Inteligência Artificial para Negócios - Três aspectos essenciais se você está pensando em usar inteligência artificial - por Fabiano Castello

Hoje só existem dois tipos de organizações: as que já usam inteligência artificial (IA) e as que estão interessadas em seu uso. É uma corrida que gera muita ansiedade, porque sempre existe o medo do competidor que vai adquirir uma vantagem que você (ainda) não tem.

IA pode ajudar organizações a atingirem seus objetivos de negócio, trazendo mais eficiência, mais eficácia, incrementando a receita, diminuindo custos, melhorando a experiência do cliente, e a lista continua. Porém, IA é vista erroneamente como uma panaceia que resolve todos os males, e, infelizmente, isto não é verdade. O que não quer dizer que não seja extremamente poderosa! É importante, então, dar um passo atrás e pensar em como usar IA racionalmente e não apenas porque todos  estão (dizem estar) usando. Para esta coluna, selecionei três aspectos que considero muito importantes, e que devem estar na agenda de todos os executivos que visam beneficiar-se desta tecnologia.

Primeiro, é preciso ver IA como "apenas" mais uma tecnologia.

IA é agnóstica em relação às indústrias, ou seja, qualquer tipo de negócio, de alguma forma, pode utilizá-la. Varejo, Telecom, bancos, manufatura. Se por um lado traz vantagens indiscutíveis em relação a ajudar no processo de decisão e eliminar subjetividade, o uso amplo de IA levanta questões importantes sobre como será o futuro do mercado de trabalho, como será o processo de regulação e como lidaremos com questões éticas.

Nesta perspectiva, as organizações devem avaliar o uso de IA como qualquer outra tecnologia: quais são os benefícios potenciais? Quais os riscos envolvidos? Qual o nível de governança necessário? Qual estrutura de controles precisa ser implementada? IA é apenas mais uma tecnologia, dentre tantas outras existentes, e talvez não seja a solução correta para resolver um problema.

Notem que tais perguntas são válidas para adoção de qualquer tecnologia. Servem perfeitamente se estivermos falando, por exemplo, de RPA (robotic process automation), blockchain ou self-service BI (PowerBI, Tableau ou Qlik).

Segundo, é preciso ter uma estratégia e um plano de negócios.

IA é meio, não é fim e, portanto, se vamos usar IA temos que ter claramente definido que problema precisamos resolver e qual estratégia vamos usar. Montar um time interno? Contratar consultoria? Um híbrido de ambos? E, dentro dos diversos tipos de IA, qual é o mais aplicável para resolver nossos problemas de negócio? 

E, também, é preciso que tudo esteja consolidado num plano de negócios. Quanto pretendemos investir? Qual o benefício mensurável esperado? Quais recursos tecnológicos e humanos serão necessários? Qual a taxa de retorno? Quais os riscos de o projeto não atingir seus objetivos?

Terceiro, é preciso capacitar as pessoas.

A tecnologia, de uma forma geral, gera insegurança nas pessoas. "Será que este robô vai tirar meu emprego?" é uma dúvida bastante comum, desde sempre. Pessoalmente, não vejo IA como uma tecnologia que substitui recursos humanos da mesma forma como, por exemplo, RPA. Pelo contrário, acho que a IA ajuda a maioria dos profissionais a tomar decisões melhores.

É importante, no entanto, que todos estejam "a bordo" da adoção da nova tecnologia, é o primeiro passo para isso é que elas entendam a tecnologia (o que é, como funciona, que tipo de problemas resolve). Nos meus workshops, percebo que a maioria das pessoas entende rapidamente os princípios que estão por traz de IA, mas tem muita dificuldade em definir o problema a ser resolvido, o objetivo a ser atingido.

Concluindo, estes são apenas três aspectos, levantados de forma breve.

Valem ainda duas considerações finais: sem dados de qualidade não há IA e, como qualquer nova tecnologia, vale a pena começar pequeno, mas com um objetivo bem definido, tendo em mente que existem prós e contras, e fazer este balanço de forma sábia é, no fundo, o que vai definir as empresas que realmente terão benefícios usando IA.