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Inteligência Artificial Negócios
Imagem de um robô androide manipulando dados variados em uma projeção holográfica

Ótimas razões para implementar
IA nos negócios

Já faz tempo que empresas em todo o mundo vêm incorporando Inteligência Artificial a seus serviços, produtos, processos e até mesmo no suporte à tomada de decisão, expandindo rapidamente os seus limites de aplicação. Depois de um começo mais discreto, como a determinação de empréstimos, seleção de novas contratações e chatbots, a IA está em quase tudo, e o questionamento sobre utilizá-la ou não, passa a ser onde a tecnologia trará mais benefícios e vantagem competitiva.

Para algumas áreas, a IA já passou de desejável a obrigatória, e empresas que a utilizam estão à frente dos concorrentes que hesitam sobre a importância da digitalização para os negócios.

Áreas de Aplicação em destaque

Predição

Para além da identificação de padrões e tendências em séries de dados, a IA migrou para a posição de tecnologia útil para o reconhecimento de mudanças futuras em praticamente tudo, desde os gastos em lazer ou padrões de viagens até a análise de linhas de crédito.

Por estabelecer conexões entre características incorporadas, a IA é capaz de reconhecer futuros eventos disruptivos, de forma que empresas possam se preparar melhor para enfrentá-los.

A capacidade de detecção de bots por sistemas de alerta a fraudes os faz essenciais na antecipação de táticas hackers em evolução, como malwares e ransomwares, cujos ataques ganharam destaque na mídia nos últimos anos em eventos de grandes proporções. Em junho de 2021, a JBS Foods sofreu um ataque ransomware, e acabou pagando aos hackers a quantia de US$ 11 milhões pelo resgate dos seus sistemas.

Além disso, algoritmos de machine learning adaptáveis a crises de mercado são úteis não só para ajudar bancos a prever o desempenho de suas operações, mas também possíveis vulnerabilidades resultantes de cenários inesperados, como o causado pela Covid-19.

Atuando de forma preditiva, bancos e empresas podem agir de maneira a se precaver em relação a efeitos dos possíveis problemas no horizonte, seja por eventuais desvios de retornos financeiros sobre empréstimos e aplicações, ou pelo excesso de estoque e problemas de fluxo de caixa, por exemplo.

Maior eficiência

Nas atividades de seguradoras, nos recursos humanos e na vigilância, o machine learning analisa formulários, gravações de áudio e vídeo, indicando pontos críticos nos quais os revisores devem focar, se um anexo foi esquecido ou a maneira como uma chamada deve ser tratada. O desenvolvimento das abordagens de atenção que aprendem quais trechos da entrada são mais críticos impulsionou o uso do processamento da linguagem natural, assim, a IA pode vincular de forma mais confiável conceitos que aparentemente não estão relacionados, e, por isso, trabalha mais rapidamente.

Com os avanços na interpretação da linguagem natural e análise de diferentes mídias, os processos e filtros naturais se tornarão mais comuns em áreas e processos até então não orientados por dados. A IA estará presente em praticamente todas as etapas, e, com os avanços na quantificação da justiça e a mitigação do viés, permitirá abordagens mais equitativas, transparentes e objetivas.

Apesar da IA nitidamente promover um aumento na velocidade de execução de processos, dar suporte confiável baseado em dados e assumir tarefas mais meticulosas, antes realizadas apenas por humanos, também torna negócios mais eficientes ao liberar profissionais para realizarem funções capazes de agregar maior valor à operação.

Uma pesquisa global do MIT Technology Review Insights, publicada em 2020, já apontava à época o aumento da eficiência operacional e a redução de custos como benefícios mais citados pelas empresas adeptas da IA. Quanto ao retorno sobre o investimento, 59% dos executivos afirmaram que os projetos de IA atendem às expectativas, enquanto 37% afirmam que chegam a superá-las.

Otimização em tempo real

Além de todas as características citadas até aqui, a IA utiliza o poder computacional, edge computing, e os algoritmos de machine learning para viabilizar a adaptação de estratégias em tempo real, ajustando preços e promoções, e sinalizando quando é necessário reformular estratégias de lançamento de linhas de produtos.

Em uma organização adaptada à cultura data driven, a tomada de decisão ocorre com embasamento técnico, de maneira consciente e fundamentada, o que, no âmbito da competitividade, é potencializado por possibilitar a otimização em tempo real e viabilizar ajustes rápidos como resposta aos movimentos de mercado. Trata-se literalmente de ajustar processos ou lançar contramedidas, enquanto concorrentes não adeptos da IA ainda não estão conscientes sobre as possibilidades de desvios.

Tratando especificamente da combinação IA e edge computing, há também o benefício da proteção à privacidade e segurança dos dados, uma vez que estes podem ser processados localmente, sem transitar entre diferentes jurisdições.

Estamos todos hiperconectados e exigimos respostas rápidas, que demandam importantes decisões de negócios. Com isso, soluções de Inteligência Artificial podem entender a dinâmica e linguagem de diferentes canais, evoluindo para tornar positivas as experiências de usuários conscientes sobre seu universo de opções disponíveis, que os torna cada vez mais exigentes.

O que os números dizem?

A pesquisa McKinsey Global Survey, lançada em dezembro de 2021, indica que a adoção da IA (através de funções como machine learning, visão computacional e processamento de linguagem natural) continua crescendo, seus benefícios continuam relevantes e, conforme o uso da IA se torna mais comum, as ferramentas e boas práticas para utilizá-la da melhor maneira também evoluem.

A pesquisa atual aponta que 56% dos entrevistados relataram a adoção de IA, contra 50% do ano anterior, e sugere que essa escolha aumentou ainda mais em empresas sediadas em economias emergentes, que incluem China, Oriente Médio, e Norte da África: atualmente, 57% relataram adoção, contra 45% em 2020.

As duas últimas pesquisas da McKinsey confirmam as áreas que apresentamos como destaques, indicando que a aplicação da IA é mais comum em operações de serviços, desenvolvimento de produtos e serviços, marketing e vendas, embora não se limite apenas a este escopo.

Veja no gráfico a seguir os casos de uso mais populares em uma variedade de atividades funcionais, listados pela pesquisa McKinsey.

Impacto financeiro

O impacto sobre os resultados financeiros das empresas também é constatado de forma objetiva, considerando o crescimento da parcela de entrevistados que atribui à IA ao menos 5% do lucro antes dos juros e impostos – EBIT, ampliada para 27%, contra 22% na pesquisa anterior.

Redução de custos e aumento de receita

Os relatos dos entrevistados apontaram para maiores reduções nos custos através da adoção da IA durante o primeiro ano da pandemia, enquanto os aumentos de receita se mantiveram estáveis conforme a representação a seguir.

Conclusão

A Inteligência Artificial é um investimento capaz de beneficiar negócios em diversos sentidos, na estratégia, nas operações e em diferentes momentos da experiência de consumo de produtos e serviços. A decisão de implementar soluções em IA ainda pode ser adiada, de fato, mas escolher deixar para depois esse importante passo da digitalização é renunciar à vantagem competitiva em um momento repleto de incertezas.

Autor

Hartb

Inteligência humana gerando inteligência artificial.

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