
Desafios e estratégias no desenvolvimento de IA Generativa
O desenvolvimento de IA generativa é uma jornada complexa que vai além da criação de algoritmos eficazes. A adaptação dessa tecnologia ao ambiente corporativo envolve a gestão cuidadosa de dados, métricas de avaliação especializadas e processos éticos robustos. A integração de IA em ambientes empresariais precisa ser acompanhada de perto para que as soluções geradas não apenas atendam às expectativas de desempenho, mas também cumpram rigorosos padrões de confiabilidade e ética.
Na SAP, esse processo se baseia em uma abordagem iterativa, que inclui a formulação de hipóteses, experimentação, validação e feedback constante. Isso se aplica não só aos algoritmos e à infraestrutura, mas também à adaptação da IA ao setor específico em questão. Para ilustrar essa abordagem, a SAP tem usado sua expertise para integrar IA generativa em soluções como o SAP SuccessFactors, um software empresarial de recursos humanos. O caso de uso específico de compensação assistida por IA demonstra como os modelos de IA podem auxiliar gestores de RH a tomar decisões mais informadas e equitativas.
Melhores práticas no uso de IA Generativa
Na SAP, a equipe responsável pelo desenvolvimento de IA segue um conjunto rigoroso de melhores práticas de engenharia, que são essenciais para garantir que as soluções sejam precisas, éticas e eficazes. Alguns pilares fundamentais para essas melhores práticas incluem:
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Qualidade dos dados: A fidelidade dos dados é um dos pilares centrais da IA empresarial. Na SAP, a governança de dados é uma prioridade para garantir que apenas dados de alta qualidade e semanticamente ricos sejam usados. Isso é fundamental para garantir que a IA produza resultados relevantes e úteis para os negócios.
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Avaliação de viés: Um dos maiores desafios da IA é garantir que os algoritmos não perpetuem preconceitos existentes nos dados. Identificar e mitigar viés é crucial para garantir que as soluções de IA não apenas sejam eficazes, mas também justas. Isso se alinha ao compromisso da SAP com práticas empresariais responsáveis.
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Desempenho e testes: O desempenho das soluções de IA deve ser avaliado rigorosamente antes de serem implantadas. As equipes da SAP testam exaustivamente suas aplicações para garantir que atendam a padrões elevados de precisão e confiabilidade. Além disso, essas avaliações consideram métricas de desempenho que estão alinhadas aos objetivos dos negócios.
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Monitoramento e manutenção: A manutenção contínua das soluções de IA é essencial para garantir que elas continuem a operar com eficácia ao longo do tempo. O monitoramento constante permite que problemas de desempenho sejam identificados rapidamente e corrigidos, melhorando assim a eficiência e a confiabilidade das soluções.
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Segurança e privacidade: A segurança é um fator fundamental em qualquer solução tecnológica empresarial. A SAP adota rigorosos padrões de segurança para proteger os dados dos usuários e garantir que os processos empresariais sejam realizados de maneira segura e em conformidade com as normas de privacidade.
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Explicabilidade e ética: As soluções de IA da SAP são projetadas para serem explicáveis, permitindo que os usuários compreendam como os resultados são gerados. A transparência é essencial para criar confiança nas tecnologias de IA. Além disso, a SAP mantém um compromisso constante com práticas éticas, assegurando que todas as soluções de IA sejam desenvolvidas de maneira justa e responsável.
Um exemplo concreto de como a SAP está aplicando a IA generativa é o recurso de compensação assistida por IA no SAP SuccessFactors. Esse sistema é projetado para apoiar os gerentes de recursos humanos nas conversas sobre remuneração com seus subordinados, fornecendo dados e insights relevantes para tomar decisões informadas e justas.
Entretanto, o uso de IA nesse contexto apresenta desafios específicos. A análise de dados de compensação é complexa e envolve dados estruturados (como tabelas salariais) e não estruturados (como feedback de funcionários). Para enfrentar essas dificuldades, a SAP emprega técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP) e ajusta os modelos de IA para melhor compreender e manipular dados tabulares, além de usar técnicas de prompting para garantir a precisão dos cálculos e insights.
Além disso, como a compensação é um tema delicado, a SAP dedica atenção especial à imparcialidade dos algoritmos para evitar discriminação nos processos de decisão. Isso inclui a avaliação e mitigação de vieses que possam estar presentes tanto nos dados quanto nos modelos de IA. A transparência nesse processo é fundamental para garantir que as soluções de IA sejam justas e confiáveis.
Por fim, a integração da IA generativa nas soluções empresariais da SAP é um exemplo de como a tecnologia pode transformar a maneira como as empresas operam. No entanto, para que o potencial dessa tecnologia seja realmente desbloqueado, é necessário seguir um conjunto rigoroso de melhores práticas, que asseguram não apenas a eficácia das soluções, mas também sua responsabilidade e ética. O uso de IA para melhorar a compensação de funcionários é um caso concreto de como as práticas adequadas de engenharia podem levar a resultados mais rápidos, precisos e justos, beneficiando tanto as empresas quanto seus colaboradores.
Marcelo Korn, CEO da Tachyonix.
