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

A inteligência artificial costuma causar uma primeira impressão deslumbrante! É aí que começamos a pensar nas fascinantes possibilidades de melhorar o processo de design e criar novos produtos. Graças aos algoritmos de aprendizagem automática, os sistemas de IA podem analisar enormes quantidades de dados, gerar conceitos e protótipos e otimizar parâmetros de projeto com uma precisão anteriormente inatingível. Numa era de transformação digital, a IA parece ser uma ferramenta indispensável para as empresas modernas que procuram obter uma vantagem competitiva. Porém, como sempre acontece com as novas tecnologias, junto com os benefícios traz vários desafios. Abaixo, examinamos mais de perto os aspectos positivos e as possíveis armadilhas da integração da inteligência artificial no processo

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 pesquisas ou realizá-las em maior escala 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 do produto,
• Nova inspiração – o acesso facilitado a um espectro mais amplo de ideias é uma das principais vantagens da IA ​​generativa. Os algoritmos de IA podem pesquisar enormes bancos de dados em busca de padrões e conceitos desconhecidos, além do pensamento anterior dos designers,
• Análise aprofundada de dados – melhor compreensão das necessidades dos clientes-alvo através do processamento de dados sobre seu comportamento, preferências e motivações de compra.

Mas quando é uma boa ideia pensar uma segunda vez antes de usar a colaboração de IA?

Num close-up: Os desafios ocultos da implementação de IA

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

• a necessidade de treinar minuciosamente as equipes de produtos e adaptar os processos de trabalho existentes para integração com sistemas de IA. Isto pode ser difícil em grandes organizações hierárquicas com especialistas vinculados às formas tradicionais de trabalho,
• preocupações com a segurança dos dados do cliente que treinam algoritmos de IA. Para aproveitar os recursos de segurança adicionais, as empresas geralmente precisam de contratos de licença empresarial que podem exceder o orçamento das pequenas organizações. É por isso que as pequenas empresas optam por vezes pela incorporação em pequena escala de modelos de acesso aberto, como o Llama 2, o Vicuna ou o Alpaca. É certo que eles exigem hardware mais potente na empresa, mas fornecem segurança aos dados. Isso ocorre porque os modelos de aprendizado de máquina dependem de informações pessoais confidenciais. Se a segurança não for configurada adequadamente, seu vazamento poderá ter consequências desastrosas para a imagem da empresa,
• aumento da complexidade e difusão da responsabilidade pelas principais decisões de negócios que envolvem sistemas de IA. Quem assume a responsabilidade financeira e de reputação por quaisquer erros destes sistemas? Como garantir a supervisão das “caixas pretas” da IA?

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

Uma das desvantagens fundamentais das técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como as redes neurais, é a falta de transparência nas decisões tomadas. Estes sistemas funcionam como “caixas pretas”, transformando insumos em resultados desejados sem serem capazes de compreender a lógica subjacente.

Isto torna seriamente difícil garantir a confiança do utilizador nas recomendações geradas pela IA. Se não entendermos por que o sistema sugeriu uma determinada variante ou conceito de produto, será difícil avaliar a sensibilidade da sugestão. Isso pode levar à desconfiança na tecnologia como um todo.

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

• visualizações do fluxo de dados em redes neurais, ou
• explicações textuais de 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. Os sistemas de aprendizagem automática baseiam-se frequentemente em 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 aplicativos com aprendizado de máquina para:

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

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

Os limites dos algoritmos. Inteligência artificial no processo

A inteligência artificial pode apoiar o processo criativo, buscar ideias e otimizar soluções. No entanto, ainda existem poucas empresas que optam por confiar totalmente 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 participação humana.

Portanto, os designers e gestores de produto precisam de estar conscientes das limitações da tecnologia de IA e tratá-la como um suporte e não como uma fonte automática de soluções prontas. As principais decisões de design e de negócios ainda exigem criatividade, intuição e uma compreensão profunda dos clientes, algo que os algoritmos por si só não podem fornecer

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

Garanta o controle e a conformidade legal

Para minimizar os riscos da IA, as empresas precisam de implementar mecanismos adequados de supervisão e controlo para estes sistemas. Isso inclui, mas não está limitado a:

• Verificação da exatidão e das fontes de informação geradas pelos modelos de IA antes da sua utilização prática,
• Auditorias de algoritmos de aprendizado de máquina para viés, incerteza de previsão e transparência de decisões,
• Estabelecer um especialista ou comitê de ética para supervisionar o projeto, testar e aplicar sistemas de IA na empresa,
• Desenvolver diretrizes claras sobre aplicações aceitáveis ​​de IA e os limites de interferência desses sistemas nos processos de negócios e nas decisões de design,
• Treinar os projetistas para que estejam cientes das limitações e armadilhas para evitar uma dependência excessivamente acrítica de suas indicações.

Resumo

Em resumo, a inteligência artificial abre, sem dúvida, perspectivas estimulantes para a optimização e aceleração da concepção e implementação de novos produtos. No entanto, a sua integração com sistemas e práticas legados não está isenta de desafios, alguns dos quais são fundamentais – como a incerteza e a falta de transparência preditiva.

Para aproveitar ao máximo o potencial da IA, as empresas devem tratá-la com a devida cautela e crítica, compreendendo as limitações da tecnologia. É também crucial desenvolver quadros éticos e procedimentos de controlo que minimizem os riscos associados à implementação de algoritmos avançados em processos empresariais reais. Só então a IA poderá tornar-se um complemento valioso e seguro à criatividade e à intuição humanas.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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