Como a IA e a transformação digital estão conectadas
A inteligência artificial (IA) é o campo de estudo dedicado à criação de máquinas “inteligentes”. Aplicada à área de negócios, essa inteligência é fundamental para a transformação digital (DX), processo que envolve a transformação de todas as atividades e operações de uma organização.
A inteligência na inteligência artificial refere-se a capacidades semelhantes às humanas como raciocínio, resolução de problemas, aprendizado de idiomas, lógica, análise ou reconhecimento de padrões. São habilidades que permitem que as máquinas imitem o pensamento humano. As tarefas de IA podem ser corriqueiras (como perceber e descrever uma pintura ou traduzir um texto), formais (como auxiliar no gerenciamento de projetos e alocação de recursos ou resolver um cubo mágico) ou especializadas (como detectar ameaças à segurança cibernética ou alimentar carros autônomos).
A transformação digital muda fundamentalmente como uma organização opera e entrega valor, indo além da simples conversão de informações e processos analógicos em formatos digitais. Envolve uma revisão abrangente dos principais processos, fluxos de trabalho e gerenciamento da experiência do cliente da organização. Ao integrar a tecnologia a todos os produtos, operações e funções, a transformação digital remodela todo o cenário de negócios.
“Esta jornada de ‘digitalização’ tem 100 anos”, diz Prasad Akella, fundador da Drishti, uma empresa de análise de vídeo de IA. “Há um processo de metamorfose que ocorre e a digitalização muda de aspecto em cada geração. Mas isso remonta à ideia de que você está tentando automatizar muito mais e que há menos trabalho humano acontecendo. Nos Estados Unidos, há 100 anos, 80% da população estava envolvida na agricultura. Hoje, é menos de 10% da população. Isso ocorreu porque a mecanização foi a primeira forma de digitalização”.
A transformação digital em si está sempre se transformando. A iteração atual é mais do que a mecanização; trata-se da integração da tecnologia a todos os aspectos do funcionamento e da operação da empresa, o que também significa fazer mudanças fundamentais na cultura geral. Os efeitos podem ser vistos no relacionamento da empresa com os próprios dados e nas maneiras como funcionários trabalham individualmente, equipes trabalham juntas e processos de negócios funcionam em geral.
Cada empresa é diferente, então cada uma terá um roteiro ligeiramente diferente para a transformação digital, com base nas necessidades e metas individuais. Porém, todas as transformações digitais bem-sucedidas têm um elemento em comum: elas giram em torno da experiência do cliente.
Mas o que queremos dizer quando falamos de transformação? “As empresas estão mudando sua oferta básica e o produto em si”, diz Mahesh Makhija, sócio e consultor da EY India. “Pense na empresa como um banco: antigamente, um banco era um lugar em que você ia com seu dinheiro pessoal ou para obter um empréstimo. Mas agora, usando o digital e a lógica analítica, eles oferecem uma experiência completa. Enquanto consumidor, é quase como ter uma experiência de e-commerce. O setor hipotecário está ajudando a pessoa a encontrar uma casa. Você vai além da sua oferta principal e entende as necessidades do cliente, está construindo um monte de novos produtos e serviços para poder atender a esse cliente.”
Por exemplo, clientes de pequenas empresas tradicionalmente abordavam o banco para obter um empréstimo para pequenas empresas. Mas agora, diz Makhija, “o banco vai ajudar em todo o caminho, desde a aquisição de laptops, compras, declarações de impostos e folha de pagamento… Tudo isso vem do banco. O próprio banco está oferecendo todos esses serviços na tentativa de obter e reter mais clientes. É isso que está acontecendo do ponto de vista da transformação digital.”
As quatro dimensões da transformação digital são tecnologias, atividades, limites e metas. De acordo com um artigo sobre a “estrutura de prontidão da IA” publicado na revista Business Horizons, essas são as quatro grandes dimensões da vida e da cultura organizacional e, portanto, as quatro grandes áreas nas quais uma organização pode passar por transformações:
- Tecnologias: as novas tecnologias digitais são um requisito inerente à transformação digital; por sua vez, elas moldam as atividades, os limites e as metas da organização.
- Atividades: as tecnologias podem influenciar quais ações em uma organização podem ser otimizadas, aumentadas ou completamente transformadas, afetando as tarefas atribuídas e as habilidades exigidas. Os algoritmos de aprendizagem, por exemplo, podem mudar fundamentalmente a natureza da especialização em uma organização, reformulando os limites ocupacionais.
