Já podemos dizer que a IA entrou na sua era de implantação a partir de 2022, quando novos modelos de IA em larga escala foram lançados todos os meses. Esses modelos, como ChatGPT, Stable Diffusion, Whisper e DALL-E 2, são capazes de realizar cada vez mais tipos de tarefas. Mas, quando falamos em IA a nível empresarial, como usar a Inteligência Artificial?
A taxa global de adoção de IA cresceu, de acordo com o Relatório da IBM sobre Adoção de IA em 2022, e agora é de 35%, um aumento de 4% em relação ao ano de 2021. Em algumas indústrias e países, o uso da IA é praticamente obrigatória, como China, Índia e EUA.
Segundo o relatório da IBM, a IA está fornecendo rapidamente novos benefícios e eficiências às organizações em todo o mundo, por meio de novas capacidades de automação e maior facilidade de uso e acessibilidade. Reforçando a importância da acessibilidade, 44% das organizações estão trabalhando para incorporar a IA em aplicativos e processos atuais.
No entanto, atualmente, as IAs mais conhecidas são propensas a alucinações, além de serem frequentemente enviesados e ser enganadas para servir a propósitos antiéticos ou, no mínimo, questionáveis, destacando os desafios associados à implantação da IA.
De toda forma, a Inteligência Artificial ainda é um tópico de grande interesse para formuladores de políticas, líderes da indústria do trabalho, pesquisadores da academia e o público. Empresas que integraram a IA em seus negócios estão vendo benefícios reais de redução de custo e aumento de receita, tema que falaremos mais nos tópicos seguintes.
O que é e tipos de Inteligência Artificial
Se informar com as notícias mais recentes e opinião pública sobre o desenvolvimento da IA é essencial para saber como usar Inteligência Artificial, seja para implantação, uso e regulação da tecnologia.
Mas, saber quando tudo começou também é importante. A pergunta “as máquinas podem pensar?”, feita em 1950 por Alan Turing, o pai da ciência da computação, pode ser considerada o pontapé inicial para a criação da IA. Para responder a essa pergunta, Turing criou o Teste de Turing.
Apesar dos avanços de Turing, a criação do termo Inteligência Artificial ocorreu poucos anos depois. John McCarthy foi o responsável por cunhar a expressão em 1956, na conferência de Dartmouth.
A partir daí, o conceito de IA avançou e passou a ser a capacidade de máquinas ou softwares de aprender a partir da interpretação de dados, e realizar tarefas com base nesse aprendizado. Nesse sentido, a Inteligência Artificial se relaciona à ciência da computação, que utiliza grandes conjuntos de dados para resolver problemas.
Além disso, ela abrange também dois subcampos: machine learning e deep learning. Também dividida em dois tipos: forte e fraca.
- A IA fraca ou limitada realiza tarefas específicas, os sistemas não raciocinam conscientemente como os seres humanos. Grande parte dos avanços na área estão sendo realizados nesse tipo de IA. Podemos citar os assistentes virtuais, chatbots e softwares de automação, até mesmo os algoritmos das redes sociais. São todas aplicações de IA fraca.
- Já a IA forte é aquela capaz de raciocinar e resolver problemas e, por isso, é considerada autoconsciente. Na prática, ainda não foi desenvolvida uma IA neste nível, e está mais presente em teorias e na ficção científica. Filmes como “Eu, Robô” e “O Homem Bicentenário” são exemplos que tentam reproduzir o que seria uma IA forte.
Inteligência Artificial nas empresas
A realidade atual é de uma IA que continuará a ser aprimorada e, como tal, se tornará uma parte maior da sociedade como um todo. Dada a crescente presença dessa tecnologia e seu potencial de mudança, as empresas devem começar a pensar de forma mais crítica sobre como querem que a IA seja desenvolvida e implantada.
