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Domando a IA. Como dar os primeiros passos para aplicar a IA em seu negócio? | IA nos negócios #119

Quão fácil é domesticar a IA em uma empresa? Introdução

Embora a Inteligência Artificial (IA) esteja ganhando popularidade entre as empresas na Polônia, ainda há muitas empresas que não estão explorando totalmente seu potencial. De acordo com um estudo da KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), apenas 15% das empresas em nosso país atualmente utilizam soluções de IA, enquanto a média global é de 35-37%. Ao mesmo tempo, até 62% das empresas que implementaram IA não monitoram a eficácia dessas implementações – ou seja, não sabem qual impacto, se houver, tiveram.

Esses números mostram o enorme potencial não explorado da inteligência artificial nos negócios poloneses. Por outro lado, 13% das empresas planejam implementar IA até o final de 2023, o que pode ser um sinal da próxima onda de adoção dessa tecnologia disruptiva. De fato, as empresas veem inúmeros benefícios da IA, como aumento da produtividade, melhoria na qualidade de produtos e serviços, melhor desempenho financeiro e uma posição competitiva fortalecida.

Passo 1. Entenda a diferença entre IA, aprendizado de máquina e inteligência artificial generativa

Se você está considerando dar o primeiro passo para implementar IA em seu negócio, vale a pena aprender o básico desse grupo de tecnologias. Antes de poder realizar o potencial da IA em seu negócio, você precisa entender a diferença chave entre Inteligência Artificial (IA) em seu sentido mais amplo, Aprendizado de Máquina (ML) e IA Generativa. Esses termos são frequentemente usados de forma intercambiável, mas na verdade descrevem conceitos ligeiramente diferentes.

IA refere-se à capacidade geral de máquinas programadas, como computadores ou robôs, de ‘pensar’ de maneira semelhante aos humanos e de imitar comportamentos inteligentes. Sistemas de IA podem assimilar, analisar e usar conhecimento do mundo real para derivar novas informações. Exemplos de tecnologias baseadas em IA incluem reconhecimento de fala, imagem e facial.

Por outro lado, aprendizado de máquina (ML) é um campo da IA em que sistemas de computador aprendem com dados e tomam decisões sem intervenção humana direta. Uma característica chave do ML é a capacidade de se autoaperfeiçoar continuamente e adaptar algoritmos com base em novos dados de entrada.

Com o rápido desenvolvimento da IA generativa, cujo principal sinal é a louca popularidade do ChatGPT, também é importante entender essa nova tendência. A IA generativa é capaz de gerar novos dados, como texto, imagens, vídeo e áudio, ou até mesmo código de computador. Ela faz isso aprendendo com grandes quantidades de dados de treinamento. Modelos de linguagem, como o ChatGPT, aprendem os padrões e regras inerentes aos dados de entrada e, em seguida, usam esse conhecimento para criar novos textos únicos que se assemelham aos escritos por humanos.

O poder da IA generativa reside em sua flexibilidade e capacidade de remixar e sintetizar informações de maneira inovadora.

Defina as necessidades do negócio

O segundo passo é identificar as necessidades específicas de seu negócio que podem ser atendidas pela implementação de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Esse processo começa com uma análise aprofundada e consideração cuidadosa de várias perguntas:

  1. Quais resultados específicos você deseja alcançar? Pode ser aumento de receita, otimização da cadeia de suprimentos ou melhor atendimento ao cliente.
  2. Quais são os principais obstáculos para alcançar esses objetivos?
  3. Como a IA e o aprendizado de máquina podem ajudá-lo a superá-los?
  4. Como você deseja medir o sucesso de tal iniciativa? Vale a pena planejar desde o início como os resultados serão avaliados, especialmente considerando quantas empresas pulam essa etapa chave. Isso pode ser baseado em KPIs, ganhos financeiros diretos ou outras métricas definidas especificamente para essa implementação.
  5. Que tipo de dados você já possui? Dados são um recurso chave que a IA recém-implementada de uma empresa usará. Pergunte a si mesmo, que dados adicionais você precisará para aproveitar todo o potencial da IA?