- Limites: muitos tipos de limites podem mudar em uma organização com a introdução de tecnologias digitais — produtos físicos são aprimorados com componentes digitais, espaços de trabalho físicos são cada vez mais substituídos pelos remotos, habilidades são significativamente substituídas e todo o relacionamento de uma organização com os clientes muda.
- Metas: a transformação digital envolve a criação de novos processos, novos produtos e, por fim, novas metas; isso tem um impacto profundo na identidade de uma organização. A força motriz por trás desse processo são as novas tecnologias digitais.
| Dimensão da transformação digital | Manifesta-se em… |
|---|---|
| Tecnologias | Mudanças na tecnologia digital |
| Atividades | Mudanças nas atividades, desencadeadas por mudanças na tecnologia digital |
| Limites | Mudanças nos limites, desencadeadas por mudanças na tecnologia digital |
| Metas | Mudanças nas metas, desencadeadas por mudanças na tecnologia digital |
Você pode usar essas quatro dimensões da tecnologia digital para avaliar a situação e a capacidade atuais, bem como as expectativas e necessidades futuras de uma organização. É uma fonte de informações para líderes saberem em quais fatores os funcionários estão confiantes e em quais não têm certeza.
Pesquisas citadas na California Management Review observaram que 85% das organizações relataram planos para implementar a IA em 2016–2017 e 20% das organizações relataram já ter feito isso. De acordo com um relatório da Research and Markets do início deste ano, espera-se que o mercado de inteligência artificial tenha se expandido a uma taxa de crescimento anual composta de 52% durante o período de 2017 a 2025.
“A IA atua como um catalisador para iniciativas de transformação digital em todos os setores”, diz Babu George, editor da Digital Transformation in Business and Society: Theory and Cases. “Com sua capacidade de processar grandes quantidades de dados, automatizar processos e gerar insights, a IA sustentará as tecnologias que impulsionam a onda digital. Por outro lado, o dilúvio de dados da transformação digital alimenta o desenvolvimento da IA, criando um ciclo virtuoso.”
Em que aspectos a IA é diferente da automação?
Tanto a IA quanto a automação ajudam as empresas a operar com mais eficiência, reduzindo custos, cumprindo tarefas com mais rapidez e precisão e aproveitando os dados mais eficientemente. No entanto, a IA envolve sistemas que podem aprender, tomar decisões e se adaptar ao longo do tempo, enquanto a automação se refere à tecnologia programada para executar tarefas repetitivas de forma consistente.
Aqui estão algumas das diferenças importantes entre a IA e a automação:
- Natureza do processo: automação refere-se ao processo de criar um hardware ou software que possa executar tarefas sem intervenção humana. Inteligência artificial é a ciência da criação de tecnologia que pode tentar combinar ou até mesmo competir com a inteligência e o comportamento humanos.
- Quantidade de dados: a automação opera com um conjunto finito de dados claramente definidos, pois as máquinas seguem uma programação fixa para executar as tarefas mecanicamente. Por outro lado, a IA requer quantidades muito maiores de dados para funcionar e pode lidar com um pouco de incerteza, semelhante ao cérebro humano.
- Tipo de pensamento: os sistemas automatizados usam um conjunto fixo e linear de etapas quando executam tarefas. Os sistemas de IA tentam imitar o pensamento e o raciocínio humanos, para que respondam e reconheçam padrões de informação mais complexos. A IA usa muitas tecnologias para processar rapidamente enormes conjuntos de dados por meio de análise matemática ou raciocínio lógico e, em seguida, tenta tomar decisões ou previsões.
- Supervisão exigida: os sistemas automatizados destinam-se a reduzir o trabalho humano em tarefas repetitivas e não devem exigir supervisão. A IA precisa ser mais colaborativa, particularmente quando introduzida inicialmente em uma organização ou fluxo de trabalho.
- Propósito do trabalho: a automação trata de tarefas repetitivas; não envolve o aprendizado de máquina de novos processos ou a necessidade de pensar por si só. Por outro lado, os sistemas de IA são capazes de se adaptar a novas circunstâncias, aprender com dados e experiências, responder contextualmente e melhorar ao longo do tempo. Eles podem lidar com tarefas complexas e não estruturadas que podem exigir compreensão e raciocínio contextuais.
IA vs. Automação | ||
|---|---|---|
| IA | Automação | |
| Natureza do trabalho | A IA imita a inteligência humana. | Os sistemas automatizados executam tarefas automaticamente. |
| Quantidade de dados | Requer grandes quantidades de dados e envolve alguma incerteza. | Podem trabalhar com informações finitas e exigem uma programação clara. |
| Tipo de pensamento | Pode reconhecer padrões, raciocinar, tomar decisões e fazer previsões. | Seguem um conjunto fixo e linear de etapas repetidamente. |
| Necessidade de supervisão | Requer colaboração. | Não devem exigir colaboração, o que economiza o tempo exigido para supervisionar. |
| Propósito do trabalho | Aprende com a experiência, se adapta a novas circunstâncias e responde ao contexto. | Repetem o mesmo conjunto de tarefas. |
Por que a IA é importante para a transformação digital?
