Quando dizem que Brasileiro tem que ser estudado pela NASA, esse é um dos motivos.
Em primeiro lugar de acordo com a pesquisa “IA Generativa: o que os consumidores desejam”, realizada pela consultoria Thoughtworks com 10 mil pessoas em 10 países, o Brasil é o segundo país mais entusiasmado com os potenciais benefícios que a IA pode trazer. As razões para isso são muitas, e têm a ver com eficiência operacional e mais rentabilidade aos negócios.
A consultoria McKinsey estima que a IA generativa possa adicionar entre US$ 2,6 a US$ 4,4 trilhões em valor anual às empresas. Trazendo outro estudo para evidência, o relatório “Estado da IA na organização”, conduzido em 2022 pela consultoria Deloitte com mais de 2.600 líderes, constatou que 94% deles “concordam que a inteligência artificial transformará seu setor nos próximos cinco anos”.
“A tecnologia está aqui, é poderosa e estamos cada vez mais identificando novos casos de uso”, diz Edgar Garcia, vice-presidente da UiPath, empresa de software de automação empresarial, para a América Latina.
No entanto, apesar do consenso, é verdade também que muitas empresas ainda lutam para progredir em suas agendas de automação e inteligência artificial. O relatório da Deloitte estima que 74% das lideranças consultadas ainda não conseguem capturar retorno, ou valor suficiente, das ações em IA já implementadas.
“É importante identificar o que tem causado essa espécie de subaproveitamento da IA, ou seja, o que pode estar errado no plano de ação. Do contrário, corremos o risco de aumentarmos a distância entre quem já vivencia os benefícios com mais plenitude e quem ainda está se esforçando para isso”, pontua Garcia.
As Barreiras a serem superadas
Embora existam muitas barreiras à adoção eficaz e estratégica da IA, a UiPath lista abaixo três principais entraves, de acordo com sua experiência global no atendimento a mais de 10 mil clientes de diferentes setores, em todo o mundo. Para a empresa, a automação é o músculo que permite operacionalizar o cérebro da IA com mais eficácia. “Unir as duas coisas é o caminho para a obtenção de mais valor com o uso da tecnologia”, diz o VP.
1 – Ausência de um mapa, ou roteiro, das melhores oportunidades para a IA
Adotar a IA considerando questões de escala tem sido um dos principais obstáculos da obtenção de valor tangível com a tecnologia. Para isso, um primeiro passo crítico é identificar os casos de uso de IA mais valiosos e transformadores para a sua empresa, nos quais é mais estratégico se concentrar.
Ocorre que, muitas empresas não conhecem com clareza suficiente as dinâmicas e fluxos de tarefas de processos a ponto de quantificar os potenciais benefícios da inserção da IA nessa engrenagem.
“Mas há uma maneira de contornar esse obstáculo. Em vez de examinar manualmente os fluxos, que normalmente são muitos, o uso de recursos de automação, como a mineração de processos, de tarefas e comunicações, e a descoberta contínua, podem ajudar na identificação mais rápida das oportunidades mais atraentes”, salienta Edgar.
A mineração de processos analisa as pegadas digitais deixadas por softwares para entender com precisão os caminhos percorridos do início ao fim. A ideia é criar um mapa processual detalhado para, depois, identificar as partes do fluxo de trabalho em que a IA certamente agregará mais valor.
Já mineração de tarefas se debruça sobre as atividades de trabalho dos colaboradores e enxerga onde melhorias contínuas podem ser empregadas; e a de comunicações faz uso da inteligência artificial para vasculhar e compreender dados não estruturados que trafegam em e-mails, na transcrição de chamadas de clientes, entre outras plataformas.
2 – Habilidades e conhecimentos limitados
A falta de experiência e conhecimento sobre a tecnologia deixa muitos executivos apreensivos e inseguros para o ganho de escala no uso da IA. Esta foi justamente a barreira mais citada no Índice Global de Adoção de IA da IBM 2023.
“Mas, felizmente, a maioria das organizações não precisa de talentos especializados para gerar mais valor a partir da tecnologia.
Atualmente, as ferramentas de código baixo e sem código permitem que colaboradores, mesmo aqueles que não são de TI, usem, treinem e ajustem a IA às demandas processuais das tarefas e do negócio”, comenta Garcia.
Uma destas ferramentas é o Processamento de Documentos Inteligentes (IDP), que vem se destacando por conta da sua popularidade e impacto positivo. Em indústrias, como a de seguros, por exemplo, que gerenciam milhões de documentos não estruturados, o IDP permite a extração de informações úteis em menos tempo e com mais segurança, o que é um grande avanço.
Atualmente os modelos de IA construídos com aprendizado ativo podem ser treinados mais rapidamente, e por meio de menos exemplos, sem comprometer a precisão ou o desempenho.
As ferramentas de aprendizado ativo e sem código permitem que as organizações iniciem a operacionalização da IA rapidamente, mesmo sem haver experiência interna e especializada para isso.
3 – Preocupações sobre confiança, privacidade e segurança
Desde que o lançamento do ChatGPT abriu os olhos das empresas para o poder da IA, muitos líderes corporativos têm expressado preocupações quanto ao gerenciamento de dados confidenciais.
O estudo sobre tendências de automação para 2024 relata que, embora lideranças reconheçam o valor potencial da IA, há também a consciência clara de seus riscos potenciais. A governança da IA é foco de iniciativas inovadoras na empresa, como a inserção de camadas de segurança na plataforma AI, que, por meio de criptografia avançada, salva informações de identificação pessoal (PII) em repouso e em trânsito. A filtragem de dados sensíveis impede o acesso e o uso não autorizados.
Conclusão
Devemos nos preparar para extrair o máximo das IAs, pois se os comandos para essas ferramentas não forem igualmente inteligentes, as consequências podem ser catastróficas. Mas não se preocupe, a DIP Distribuidora utiliza as IAs para maximizar todo processo de vendas e obter mais ofertas para você.