Veja alguns pontos altos da Inteligência Artificial nas empresas:
- Aumento da força de trabalho: a IA está ajudando as empresas a lidarem com a escassez de profissionais especializados, automatizando tarefas repetitivas. De acordo com o estudo da IBM, 30% dos profissionais de TI globais afirmam que os funcionários de suas organizações já estão economizando tempo com ferramentas de IA e automação.
- A indústria está à frente da academia: até 2014, a maioria dos modelos significativos de machine learning eram desenvolvidos pela academia. Desde então, a indústria tomou a dianteira. A informação é do Relatório do Índice de Inteligência Artificial de 2023, feita pela Universidade de Stanford. Em 2022, houve 32 modelos produzidos pela indústria em comparação com apenas 3 produzidos pela academia.
Outro ponto alto da Inteligência Artificial no trabalho é entender quais aplicações da IA nas empresas. O Relatório sobre IA da Mckinsey & Company, de 2022, lista as principais, sendo que as atividades de otimização de serviços operacionais são as que mais possuem presença da IA, com 24%. Veja todos os dados no gráfico abaixo:
Adoção, redução de custo e aumento da receita com a IA
Segundo os dados do Relatório de Adoção da IA da IBM, a adoção da IA varia entre empresas, geografias e indústrias. Enquanto empresas maiores têm o dobro de probabilidade de implantar ativamente a IA nas suas operações comerciais, empresas menores estão mais propensas a apenas explorar ou não buscar a IA de forma alguma, seja por falta de condição de investir, ou falta de equipes especializadas.
Já as empresas que a adotaram a IA continuam a se destacar. A proporção de empresas que adotam a IA em 2022 mais que dobrou desde 2017, embora tenha se estabilizado nos últimos anos, entre 50% e 60%, de acordo com os resultados da pesquisa anual da McKinsey. Organizações que adotaram a IA relatam uma redução significativa de custos e aumento de receita.
Por exemplo, na área de Finanças Corporativas e Estratégicas, 43% dos respondentes disseram que o uso da IA trouxe algum tipo de redução de custo e 65% responderam que também trouxe algum aumento de receita.
Veja todos os dados da pesquisa da Mckinsey:
Exemplos de aplicação de Inteligência Artificial
Conforme mostrou o Relatório da Universidade de Stanford, modelos de IA estão começando a acelerar rapidamente o progresso científico e, em 2022, foram usados para auxiliar na fusão de hidrogênio, melhorar a eficiência da manipulação de matrizes e gerar novos anticorpos.
Apesar disso, em 2022, outras áreas que foram foco quando o assunto é desenvolvimento de IA. As áreas que mais receberam investimento foram, segundo estudo em parceria com a Mckinsey e Universidade de Stanford:
- Saúde e medicina (US$ 6,1 bilhões),
- Gerenciamento de dados, processamento e nuvem (US$ 5,9 bilhões)
- Fintechs (US$ 5,5 bilhões).
Refletindo uma tendência mais ampla de investimento privado em IA, a maioria das áreas viram menos investimento em 2022 do que em 2021, o que era esperado. Mas, da mesma forma que o foco em desenvolvimento da IA pode ser usado para favorecer de maneira positiva, também pode servir para ações criminosas.
Ramprakash Ramamoorthy, diretor de pesquisas na ManageEngine, explica que o vazamento de dados de grandes modelos de linguagem (LLMs) pode usar a IA como arma, pois os atacantes agora escrevem e-mails de phishing de maneira profissional usando a IA generativa.
Ele diz que o conteúdo é gerado de maneira tão natural que é extremamente difícil para pessoas distinguirem entre um e-mail gerado por IA e um e-mail legítimo. E, por incrível que pareça, a solução para lidar com essas questões é entender como usar Inteligência Artificial e implantá-la para mitigar as ameaças causadas pela mesma IA.
Por exemplo: usar autenticação contínua de usuário e identidade garante a utilização apenas do usuário original, e não fontes aleatórias. Aumentar continuamente a conscientização dos funcionários sobre a IA também pode ajudar a evitar que dados empresariais vazem.
Como funciona a IA em ERPs?