À medida que as empresas continuam a se adaptar às mudanças no cenário digital e o setor da inteligência artificial cresce, a IA está se tornando crucial para estratégias de transformação digital bem-sucedidas. A adoção da IA pode melhorar a lucratividade e a experiência do cliente, além de aprimorar os recursos de tomada de decisão de líderes empresariais.
“A IA já se tornou essencial para a transformação digital em um futuro próximo, devido à sua capacidade de aumentar as capacidades humanas em toda a cadeia de valor”, diz George. “Os principais benefícios incluem hiperautomação que reduz custos, lógica analítica avançada para decisões mais inteligentes e automação inteligente de processos que aumenta a produtividade. Além disso, a IA permite modelos de negócios inovadores, como manutenção preditiva, preços dinâmicos e hiperpersonalização, por fim, convertendo-se em maior lucratividade e vantagens competitivas.”
- Melhor lógica analítica: a IA permite que as organizações processem mais dados com mais rapidez, ajudando-as a ver novas conexões e padrões e a fazer previsões melhores. Por exemplo, quando supervisionada adequadamente, a IA pode ajudar as empresas de lógica analítica de saúde a identificar novos grupos de pacientes em risco; da mesma forma, uma empresa de marketing pode se beneficiar com a análise dos dados de e-commerce do site pela IA para direcionar melhor as campanhas.
- Tomada de decisão aprimorada: ao processar mais dados com mais rapidez, a IA capacita as organizações a tomar decisões mais informadas com base nos padrões que ela identifica e nas conexões que faz. Por sua vez, as empresas adquirem insights acionáveis que podem usar para se manterem flexíveis e adaptáveis. Por exemplo, uma empresa de gerenciamento financeiro pode usar a IA para discernir novas oportunidades e riscos e, em seguida, usar essas informações para aconselhar melhor os clientes.
- Maior rentabilidade: desde a redução de custos até o corte de resíduos, a IA pode ajudar a melhorar as margens de lucro, otimizando processos e melhorando a logística. Por exemplo, uma fabricante pode utilizar a IA para ajudar na manutenção de equipamentos, ou um serviço de carros ou hotel poderia usá-la para ajudar na precificação dinâmica.
- Perfil aprimorado de clientes: usando mais dados, a IA pode ajudar a criar perfis de clientes mais claros e detalhados que as empresas podem usar para entender melhor as necessidades de seus clientes. Um banco, por exemplo, pode usar a IA para analisar padrões de gastos e ajudar a projetar ofertas personalizadas como empréstimos ou carteiras específicas.
- Melhoria da experiência do cliente: a IA também pode ajudar as empresas a melhorar a experiência geral do cliente. Empresas e sistemas mais tradicionais terão uma quantidade fixa de conhecimento e casos de uso para aprender, enquanto a IA pode ajudar a prever problemas que os clientes ainda não enfrentaram.
Casos de uso da IA e de transformação digital
A IA pode ser adaptada de forma criativa para vários fins de negócios. É provável que diferentes setores usem diferentes tipos de soluções de IA por diferentes motivos, mas a maioria das soluções pode ser aplicada em todos os setores.
Veja abaixo alguns casos de uso da IA na vida real que estão sendo implantados pelas empresas:
experiência do cliente: os mecanismos com tecnologia de IA podem usar dados sobre compras, consultas, atividades de rede social e localização de clientes para ajudar as empresas a adaptar ofertas e recomendações. Por exemplo, a Booking.com usa modelos de aprendizado de máquina para fornecer aos clientes recomendações direcionadas para hotéis e voos com base em suas atividades, e seu Planejador de Viagens de IA responde às consultas dos clientes enquanto eles planejam as próprias viagens. Erica, a assistente virtual do Bank of America, fornece consultoria financeira para clientes e ajuda a realizar transações com perfeição.
- Prevenção de fraudes: é uma atividade que geralmente requer o processamento rápido de grandes quantidades de dados e o reconhecimento de padrões para identificar anomalias, tornando a IA uma ferramenta poderosa para o trabalho. Um estudo da IBM de 2021 observou que a automação da segurança e a IA economizaram custos significativos de violação para as empresas. Quem não usou a IA pagou mais do que o dobro do valor pago por quem a usou. O mercado de lógica analítica de fraudes está se expandindo rapidamente, quase dobrando entre 2021 e 2023. O PayPal usa ferramentas de IA para analisar dados de transações e atribuir uma pontuação de risco para cada transação, a fim de diferenciar entre as legítimas e as fraudulentas.