Para entender completamente o valor de responder a essas perguntas, vamos olhar para um exemplo prático. Imagine uma pequena empresa de contabilidade que estava lutando com processos manuais longos para lidar com documentos de clientes. Eles definiram seu objetivo como “automatizar a contabilidade para acelerar o processamento e aumentar a produtividade”.

Os principais obstáculos eram o tempo gasto em tarefas tediosas e os grandes volumes de documentos que precisavam ser processados. Após revisar esses desafios, a equipe identificou o processamento de documentos baseado em IA como uma solução potencial – tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (NLP) que poderia extrair e categorizar automaticamente dados financeiros relevantes, reduzir erros e acelerar processos.

As maneiras de medir o impacto foram, neste caso, um aumento no número de documentos processados por mês e uma redução no tempo médio de processamento por pedido. Também era importante avaliar os recursos de dados – neste caso, o volume de recibos, faturas e outros documentos financeiros necessários para treinar os sistemas de IA.

Esse exemplo ilustra a importância de definir claramente suas necessidades de negócios no início do processo de implementação da IA. Somente assim você pode identificar as soluções certas e implementá-las adequadamente para oferecer o máximo valor ao seu negócio.

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

Vale a pena entrar em contato com ferramentas como SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) ou Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation usa tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para automatizar a compreensão do conteúdo dos documentos, o que é fundamental para tarefas robóticas e processos de tomada de decisão. Uma vez que o texto foi analisado, o sistema agrega os dados coletados e os apresenta em uma forma estruturada, pronta para uso em automação de processos robóticos (RPA) e aplicações de análise. Com a tecnologia que desenvolvemos, é possível criar modelos de forma eficiente que interpretam as informações contidas em uma ampla variedade de documentos empresariais.

SensID Cognitive Automation permite a integração de dados de uma variedade de fontes textuais, incluindo dados estruturados (como bancos de dados), dados semi-estruturados (como formulários, csv, html, etc.) e dados não estruturados (como doc, pdf, etc.), fornecendo uma visão unificada das informações.

Microsoft AI Builder faz parte da Microsoft Power Platform. Com ele, você pode criar e usar modelos de IA para ajudar a otimizar seus processos de negócios. Você pode usar um modelo pré-construído que está pronto para muitos cenários de negócios comuns, como reconhecimento de documentos, ou criar um modelo personalizado para atender aos requisitos específicos de sua empresa.

Outra opção que vale a pena experimentar é o Docsumo, que usa OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) para ler documentos e é confiado por grandes empresas como PayU e Hitachi.

Passo 3. Descubra como a IA pode ajudar seu negócio

Após identificar seus objetivos e desafios de negócios, o próximo passo lógico é identificar as maneiras específicas pelas quais a IA pode agregar valor e lucro ao seu negócio. Às vezes, o caminho pode não ser óbvio, então considere a ampla gama de possíveis benefícios.

Um dos principais fatores de valor da IA é aumentar o valor entregue aos clientes. Com o poder do aprendizado de máquina e análises de dados avançadas, a IA pode ajudar as empresas a entender melhor as preferências e comportamentos dos consumidores. Isso permite uma experiência de compra mais personalizada e satisfatória.

Outro fator chave é o potencial da IA para aumentar a eficiência e produtividade dos funcionários. Ao automatizar tarefas repetitivas e que consomem tempo, a IA pode proporcionar economias significativas de custos e permitir que as equipes se concentrem em atividades mais estratégicas e criativas, além de melhorar significativamente a satisfação no trabalho. De fato, 59% das pessoas que trabalham em funções de gestão acreditam que o uso da IA no local de trabalho melhora a satisfação no trabalho (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Por fim, não devemos esquecer os ganhos diretos para os negócios que muitas vezes resultam da implementação de soluções de IA. Ao otimizar processos, melhorar operações e fazer melhor uso dos dados, as organizações podem maximizar receitas e lucros.

Então, a IA aumentará a satisfação de seus clientes? Maximizará a produtividade dos funcionários? Contribuirá para o crescimento da receita? Se a resposta a qualquer uma dessas perguntas for “sim”, então a IA certamente merece sua atenção.

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

Passo 4. Avalie suas próprias capacidades para implementar IA

Com uma compreensão do enorme potencial da IA, você agora enfrenta o maior desafio – avaliar e preparar suas próprias capacidades organizacionais e recursos para implementar efetivamente novas tecnologias. Infelizmente, muitas vezes há uma lacuna significativa entre o que queremos alcançar e o que podemos realmente entregar dentro de um determinado tempo e orçamento.