Os ERPs, também conhecidos como Enterprise Resources Plannings, não estão distantes da discussão sobre a IA. De maneira geral, as funcionalidades da IA focadas na automação de processos são os grandes ganhos para estes sistemas de gestão.
Alguns exemplos práticos:
- Chatbots e assistentes virtuais;
- Processos automatizados para o setor contábil, fiscal e de Recursos Humanos. Um exemplo é a integração do Meu RH com o clock-in na plataforma Fluig, que permite o ponto eletrônico com reconhecimento facial. Essas informações também são integradas ao Protheus e RM posteriormente;
- Validadores de CNPJ ou CPF nos ERPs já contam com a tecnologia da IA para evitar erros no cadastro;
- Projetos no Web Service da TOTVS integrados ao ChatGPT para automatizar tarefas e processos.
Além disso, a TOTVS lançou ainda em 2019 a IA chamada Carol. Ainda que necessite de atualizações, a Carol deve receber mais atenção a partir de agora, já que a IA vive em alta de maneira global.
4 impactos da Inteligência Artificial para líderes e gestores
O nível evolutivo da IA já é uma realidade, mas sua implementação e aprendizado requerem grande apoio de líderes e gestores. Por exemplo, é a partir do foco em conversas entre líderes de negócios e líderes de TI, sobre as práticas recomendadas em iniciativas de GenAI, que projetos valiosos e viáveis são escolhidos.
Os debates sobre IA também estão em alta e gestores e líderes precisam ter mais atenção sobre o assunto para que a implementação nos processos corporativos faça mais sentido. Os pesquisadores em Processamento de Linguagem Natural (NLP), mais conhecidos como os programadores que fazem a IA acontecer, possuem opiniões fortes.
De acordo com uma pesquisa amplamente distribuída entre pesquisadores de NLP e compartilhada no extenso relatório da Universidade de Stanford, 77% concordam ou concordam levemente que as empresas privadas de IA têm grande influência no desenvolvimento da tecnologia, 41% acreditam que o NLP deveria ser regulamentada e 73% acreditam que a IA pode levar a mudanças sociais revolucionárias em breve.
Veja mais questões éticas que os profissionais da área levantaram durante a pesquisa:
O papel dos gestores é ter o entendimento de um ponto crucial: a IA é construída a partir de conhecimento compartilhado. Assim como uma sinfonia de orquestra bem conduzida depende de um trabalho musical compartilhado, o sucesso na implementação da IA requer uma linguagem comum em toda a organização.
Esse vocabulário é o que mais importa para os líderes, pois orienta a empresa na adoção e aceitação de soluções de IA. Entenda os principais impactos no dia a dia e na carreira de líderes e gestores nos próximos tópicos.
Facilitar a gestão de processos e projetos
A rotina de trabalho de líderes está voltada para tarefas de gestão de pessoas, assim como na comunicação e análises para alta gestão, apresentação de relatórios, além de entender se a equipe está com processos eficientes e com a produtividade em dia.
Como já mostramos em dados e pesquisas confiáveis, o uso da IA está relacionado diretamente à modelos que facilitam o gerenciamento de processos e projetos, o que consequentemente ajuda a rotina de gestores, que terão mais visão macro do que está sendo feito e como está sendo feito.
Maior inteligência de dados
A tecnologia já permitiu maior visualização de dados, principalmente com ferramentas de Business Intelligence, como Power BI e o Data Studio. A Inteligência Artificial permite que os dados sejam ainda mais fáceis de serem moldados e compartilhados.
Mas, para isso, é preciso que a empresa saiba como usar Inteligência Artificial para a área de análise de dados, para evitar fragilidades na proteção de dados, vieses de confirmação e perpetuação de preconceitos.
Por exemplo: a maioria das organizações está otimista em relação à IA, mas sua adoção requer treinamento e conscientização em relação à privacidade e segurança de dados. A informação é do Relatório Global DevSecOps: O Estado da IA no Desenvolvimento de Software da GitLab Inc.