- Design generativo: a tecnologia de IA pode gerar inúmeras opções de design de produtos usando parâmetros fixos e algoritmos avançados para ajudar engenheiros, designers e arquitetos a desenvolver produtos mais rapidamente com base nos protótipos imediatamente disponíveis. Por exemplo, s fabricante de aeronaves Airbus usou o design generativo para criar uma estrutura de “partição biônica” que poderia ajudar a reduzir as emissões de dióxido de carbono.
- Automação robótica de processos (RPA): pode tornar as empresas mais eficientes e simplificadas, automatizando tarefas de rotina e fluxos de trabalho manuais e reduzindo a pressão sobre funcionários. Por exemplo, a IBM usou extensivamente a RPA em seu departamento de RH; durante o processo de integração, o software de RPA faz toda a digitalização e validação de documentos e conduz a inserção de dados básicos de novos funcionários. A equipe de RH fica liberada para se concentrar em iniciativas mais estratégicas, como o engajamento de funcionários. As seguradoras são outro exemplo; usando RPA e lógica analítica de dados, essas empresas podem validar e processar rapidamente as informações em formulários de sinistros, melhorando a satisfação do cliente.
- Análise de sentimento: o processamento de linguagem natural (PLN) pode ajudar os sistemas a analisar as interações com clientes e obter informações sobre seu contexto e histórico emocional para ajudar nas campanhas de vendas e marketing. A análise de sentimento envolve entender o pensamento e a motivação emocional por trás das coisas que o público diz publicamente e transformar essa análise em itens de ação. Por exemplo, a Amazon usa a análise de sentimentos das avaliações dos clientes para avaliar a satisfação geral e melhorar as recomendações de produtos.
- Otimização da cadeia de suprimentos a IA ajuda as empresas a planejar e otimizar a logística e gerenciar a cadeia de suprimentos. Um estudo de 2021 da McKinsey observou que o gerenciamento da cadeia de suprimentos alimentado por IA melhorou os custos de logística em 15%, os níveis de estoque em 35% e os níveis de serviço em 65% nas empresas que adotaram precocemente, em comparação com as empresas que foram mais lentas na adoção. Um exemplo de gerenciamento da cadeia de suprimentos alimentado por IA é a plataforma de logística ORION (Otimização e navegação integradas na estrada, On-Road Integrated Optimization and Navigation) da UPS, que mapeia a maioria das rotas domésticas da empresa e ajuda a resolver problemas com o roteamento e os cronogramas dos veículos. A ORION usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar padrões de tráfego, condições climáticas e outras informações em tempo real para gerar rotas de entrega otimizadas para motoristas da UPS.
Caso de estudo da transformação digital de IA
Existem infinitas maneiras pelas quais a IA pode ser adaptada a uma organização específica para promover sua jornada de transformação digital. A transformação digital está acontecendo em todos os lugares ao nosso redor, o tempo todo. Aqui está a história de uma equipe.
Kelly Cheng é chefe de marketing da Goldcast, uma plataforma de eventos B2B que ajuda as empresas a organizar webinars, cúpulas virtuais e todos os tipos de eventos híbridos. De acordo com Cheng, a IA mudou fundamentalmente a forma como a equipe trabalha e economizou tempo. É algo crucial em um momento como este, diz ela, quando as demissões são generalizadas e as empresas em todos os lugares estão se vendo incapazes de sustentar a receita ou o pipeline que estão criando.
“Houve uma grande mudança em termos de necessidade de eficiência”, diz ela, “mas isso é muito conflitante com o trabalho de marketing, porque o trabalho de marketing é criativo. Não é um trabalho eficiente.” Pode levar meses para criar parte do material que equipes de marketing como a de Cheng estão se esforçando para criar, mas equipes em todos os lugares estão observando que não têm tempo ou recursos suficientes.
É aí que entra a IA. “A IA pode servir aos profissionais de marketing como uma ferramenta realmente eficaz para debater ideias”, diz Cheng. “O marketing é uma daquelas atividades que nunca serão realmente substituídas por robôs, porque você tem um pensamento original e precisa de autenticidade para que ele seja eficaz. Mas como o marketing pode alavancar a IA para realmente ajudá-los a fazer mais com menos é de fato no brainstorming.”
