A importância da ciência de dados já está clara para o ganho de competitividade no mercado. Muitas empresas já estão certas disso.
Porém, o fato é que muitas organizações ainda se perdem na hora de definir qual solução em inteligência artificial (IA) empregar frente ao problema que vivenciam.
Assim, acabam não adotando ou adiando projetos de inovação.
Alcance da inteligência artificial
Estudo global da consultoria Gartner realizado em 2017 já apontava que, apesar de a inteligência artificial despertar grande interesse de organizações globais, 54% dos projetos em ciência de dados estruturados entre 2015 e 2017 não foram sequer iniciados ou foram implementados apenas parcialmente.
Parte desse cenário se dá pelo fato de muitas companhias ainda serem seduzidas pelos algoritmos mais modernos e sofisticados. Sem priorizar a adequação do processo à estrutura da empresa, aos processos corporativos do cotidiano e, principalmente, às pessoas.
Afinal, a inteligência artificial não se encerra na tecnologia.
Trata-se de uma transformação digital que influi na cultura organizacional das empresas e exige das lideranças aprender e treinar colaboradores para o trabalho com os algoritmos.
É a estrada para a tomada de decisão baseada em dados, que é o que realmente pode trazer mais produtividade, eficiência e competitividade às organizações.
Jornada da inteligência
Recentemente conduzimos a jornada de workshops gratuitos Inteligência Artificial para Tomadores de Decisão em diferentes capitais, como Vitória, São Paulo, Rio e Porto Alegre.
O objetivo era entender as principais dúvidas e anseios das corporações e orientar tomadores de decisão quanto aos passos a serem dados para a transformação digital de fato.
Assim, a partir do que mapeamos nos eventos e da nossa experiência na startup AI Consult, atendendo empresas no Brasil e Estados Unidos, listamos seis passos fundamentais para ajudar as companhias a avançarem na transformação digital com a IA, adotando critérios assertivos para a escolha da melhor solução, de forma sustentável e envolvendo pessoas:
1. Organize os dados
A inteligência artificial pressupõe uma visão preditiva, mas as previsões só acontecem em cima de dados.
Assim, é preciso ter um histórico, um banco de dados, seja qual for o porte da empresa.
Caso a sua empresa ainda não possua os dados necessários, nunca é tarde para começar a gerá-los.
2. Defina o problema a ser solucionado e objetivos a serem alcançados
Feito isso, não há um só caminho para iniciar o processo.
Temos visto duas trajetórias: a primeira é o top-down, em que a instituição define estrategicamente que deve investir na inclusão de soluções inovadoras de IA e data science.
Essa decisão já sinaliza uma certa maturidade da empresa.
O segundo caminho é o bottom-up, em que uma área da instituição realiza um projeto pontual e, a partir daí, identifica outras oportunidades na companhia e, aos poucos, vai avançando e se tornando mais inovadora.
3. Desenvolva os algoritmos, dando preferências à simplicidade
Há algumas aplicações, já testadas em diversas localidades ou empresas do mundo, que são reconhecidamente bem-sucedidas e documentadas.
Em muitos casos replicar essas soluções na organização que vai iniciar um projeto pode gerar alto ganho com baixo risco.
O papel da consultoria é justamente encontrar o melhor projeto para cada empresa, o que envolve entender e discutir o problema diagnosticado e avaliar os dados disponíveis.
Quanto mais simples forem as técnicas (sem prejuízo da qualidade), maiores serão as chances de a equipe compreendê-las, participar do seu desenvolvimento e, posteriormente, ter maior utilização. Isso é muito importante.
4. Redesenhe os processos e protocolos
O algoritmo de inteligência artificial somente proporcionará valor para a empresa se for integrado ao dia a dia da organização.
Para isso acontecer é necessário que todos os stakeholders do processo estejam convencidos e conscientes da sua importância, desde o funcionário do chão de fábrica, que fornece dados que serão utilizados pelo modelo, até o usuário final, responsável pela tomada de decisão a partir do resultado do algoritmo.
5. Valorize a experiência adquirida pela empresa
A experiência adquirida pelas pessoas chave da empresa deve ser levada em consideração na construção dos algoritmos e, sobretudo, na sua aplicação.
Vale ressaltar que a inteligência artificial não é infalível; ou seja, a combinação de pessoas experientes, tecnologia de ponta e processos bem desenhados maximizará os resultados do projeto.
6. Treine a equipe
A crença de que a IA rouba postos de trabalho é exagerada.
O que a inteligência artificial requer é treinamento para que as pessoas saibam trabalhar melhor com os algoritmos, em uma somatória.
A tomada de decisões baseada em dados é das pessoas e deve ser o objetivo das organizações.
- Edmilson Varejão e Vinícius Pantoja são sócios fundadores da startup AI Consult