Os líderes, neste caso, também possuem o papel de criar programas de aprendizado necessários para sua equipe desenvolver ferramentas seguras o bastante, em conformidade com a LGPD.
Melhoria no envolvimento e colaboração entre líder e liderado
De acordo com a mesma pesquisa global de DevSecOps, os respondentes mantêm seu otimismo em relação ao uso da IA, no entanto, os dados revelam uma discrepância entre a satisfação das organizações e dos profissionais com os recursos de treinamento em IA.
A maioria dos respondentes (90%) já está usando ou planeja usar a IA no desenvolvimento de software, mas 81% afirmam que precisam de mais treinamento. Qual a relação disto com a colaboração entre líder e liderado?
Os líderes têm funções relacionados ao negócio, mostrando resultados práticos para CEOs, CTOs, sócios e alta diretoria. Mas também possuem papel central no desenvolvimento de seus liderados, sejam evoluções técnicas ou comportamentais.
Um líder colaborar com a equipe técnica, como os analistas, e criar um sentimento agradável para que todos sejam produtivos e as entregas sejam feitas, é crucial para proporcionar grande impacto no negócio.
Ser referência em soluções inovadoras
Imagine o seguinte cenário: um projeto de aplicação de IA teve começo meio e fim na sua empresa. E você foi o líder central deste grande projeto, lidando com pessoas, tarefas técnicas e resolvendo pontos críticos. Dessa forma, é natural que você se torne um profissional referência em se tratando de conhecimento sobre uma tecnologia inovadora e que mudou os processos da empresa.
É uma forma de ser ainda uma referência na gestão, dando possibilidades de crescimento na carreira também.
5 etapas para unir sistemas ERPs com a IA
Pesquisas da Gartner mostram que organizações de IA maduras representam apenas 10% daquelas que estão experimentando a IA, mas os potenciais adotantes de GenIA (Inteligência Artificial Generativa) podem aprender muito com elas. Portanto, se sua empresa quer desenvolver uma nova IA, ou contar com sistemas com funcionalidades da GenIA, é preciso seguir alguns passos centrais, como os remendados pela Gartner:
- Visão: estabeleça sua visão para GenAI e como ela impulsionará os objetivos da empresa. Pense em quais benefícios você, junto com os outros setores, esperam e como medirão o sucesso dessa tecnologia.
- Adoção: priorize como fazer a adoção. Quais são as melhores iniciativas de GenAI a serem perseguidas? Levante essas respostas com base no valor e viabilidade da empresa, conforme acordado tanto pelos líderes de TI quanto pelos líderes do negócio.
- Valor: remova barreiras para capturar entender o valor da tecnologia. Quais barreiras organizacionais podem prejudicar o sucesso e quais ações são necessárias para eliminá-las?
- Riscos: identifique os riscos relacionados à IA. Quais são os riscos regulatórios, de reputação, competência, tecnologia e outros que sua empresa pode precisar avaliar e mitigar.
Para facilitar o entendimento destes passos, siga como na imagem abaixo:
Além destas 4 etapas, separamos mais alguns detalhes que te ajudarão a saber como usar Inteligência Artificial na sua empresa, seja com uso de ERPs ou não.
Esteja antenado aos avanços tecnológicos da IA
Atualmente, os modelos de IA ainda têm dificuldades com o raciocínio. Esta realidade foi demostrada no estudo da Universidade de Stanford, um material rico, confiável e atualizado sobre como usar Inteligência Artificial, mesmo com suas limitações tecnológicas.
De acordo com o estudo, os modelos de linguagem continuam a aprimorar suas capacidades generativas, mas novas pesquisas sugerem que eles ainda têm dificuldades com tarefas complexas de planejamento. É questão de tempo até que a tecnologia evolua a ponto de mitigar essas dificuldades, portanto, antes de iniciar uma estratégia, é preciso entender o cenário atual.