Na Goldcast, as equipes usam ferramentas de IA para ajudar a criar tópicos de eventos ou webinars. Em seguida, a Goldcast configura o evento e o produto final é em formato de vídeo. Esse é o material original que a equipe de Cheng usa para criar seu conteúdo de marketing. Com as atuais limitações de recursos, a equipe de Cheng se apoia na IA para ajudar a encontrar ideias de marketing rapidamente nos eventos registrados. “Você tem o vídeo original e autêntico, um webinar ao vivo ou um painel de liderança de pensamento que você capturou, mas ninguém vai realmente se sentar lá e assistir a 60 minutos de vídeo”, diz Cheng. “A maneira como as pessoas consomem conteúdo agora é muito ágil.”
Criar conteúdo no estilo TikTok ou Instagram com base em um material de origem tão pesado exigiria muitos recursos se trabalhasse apenas com um editor de vídeo; isso significaria assistir repetidamente a longos webinars para encontrar os momentos certos para usar. Além disso, como Cheng aponta: “o editor de vídeo não é o especialista no assunto. Ele não sabe quais partes cortar e qual parte seu público vai realmente amar.” Essa é a experiência da equipe de marketing.
Na Goldcast, todo o conteúdo, webinars, eventos, reuniões internas, gravações do Zoom e demonstrações de produtos, é movido para um laboratório de conteúdo designado. Em seguida, o programa de IA gera uma transcrição de cada gravação e, em seguida, “o mundo é seu”, diz Cheng. (Nossa ligação foi gravada no programa dela, e a transcrição gerada exigiu edição mínima de qualquer um de nós.) Você economizou centenas de horas usando a ajuda de uma IA que identificou para você os cinco momentos principais em uma reunião ou um painel de uma hora.
O programa específico da Goldcast também corta e cria cinco videoclipes principais que podem ser usados para interagir com consumidores: pessoas que podem ter estado na plateia do evento, que podem ter perdido o evento ou desejado um resumo, ou que estão simplesmente navegando no LinkedIn. “Criar vídeos curtos com base em vídeos longos significa que você pode fazer mais com menos, e isso realmente estende a vida útil desse vídeo longo”, diz Cheng. “Você pode realmente ampliar seu público dessa maneira.”
O Laboratório de conteúdo da empresa também pode ser solicitado a gerar resultados específicos: escrever texto para uma publicação no LinkedIn para acompanhar um vídeo específico, criar um esboço para um artigo orientado por SEO sobre um evento, enviar um e-mail de acompanhamento para participantes de um webinar específico ou criar resumos ou escrever perguntas frequentes após reuniões internas.
“Estamos pensando em como podemos continuar a aplicar IA à plataforma para torná-la mais funcional e mais eficiente para as equipes de marketing usarem”, diz Cheng. “Mas isso é ao vivo. Isso está totalmente no produto e as pessoas estão pagando por isso.”
Para empresas e equipes que desejam adotar ferramentas de IA para sua jornada de transformação digital, Cheng recomenda simplesmente entrar de cabeça. “Minha dica é apenas começar a criar, começar a usar e testar e experimentar e ver o que funciona”, diz ela. “Continue experimentando até ter algo que possa ser lançado. Este é um mercado muito inicial. Há muitas inovações que ainda estão acontecendo. Se você quer realmente encontrar os benefícios da eficiência, de ter mais criatividade, você tem que começar agora. Caso contrário, levaria muito tempo para nossas equipes acompanharem as tecnologias existentes.”
Como usar a IA para ajudar na transformação digital da organização
Ao implementar um novo sistema de IA na organização, certifique-se de ter todas as informações necessárias e reunir o máximo de recursos possível. Em seguida, defina casos de uso específicos, crie equipes multifuncionais e desenvolva, treine e integre modelos de IA aos sistemas existentes.
Siga estas etapas para ajudar na transformação digital usando a IA:
- Identifique objetivos e desafios
Comece identificando os objetivos específicos que você deseja abordar com a IA e os desafios para os quais deseja usá-la. Pode ser impulsionar mudanças e inovações para ajudar sua organização a se mover para novas áreas ou ajudar os negócios como de costume com maior eficiência operacional.
- Avalie a prontidão dos dados
Os sistemas de IA não podem funcionar sem a quantidade e a qualidade certas dos dados. Antes de implementar quaisquer novos sistemas de IA, certifique-se de que a sua atual infraestrutura de dados possa suportá-los. Se não for possível, comece aumentando sua coleta e integração de dados.
- Defina os casos de uso
Concentre-se em projetos específicos que maximizam o impacto e o valor da IA, tendo em mente as metas organizacionais.
