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O segredo da implantação da Inteligência Artificial nos Negócios

Muito se tem falado sobre os impactos e possibilidades de utilização da Inteligência Artificial nos negócios. Sem entrar nos pormenores técnicos, se estamos falando de IA ou Machine Learning, o fato é que já sabemos que ela ajuda as empresas a encontrar novas estratégias para aumentar a receita, reduzir custos, aumentar a eficiência, reduzir riscos e melhorar os negócios com processos inteligentes.
 

Após mais de dois anos fazendo pitchs no mercado e implantando algumas soluções de inteligência artificial através de nossa plataforma Discovery AI, chegamos a um elemento secreto da implantação de IA nas organizações. O processo é complexo e existem vários pontos críticos, mas a Inovação é o grande ponto de sucesso ou fracasso.


Explico, falo da inovação como princípio! Nesse sentido, estamos falando de inovação como um valor que as pessoas precisam ter e expressar em comportamentos, como também, como um aspecto da cultura organizacional.


Para Arian Saddam Hossain, a “Inteligência Artificial é composta de vários algoritmos e regras de negócios modelados para criar um sistema de computador para processar e aprender com os dados da organização. O Sistema aprende e transforma seus dados em informação para tomada de decisão ou estabelece um processo inteligente (automático). Quanto mais a IA processa dados, mais ela aprende!


Adotar uma solução com Inteligência Artificial é abraçar uma jornada de inovação, uma nova maneira de descobrir como melhorar seus negócios com antecipação, aceleração e crescimento. Enfim, uma jornada para toda vida da organização.


Nesse sentido, a jornada da implantação da IA, não por acaso, é exatamente a mesma de um processo de Design Thinking (DT), a saber:


1- Definir um problema centrado no cliente

2- Descobrir o que os dados têm a dizer sobre o problema (para nós, ainda precisamos saber a prontidão dos dados e da qualidade deles para o uso) e como são os processos na organização

3- Criação e Inovação da solução usando algoritmos e definição do escopo mínimo (MVP)

4- Treinamento da IA para fazer acontecer toda a mágica da solução

5- Validação da modelagem de IA, descobrindo se funciona… ou não!

6- Caso funcione, passamos para a solução em escala.


Diferentemente do processo de Design Thinking, onde ainda há muita fase de empatia com pesquisas para extrair inteligência dos dados, aqui a extração ocorre por meio de modelagem matemática. Mas, no final, o objetivo é o mesmo: como fazer melhor e diferente?


Outro dia apresentávamos nossa solução de IA para um supermercado. Já pensou se no seu supermercado você pudesse prever a demanda de produtos de alto valor, qual seria o impacto na eficiência do seu negócio e gestão de experiência do seu cliente? E se você pudesse gerenciar todo estoque sabendo, na ponta dos dedos, quais produtos irão expirar? E se fosse capaz de saber, também, o preço exato da promoção para atrair o cliente e gerar ainda ganhos? Não seria ótimo?


Não há dúvida que a IA pode nos ajudar a sermos mais eficientes e melhores, mas tudo emperra quando o humano decide não correr riscos e não inovar. No caso do supermercado ouvi, um pouco surpresa, confesso, o diretor geral de uma grande rede de supermercados dizer “Interessante, mas aqui fazemos tudo empiricamente!” Com isso, ele dizia, nas entrelinhas: "não estou preocupado em ter a dor de inovar para ser mais eficiente, prefiro continuar fazendo como sempre fiz!"


Essa semana participamos da Maratona 2022 da Açolab. Ali ouvimos de vários lugares: startups, empresas, academia e etc que inovar com tecnologia exigia muita transpiração. Isso foi definido como o humano no processo, o que concordamos imensamente. O mercado ainda está sonhando que haverá uma plataforma mágica, com uma IA que irá ser plugada em sistemas que estão rodando na organização e … Aha! tudo será diferente e melhor.


Mas realmente não é assim que funciona. Até que as coisas pareçam ser tão simples assim, precisamos: levar a sério a arquitetura de informação e o armazenamento dos dados, entender muito bem os processos existentes, entender a dor da operação e do negócio, trabalhar continuamente para deixar os dados prontos, e usar muita, muita mente humana, criativa e inovadora para solucionar o problema.


E, ainda assim, não teremos o “Aha!” se não tivermos gestores capazes de sustentar toda a dor desse processo: ora caótico, ora incerto, ora dando errado, ora dando certo e, mais que tudo, dizendo e apostando que esse é o norte que a empresa quer seguir; manter a inovação, mesmo que tenhamos que parar um pouco de fazer o que estamos fazendo e ter paciência para ajustarmos todos para apostarem juntos na inovação.

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