Se você vê inúmeras oportunidades para usar IA em sua empresa, precisa começar com uma avaliação honesta de suas competências e ferramentas. Peça aos seus profissionais de TI que respondam às seguintes perguntas de forma honesta:

  • Temos uma equipe de desenvolvimento interna com as habilidades certas para construir uma solução de IA sob medida do zero?
  • Se não, devemos considerar comprar um produto de IA pronto oferecido por fornecedores externos?
  • Ou seria mais econômico envolver estrategicamente um parceiro externo experiente para desenvolver em conjunto uma solução adaptada às nossas necessidades?

Devido à falta de recursos internos, a melhor solução pode ser terceirizar completamente seu projeto de implementação de IA para uma empresa externa especializada. Qualquer que seja o caminho que você escolher, um bom primeiro passo é pesquisar minuciosamente as soluções de IA disponíveis no mercado e avaliar se alguma delas poderia atender às necessidades atuais de sua organização. Comprar um produto pronto pode ser uma opção mais econômica do que construir do zero.

Lembre-se de que a integração da IA é diferente de uma implementação típica de novo software. Ela requer expertise em aprendizado de máquina, processamento de grandes volumes de dados e algoritmos avançados. Se sua organização não possui essa expertise, trabalhar com especialistas externos pode ser inevitável para maximizar as chances de sucesso do projeto.

Passo 5. Considere consultar um especialista

Apesar do entusiasmo pela tecnologia de IA, muitos gerentes ainda têm medo de dar os primeiros passos devido à falta de habilidades dentro de sua organização. Se você é um deles, considere trazer um consultor especialista ou uma empresa externa.

Construir sistemas de IA é significativamente diferente de desenvolver aplicações empresariais típicas. É uma área de especialização altamente especializada, que requer habilidades avançadas em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e análise de grandes dados.

Por exemplo, criar um assistente virtual de IA que possa se comunicar efetivamente com os clientes requer não apenas uma base sólida de desenvolvimento full-stack, mas também tecnologia de processamento de linguagem natural e inteligência artificial generativa.

Se sua equipe não possui essas habilidades especializadas, pode fazer mais sentido buscar assistência externa. Empresas e agências de consultoria em IA especializadas podem fornecer não apenas a expertise e experiência relevantes, mas também processos comprovados e melhores práticas para aumentar as chances de sucesso de suas iniciativas.

Claro, contratar especialistas externos tem um custo adicional. No entanto, é importante lembrar que a implementação inadequada da IA pode levar a perdas financeiras ainda maiores devido a erros, inatividade e necessidade de correções. Ou simplesmente a uma falha de todo o sistema, que não realizará as tarefas para as quais foi criado. É por isso que trabalhar com especialistas é frequentemente um investimento sábio que pode economizar tempo e dinheiro a longo prazo.

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

Domesticar IA – resumo

Implementar inteligência artificial em uma empresa é, sem dúvida, uma empreitada séria e desafiadora, mas também é uma enorme oportunidade para transformação e crescimento nos negócios. Ela abre a porta para inúmeras oportunidades de aumentar a eficiência, otimizar processos e entregar maior valor aos clientes.

Como já vimos, muitas empresas ao redor do mundo – de pequenos negócios a grandes empresas – estão usando com sucesso a IA para automatizar tarefas tediosas, analisar grandes conjuntos de dados e tomar melhores decisões com base em fatos.

Claro, como em qualquer iniciativa empresarial séria, o caminho para uma implementação bem-sucedida de IA é um planejamento detalhado e a adesão a princípios comprovados.

Implementar IA é um processo iterativo. É por isso que é melhor começar com um pequeno projeto piloto, realizar testes e coletar feedback. Com base nisso, será mais fácil tomar decisões sobre o desenvolvimento ou ajustes adicionais. Além disso, não se esqueça de um fator chave para o sucesso – dados. Quanto mais dados de qualidade você fornecer aos seus sistemas de IA, melhor eles aprenderão e se desempenharão.

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Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando os outros a cooperar efetivamente enquanto codificam.

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