Automação ou aumento? Duas abordagens da IA em uma empresa | IA nos negócios #124

O que são automação e aumento no contexto da IA em uma empresa?

A automação e o aumento são forças opostas, mas interdependentes. De fato, as empresas enfrentam uma escolha: elas cortam custos e automatizam tarefas, eliminando a participação humana no processo? Ou, com foco na qualidade e personalização, aprimoram as capacidades dos funcionários e melhoram os resultados por meio do aumento da IA, que envolve uma colaboração estreita entre humanos e inteligência artificial? As habilidades complementares deles seriam então combinadas para realizar uma tarefa específica.

O paradoxo da automação e do aumento é uma questão que as organizações modernas devem enfrentar. Compreender a diferença e as sinergias entre os dois conceitos é crucial para a implementação bem-sucedida da IA nos negócios.

Automação

A automação é o processo de substituir atividades humanas repetitivas por software. Antes da era do rápido desenvolvimento da inteligência artificial generativa, a automação era aplicável apenas a tarefas rotineiras e bem estruturadas, como:

• preencher faturas,
• criar relatórios,
• resumir despesas,
• atendimento ao cliente simples baseado na seleção do próximo passo da conversa ao pressionar um botão.

As organizações foram capazes de automatizar processos com base no conhecimento especializado codificado na forma de algoritmos que definem relações entre condições (“se”) e consequências (“então”). Essa automação foi baseada em um modelo de domínio explicitamente definido, ou seja, uma representação do conhecimento do domínio que otimiza uma função de utilidade escolhida.

No entanto, o desenvolvimento da inteligência artificial generativa trouxe mudanças radicais para o campo da automação. Não apenas os novos modelos podem responder de forma muito mais flexível aos dados de entrada, mas também podem executar comandos expressos em linguagem natural. Em outras palavras, em vez de executar comandos com base em regras explícitas, eles podem realizar tarefas com base na compreensão contextual.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

No entanto, as automações que utilizam inteligência artificial apresentam riscos consideráveis.

O primeiro é os perigos de automatizar a tomada de decisões – um problema enfrentado por desenvolvedores de veículos autônomos, entre outros. Por exemplo, quando um veículo deve fazer uma manobra em frações de segundo porque não há como evitar uma colisão.

O segundo risco vem da dependência de algoritmos preditivos. Mesmo que uma empresa queira implementar uma opção automatizada para seguir as recomendações de inteligência artificial orientadas por dados, um humano deve assumir a responsabilidade pelas decisões tomadas.

Um terceiro tipo de risco é o uso de inteligência artificial generativa que, com dados insuficientes, começa a alucinar, ou seja, a fornecer respostas prováveis, mas falsas. Por exemplo, pode gerar notícias falsas ou dar respostas erradas aos clientes. Navegar pelos benefícios e riscos da automação, portanto, requer uma análise e preparação cuidadosas.

Aumento

O aumento é o processo de usar a IA para aprimorar a inteligência e as habilidades humanas, em vez de substituí-las ou agir de forma independente. Com a crescente importância do aumento em ambientes que exigem tomada de decisões complexas, as organizações estão adotando cada vez mais essa abordagem. Para tarefas mais complexas, onde regras e modelos não são totalmente conhecidos, o aumento permite que a inteligência natural e a artificial trabalhem em estreita colaboração.

Isso ocorre porque o aumento é um processo iterativo e coevolutivo no qual os humanos aprendem com a IA e a IA aprende com os humanos. Ao fazer isso, o papel da inteligência artificial deve ser projetado para permitir a supervisão humana em todas as etapas de um determinado processo. Isso requer a participação de especialistas do domínio, cuja expertise é frequentemente tácita, derivada de anos de experiência e intuição, tornando difícil ou impossível para a IA substituí-los diretamente.

O aumento permite que humanos e inteligência artificial se reforcem mutuamente, combinando a racionalidade da máquina com a intuição humana, o bom senso e a experiência profissional. Essa abordagem possibilita um processamento de informações mais abrangente e uma melhor tomada de decisões.

Na empresa de perfumes, Symrise, por exemplo, os perfumistas trabalharam em estreita colaboração com o sistema de IA para gerar ideias para novas fragrâncias (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+artificial+intelligence+can+be…-a0578441404). Por meio do aumento, os especialistas puderam aproveitar a capacidade da máquina de processar enormes quantidades de dados enquanto aplicavam seu próprio conhecimento para interpretar e contextualizar os resultados. Os resultados foram fragrâncias inovadoras que os clientes adoraram.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Transições suaves – da automação ao aumento e vice-versa

A relação entre automação e aumento é dinâmica. Ela permite transições suaves entre as duas abordagens. A colaboração estreita entre humanos e IA dentro do aumento ajuda a identificar regras e modelos que podem ser usados para automatizar uma determinada tarefa, levando à inovação e ganhos de eficiência.

As organizações devem, portanto, iterar deliberadamente entre as tarefas separadas de automação e aumento, fazendo um compromisso de longo prazo com ambas.

Outro passo que fortalecerá o vínculo entre automação e aumento é a criação de agentes autônomos, ou seja, inteligência artificial que pode não apenas automatizar tarefas, mas também planejar processos e emitir comandos para outros sistemas sem intervenção humana. O desenvolvimento de soluções de IA de próxima geração também tornará possível, em um futuro próximo, criar protótipos e serviços inovadores com base na análise de necessidades.

Resumo

A automação e o aumento representam duas aplicações opostas, mas muitas vezes interdependentes da inteligência artificial na gestão. Uma abordagem equilibrada que combina os pontos fortes de ambos os conceitos é a chave para alcançar a complementaridade que beneficia tanto os negócios quanto a sociedade.

Para gerenciar essa tensão de forma eficaz, as organizações devem:

• lembrar da responsabilidade de criar sistemas transparentes e seguros usando IA,
• ter em mente a responsabilidade pelos processos de gestão, tratando a IA como uma ferramenta para auxiliar em vez de substituir os gerentes,
• integrar as duas abordagens, iterando deliberadamente entre elas e aproveitando os pontos fortes umas das outras,
• implementar controles rigorosos e mecanismos de transparência para detectar e corrigir erros e preconceitos nos sistemas de IA.

Acima de tudo, elas também devem investir no desenvolvimento das habilidades e competências dos funcionários para que possam trabalhar efetivamente com a inteligência artificial como parte do aumento.

Combinar com sucesso essas duas forças da IA não apenas tornará as organizações mais eficientes e inovadoras, mas também ajudará a construir uma sociedade mais justa e sustentável. A chave é entender que a automação e o aumento devem coexistir em sinergia harmoniosa, e não competir como alternativas.

Se você gosta do nosso conteúdo, junte-se à nossa comunidade de abelhas ocupadas no Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.