Envolva todo o time no assunto
A educação emerge como um pilar nessa jornada de implementação da IA. Compreender os fundamentos da IA não é tarefa apenas para desenvolvedores, é uma necessidade em toda a empresa.
Portanto, envolva diversos times e lideranças para entender os objetivos, como usar a IA para atingir esses objetivos e onde encontrar conhecimentos teóricos e práticos. Veja o quadro abaixo e siga os passos para facilitar o planejamento:
| Objetivos | Como a IA vai me ajudar no alcance do objetivo | Casos de sucesso a serem buscados |
|---|---|---|
| Crescimento da receita principal | Mudanças no modelo de negócios inspiradas ou apoiadas pela IA criam iniciativas de negócios totalmente novas. | Análise de comportamento, gerenciamento do ciclo de vida de contratos. |
| Melhor satisfação do cliente | Maior capacidade de realizar análises do comportamento do cliente aumenta a proximidade com o cliente. | Assistentes virtuais para clientes. |
| Redução de custo | Automatização de tarefas e processos reduzem os custos operacionais. | Diminuição de riscos e fraudes, melhoria no gerenciamento de desempenho de colaboradores. |
| Aumento da equipe e produtividade | A IA bem desenvolvida para automação aumenta a produtividade, deslocando as pessoas de tarefas manuais para tarefas estratégicas. | Gestão de conhecimento e treinamento, geração de conteúdo, geração de código. |
| Melhoria na prestação de serviços | Ferramentas de análise preditiva que são baseadas em dados avançam os serviços digitais. | Manutenção preditiva, gerenciamento proativo de ameaças |
Levante oportunidades e estratégias de aplicação da IA
A IA está sendo implantada pelas empresas de várias maneiras. De acordo com o Relatório do Índice de Inteligência Artificial de Stanford de 2022, as IAs mais incorporadas nas empresas incluem:
- Automação de processos robóticos (39%),
- Visão computacional (34%),
- Entendimento de texto de linguagem natural (33%);
- Agentes virtuais (33%).
Além disso, o caso de uso de IA mais comum em 2022 foi a otimização das operações de serviço (24%), seguido pela criação de novos produtos baseados em IA (20%), segmentação de clientes (19%), análise de serviço ao cliente (19%) e melhoria de produtos baseados em IA (19%).
Escolha uma adoção que faça sentido para a estratégia da sua empresa, e também que estejam adequados aos objetivos de negócio como um todo.
Aprenda as melhores práticas de implantação
Faça o possível para priorizar projetos que sejam valiosos e viáveis. Avalie a viabilidade e o valor de cada projeto usando critérios simples e atribua uma pontuação a cada um. Assim sua empresa saberá classificar os projetos e entender o nível de priorização.
Executivos estão ansiosos para buscar iniciativas em que o valor seja alto (e o risco também tende a ser alto, ou seja, a viabilidade é baixa), então entrar em um equilíbrio é importante para que a rotina da execução do projeto não seja tão estressante.
Conheça os sinais de falhas e problemas que a IA pode causar
O número de incidentes relacionados ao uso indevido da IA está aumentando rapidamente. De acordo com o banco de dados AIAAIC, que rastreia incidentes relacionados ao uso antiético da IA, o número de incidentes e controvérsias de IA aumentou 26 vezes desde 2012.
Os efeitos dos modelos de IA são complicados a nível de toxicidade e vieses de confirmação. No ano de 2022, várias instituições construíram seus próprios modelos treinados com dados enviesados, mas novas evidências sugerem que esses problemas podem ser mitigados, em certa medida, com maior treinamento de modelos e ajustes de instrução focados em dados mais diversificados.
Além disso, a GenAI traz consigo novos e tipos específicos de riscos, como alucinações e resultados enviesados e imprecisos. Registre todos esses riscos significativos para que você possa avaliá-los adequadamente e mitigá-los.
Grandes especialistas recomendam que a IA seja criada por equipes diversas, seja em gênero, raça e etnia, afinal, algoritmos também são criados por pessoas.
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