- Crie equipes multifuncionais
A implementação bem-sucedida de novas ferramentas de IA na organização requer colaboração. Crie equipes que incluam diferentes tipos de especialistas, incluindo cientistas de dados, desenvolvedores, analistas e especialistas em infraestrutura de TI. A introdução de ferramentas de IA também requer especialistas como especialistas em gerenciamento de mudanças e diretores de conformidade. São pessoas que mantêm as iniciativas de IA focadas e sempre alinhadas aos objetivos de negócios.
- Desenvolva um modelo de IA
Dependendo das necessidades e dados específicos, escolha um modelo de IA para criar. Aqui estão alguns exemplos genéricos de modelos que podem agregar valor à organização:
- Modelo de aprendizado profunda: é um tipo de aprendizado de máquina que requer muito mais dados e recursos computacionais para ser executado. Os modelos de aprendizagem profunda são responsáveis pelo processamento de linguagem natural, a qual é responsável por chatbots e assistentes virtuais.
- Modelo de aprendizado de máquina: um tipo de modelo que pode ajudar a obter insights de dados ou automatizar processos. Ele melhoraria tarefas como previsão de tendências, segmentação de clientes para campanhas de marketing ou análise de vídeos simples para controle de qualidade.
- Modelo de IA simbólica: aprende diretamente com a experiência humana, não com os dados; segue regras que são programadas no sistema por especialistas reais. Por exemplo, os sistemas podem ser usados para análise de imagens em campos médicos para ajudar profissionais de diagnóstico.
- Treine seu modelo de IA
Depois de decidir qual será o modelo de IA, treine-o para abordar os casos de uso específicos identificados anteriormente e execute um teste para avaliá-lo. Faça os ajustes necessários.
- Integre aos sistemas existentes
Integre a nova solução de IA com os fluxos de trabalho e aplicativos atuais para permitir uma adoção tranquila. Pode envolver o desenvolvimento de APIs, conectores ou integrações personalizadas. Em seguida, execute a implementação piloto em um caso de uso real para avaliar a eficácia e a facilidade de uso da solução. Colete feedback de todas as partes interessadas, incluindo funcionários e usuários finais.
- Monitore o desempenho
Acompanhe continuamente o desempenho dos modelos de IA e use o feedback para refiná-los ao longo do tempo. Implemente mecanismos para monitorar métricas-chave, detectar anomalias e reciclar modelos conforme necessário para manter sua precisão e relevância.
- Escale para toda a organização
Depois que a fase piloto for bem-sucedida, você pode expandir as soluções de IA para diferentes departamentos ou equipes. Considere as iniciativas e requisitos de cada departamento e estabeleça um roteiro para o processo de colocação em escala
- Invista em talentos
A necessidade de longo prazo de qualquer organização que implemente a IA aos seus negócios é uma força de trabalho treinada com as habilidades e conhecimentos certos. Considere desenvolver recursos internos continuamente em áreas como ciência de dados e IA para garantir que a organização tenha os recursos e a experiência exigidos para impulsionar a transformação digital no futuro.
Kit de ferramentas de IA
Baixe o kit de ferramentas de IA
Use os recursos deste kit de ferramentas de IA gratuito para ajudar a começar com o processo de adoção da IA. O kit inclui guias detalhados para avaliar a prontidão, a estratégia e a ética em IA.
Neste kit, você encontrará…
- Uma Planilha de estrutura da estratégia de IA para criar as próprias diretrizes e práticas recomendadas que alinham a estratégia de IA com os objetivos de negócios.
- Uma Avaliação de prontidão de IA para Microsoft Word para ajudar a avaliar a prontidão da organização para a adoção da IA, considerando fatores como infraestrutura de dados, talentos, conformidade e outros. Inclui uma planilha para ajudar você a fazer um brainstorming de algumas perguntas de ponto de partida e uma lista de verificação.
- Uma pasta de trabalho de planejamento de diretrizes éticas de IA para Microsoft Word para ajudar a elaborar as próprias diretrizes para o manual da empresa, garantindo que você se envolva no desenvolvimento e integração éticos e responsáveis da IA.
Conselhos de especialistas para uso da IA para a transformação digital
A coisa mais importante a lembrar é que investir na transformação digital da organização é sempre um processo contínuo, e a introdução da IA pode não ser um evento único. Mantenha a menta aberta à experimentação, seja ágil, mantenha-se em contato com tendências e tecnologias emergentes e incentive uma cultura na organização que se esforce para o desenvolvimento contínuo.
