Vale sempre a pena adicionar inteligência artificial ao processo de desenvolvimento de produtos? | IA nos negócios #55

O papel da inteligência artificial no processo de desenvolvimento de produtos

A inteligência artificial pode apoiar muitos aspectos do processo de design e implementação de novos produtos. Muitas vezes, é uma boa ideia, e os principais benefícios incluem:

• Pesquisa de mercado – acelerar a pesquisa ou realizá-la em uma escala maior é possível automatizando tarefas repetitivas, como análise de pesquisas ou transcrição de entrevistas, por exemplo. Isso permite que a equipe se concentre nos aspectos mais criativos e desafiadores do desenvolvimento de produtos,
• Nova inspiração – o acesso facilitado a um espectro mais amplo de ideias é uma das principais vantagens da IA generativa. Algoritmos de IA podem buscar enormes bancos de dados em busca de padrões e conceitos desconhecidos além do pensamento anterior dos designers,
• Análise de dados aprofundada – melhor compreensão das necessidades dos clientes-alvo por meio do processamento de dados sobre seu comportamento, preferências e motivações de compra.

Mas quando é uma boa ideia pensar duas vezes antes de usar a colaboração da IA?

Em close: Os desafios ocultos da implementação da IA

Embora a inteligência artificial no processo de desenvolvimento de produtos signifique muitas novas oportunidades, sua implementação não é isenta de desafios. Os mais importantes são:

• a necessidade de treinar minuciosamente as equipes de produto e adaptar os processos de trabalho existentes para integração com sistemas de IA. Isso pode ser difícil em grandes organizações hierárquicas compostas por especialistas vinculados a formas tradicionais de trabalho,
• preocupações com a segurança dos dados dos clientes que treinam algoritmos de IA. Para aproveitar recursos de segurança adicionais, as empresas muitas vezes precisam de acordos de licença empresarial que podem exceder o orçamento de pequenas organizações. É por isso que empresas menores às vezes optam pela incorporação em pequena escala de modelos de acesso aberto, como Llama 2, Vicuna ou Alpaca. É verdade que eles exigem hardware mais potente na empresa, mas proporcionam segurança de dados. Isso ocorre porque modelos de aprendizado de máquina dependem de informações pessoais sensíveis. Se a segurança não for configurada corretamente, seu vazamento pode ter consequências desastrosas para a imagem da empresa,
• maior complexidade e difusão de responsabilidade por decisões comerciais-chave envolvendo sistemas de IA. Quem assume a responsabilidade financeira e reputacional por quaisquer erros desses sistemas? Como garantir a supervisão das “caixas pretas” da IA?

A armadilha da caixa preta. Falta de transparência nas decisões da IA

Uma das desvantagens fundamentais das técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como redes neurais, é a falta de transparência nas decisões tomadas. Esses sistemas agem como “caixas pretas”, transformando entradas em resultados desejados sem conseguir entender a lógica subjacente.

Isso torna seriamente difícil garantir a confiança do usuário nas recomendações geradas pela IA. Se não entendemos por que o sistema sugeriu uma variante ou conceito de produto específico, é difícil avaliar a sensatez da sugestão. Isso pode levar à desconfiança da tecnologia como um todo.

As empresas que utilizam inteligência artificial no desenvolvimento de produtos precisam estar cientes do problema da “caixa preta” e tomar medidas para aumentar a transparência de suas soluções. Exemplos de soluções incluem:

• visualizações do fluxo de dados em redes neurais, ou
• explicações textuais das decisões tomadas geradas por algoritmos adicionais.

IA e ética. Como evitar discriminação e preconceito?

Outra questão importante são os potenciais problemas éticos associados à IA. Sistemas de aprendizado de máquina muitas vezes dependem de dados sujeitos a vários tipos de preconceitos e falta de representatividade. Isso pode levar a decisões comerciais discriminatórias ou injustas.

Por exemplo, o algoritmo de recrutamento da Amazon parecia favorecer candidatos do sexo masculino com base nos padrões históricos de contratação da empresa. Situações semelhantes podem ocorrer ao desenvolver aplicações com aprendizado de máquina para:

• Definir prioridades de atendimento ao cliente,
• Segmentação de anúncios,
• Sugerir especialistas na área imediata, ou
• Sugestões de produtos personalizadas.

Para evitar tais problemas, as empresas precisam analisar cuidadosamente os conjuntos de dados que utilizam para garantir a representação adequada de diferentes grupos demográficos e monitorar regularmente os sistemas de IA em busca de sinais de discriminação ou injustiça.

Os limites dos algoritmos. A inteligência artificial no processo

A inteligência artificial pode apoiar o processo criativo, buscar ideias e otimizar soluções. No entanto, ainda são poucas as empresas que optam por confiar plenamente na IA. Empregar inteligência artificial no processo de criação de conteúdo oferece oportunidades incríveis, mas as decisões finais sobre publicação ou verificação das informações contidas nos materiais gerados devem ser tomadas com a contribuição humana.

Portanto, designers e gerentes de produto precisam estar cientes das limitações da tecnologia de IA e tratá-la como um suporte, em vez de uma fonte automática de soluções prontas. Decisões de design e negócios ainda exigem criatividade, intuição e uma compreensão profunda dos clientes, que os algoritmos sozinhos não podem fornecer.

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

Garantir controle e conformidade legal

Para minimizar os riscos da IA, as empresas precisam implementar mecanismos de supervisão e controle apropriados para esses sistemas. Isso inclui, mas não se limita a:

• Verificação da correção e fontes de informações geradas por modelos de IA antes de seu uso prático,
• Auditorias de algoritmos de aprendizado de máquina para preconceito, incerteza de previsão e transparência das decisões,
• Estabelecimento de um comitê de especialistas ou de ética para supervisionar o design, teste e aplicação de sistemas de IA na empresa,
• Desenvolvimento de diretrizes claras sobre aplicações aceitáveis de IA e os limites da interferência desses sistemas em processos de negócios e decisões de design,
• Treinamento de designers para estarem cientes das limitações e armadilhas para evitar uma dependência excessivamente acrítica de suas indicações.

Resumo

Em resumo, a inteligência artificial sem dúvida abre perspectivas empolgantes para otimizar e acelerar o design e a implementação de novos produtos. No entanto, sua integração com sistemas e práticas legadas não é isenta de desafios, alguns dos quais são fundamentais – como incerteza e falta de transparência preditiva.

Para aproveitar ao máximo o potencial da IA, as empresas devem tratá-la com a quantidade apropriada de cautela e crítica, entendendo as limitações da tecnologia. Também é crucial desenvolver estruturas éticas e procedimentos de controle que minimizem os riscos associados à implementação de algoritmos avançados em processos de negócios reais. Somente então a IA pode se tornar um complemento valioso e seguro à criatividade e intuição humanas.

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