Elias Hayek é consultor independente de gerenciamento e estratégia e ex-instrutor de negócios no Algonquin College. Em seu artigo, “A Leader's Framework for AI Application in Business”, ele identifica o que chama de “Roda do ponto de partida da IA”, que começa com a primeira rodada de perguntas e preocupações que líderes empresariais devem levantar ao considerar a implementação da IA:
- O que a IA pode fazer para nos ajudar a inovar, superar a concorrência e melhorar o desempenho dos negócios?
- A IA é boa para nossos negócios e nosso setor? De quais recursos precisamos para esse tipo de projeto?
- Como e por onde devemos começar? Agora é um bom momento para implementar a IA?
- Quanto precisamos investir e como justificar o ROI?
- Qual é o impacto na nossa organização? Quem será impactado?
- Quais são os desafios esperados, dadas as controvérsias em relação à IA?
Para organizar as preocupações e ajudar líderes empresariais a prever desafios e pensar em soluções, Hayek criou a “estrutura do triplo S”. Usando os princípios de escopo, estratégia e estrutura, a implementação da IA pode ser tranquila e bem-sucedida.
“Segundo a minha própria experiência, dois grandes problemas surgem na implementação da IA nas organizações”, disse Hayek à Smartsheet. “O primeiro está relacionado à incompreensão do uso da tecnologia por gerentes de nível médio. Agora, às vezes essas pessoas estão familiarizadas com aplicativos de IA, mas não têm treinamento adequado ou não conseguem ver os benefícios de usar a IA nos trabalhos diários. Essas pessoas geralmente são os impulsionadores da mudança, e é aí que muitos projetos de transformação digital encontram um obstáculo. O segundo desafio está relacionado a uma lacuna no desenvolvimento da estratégia no nível superior. Muitos líderes querem implementar a IA em suas organizações, mas não entendem realmente como criar valor com a IA. Eles não entendem a tecnologia — talvez porque ela esteja na moda e todos queiram participar — e, no final das contas, acabam elaborando estratégias de transformação digital que não têm realmente um escopo ou propósito. A IA continua sendo uma palavra da moda no escritório, sem aplicação real.”
O conselho de Hayek para combater esses problemas potenciais é "enfrentar esses desafios antes mesmo de pensar na adoção da IA". É aí que entra a “estrutura do triplo S”. “O Escopo (Scope) ajuda líderes de todos os níveis da organização a se unirem e debaterem a melhor solução de IA em seu caso específico. Em outras palavras, o que eles realmente querem que a IA alcance para a organização?” Hayek diz. “A partir daí, os líderes passam a desenvolver uma estratégia que corresponda aos objetivos organizacionais. Uma vez que os objetivos e a estratégia estejam claros, a estrutura da execução vem por último. Com gerentes de nível médio envolvidos em todo o processo, a adoção é mais fácil e a mudança acontece mais rapidamente.”
Como implementar a IA para a transformação digital da organização
A implementação da IA é o primeiro e mais importante investimento para a sua jornada de transformação digital. A IA pode ajudar em quase todos os aspectos do negócio, mas também requer colaboração, manutenção e comunicação.
Como você pode aprender neste guia para baixar sobre transformação digital, a revisão das operações digitais de uma empresa requer uma ação planejada e estratégica. Depois de decidir investir em IA para a transformação digital, lembre-se da importância dessas etapas principais:
- Definir o problema: a etapa mais importante antes de implementar um sistema de IA. É fundamental definir claramente qual problema a IA está resolvendo. O que você está tentando alcançar e o que a IA fará para ajudar você nisso? Também é importante decidir sobre o seu sistema de avaliação no início. Antes de começar a implementar, saiba quais fatores ou métricas você usará para fazer sua avaliação do sistema de IA.
- Treinamento e colaboração: líderes da empresa são responsáveis por garantir o conforto dos funcionários com o sistema de IA implementado e por mostrar às equipes como podem incorporar a IA com sucesso nos departamentos e nos processos de trabalho. Envolve determinar quais funções serão afetadas pela IA e como, além de garantir que todos sejam treinados e qualificados conforme exigido.
- Incentivar a inovação: parte de garantir que os funcionários se sintam confortáveis com os novos sistemas de IA é criar espaço para que compartilhem ideias e explorem à medida que descobrem novos detalhes e conhecem a tecnologia. A colaboração entre departamentos pode construir pontes e, por fim, melhorar a eficiência e a motivação de todos. Não são apenas processos e fluxos de trabalho que estão passando por transformações na organização; as pessoas e as perspectivas também estão.
- Integração: uma estratégia eficaz de implementação de IA sempre considera como integrar os novos sistemas aos que já estão em vigor. O processo deve ser o mais tranquilo possível, evitando interrupções e melhorando a produtividade. Todos os funcionários que precisam usar o novo sistema devem estar atualizados.
As organizações podem aproveitar a IA para a transformação digital de várias maneiras. Aqui estão algumas das funções que ela pode ajudar a melhorar na organização:
- Atendimento ao cliente: chatbots e assistentes virtuais podem oferecer atendimento personalizado e recomendações aos clientes, melhorando o engajamento e a fidelidade. A IA também pode ser usada para analisar o comportamento e o feedback de clientes e fazer análises de sentimentos para entender melhor as preferências. Além disso, a capacidade da IA de ajudar com tarefas, do roteamento automatizado de tíquetes ao suporte multilíngue, facilita a conexão dos clientes ao departamento ou executivo certo, melhorando a experiência em geral.
- Finanças e contabilidade: a IA pode automatizar tarefas financeiras de rotina como inserção de dados, contabilidade, faturamento, gerenciamento de despesas e reconciliação; chatbots e assistentes virtuais também podem ajudar a resolver dúvidas ou preocupações financeiras de clientes ou funcionários, e algumas ferramentas de IA são especializadas na detecção de transações fraudulentas ou anômalas. A modelagem preditiva e a lógica analítica de dados também podem agilizar o orçamento e a previsão.
- Recursos humanos: desde o anúncio de emprego, recrutamento e triagem até a integração e supervisão, a IA pode automatizar os processos de RH para permitir que os funcionários passem mais tempo pensando sobre os talentos de maneira mais crítica. Pode envolver a construção de engajamento, o preenchimento das lacunas nas habilidades e a realização de análises da força de trabalho.
- Marketing e vendas: como mostra a Goldcast, a IA pode agilizar e melhorar o processo de marketing e vendas de várias maneiras. Ela pode ajudar na realização de pesquisas de mercado, análise de dados de clientes, previsão de tendências, previsão de vendas, criação de mensagens personalizadas, condensação de grandes quantidades de conteúdo em porções gerenciáveis e muito mais.
- Operações: a IA pode agilizar e otimizar os processos internos entre os departamentos. Para melhorar as operações de uma organização, a IA pode reduzir os custos melhorando processos como inserção de dados, cronograma de manutenção, processamento de documentos e controle de qualidade. As ferramentas de IA também ajudam a gerenciar e avaliar a força de trabalho e otimizar a logística para minimizar os custos de transporte e monitorar o inventário.
- Desenvolvimento de produtos: os sistemas de IA podem ajudar a gerar ou inspirar novas ideias por meio de pesquisas e previsões de demanda e novas tendências. Eles também podem acelerar o ciclo de vida do desenvolvimento do produto, melhorando o design e a prototipagem.
- Pesquisa e desenvolvimento: a IA pode ajudar a analisar grandes conjuntos de dados e prever resultados para diferentes decisões de negócios com base na modelagem preditiva. Ela pode ajudar a descobrir insights, tendências e padrões acionáveis, bem como informar o planejamento estratégico, o gerenciamento de riscos e a inteligência de mercado. A IA também pode ser usada para projetar e conduzir experimentos automaticamente, ajustando a análise em tempo real com base nos resultados.
- Gerenciamento de riscos e conformidade: os recursos preditivos da IA permitem detectar e prever eficientemente os riscos e a volatilidade, além de garantir a conformidade. Algumas ferramentas podem modelar cenários de risco para ajudar as empresas a entender o impacto de diferentes eventos.
Qual é o futuro da IA na transformação digital?
Em resumo, a IA promete ser indispensável para o futuro da transformação digital. O processo de adoção ainda está nos estágios iniciais, mas as empresas que começarem a integrar a IA agora estarão em melhores condições para liderar em inovação e a eficiência.
A criação de “plataformas altamente intuitivas e sem código” habilitadas pela IA, de acordo com George, é um divisor de águas para empresas em todos os lugares. Ela permite que as empresas desenvolvam aplicativos personalizados, “tornando a transformação digital acessível para organizações de todos os tamanhos”. Da personalização de produtos e experiências individualizadas à condução de “sistemas modulares de autoaprendizagem que se adaptam continuamente” e “otimizam processos, alocação de recursos e tomada de decisão”, a IA mudará a própria noção de autonomia e liderança nos negócios.
“A mudança mais importante”, George percebe, será “a resolução de problemas preditiva e proativa: a IA permitirá que as empresas prevejam e abordem proativamente os problemas potenciais, desde interrupções na cadeia de suprimentos até rotatividade de clientes, aproveitando grandes quantidades de dados e lógica analítica preditiva avançada.”
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