Automação ou aumento? Duas abordagens para IA em uma empresa | IA nos negócios #124

Publicados: 2024-05-24

Em 2018, a Unilever já havia embarcado numa jornada consciente para equilibrar as capacidades de automação e aumento. Ao fazê-lo, alcançou resultados impressionantes – um aumento de 16% na diversidade étnica e de género das novas contratações, poupanças de 70.000 dias de trabalho por ano e uma redução de 90% no tempo de recrutamento. Mas o que são automação e aumento? Vamos dar uma olhada mais de perto, descobrindo as interações dinâmicas, as oportunidades e as armadilhas, e o impacto nas empresas e nos funcionários individuais. Continue a ler para saber mais.

Automação ou aumento – índice

O que são automação e aumento no contexto de IA em uma empresa?
Automação
Aumento
Transições suaves – da automação ao aumento e vice-versa
Resumo

O que são automação e aumento no contexto de IA em uma empresa?

A automação e o aumento são forças opostas, mas interdependentes. Na verdade, as empresas enfrentam uma escolha: Cortam custos e automatizam tarefas, eliminando o envolvimento humano no processo? Ou, com foco na qualidade e na personalização, melhorar as capacidades dos funcionários e melhorar os resultados através do aumento da IA, que envolve uma estreita colaboração entre humanos e inteligência artificial? Suas habilidades complementares seriam então combinadas para realizar uma tarefa específica.

O paradoxo da automação e do aumento é uma questão que as organizações modernas devem enfrentar. Compreender a diferença e as sinergias entre os dois conceitos é crucial para o sucesso da implementação da IA nos negócios.

Automação

Automação é o processo de substituição de atividades humanas e repetitivas por software. Antes da era do rápido desenvolvimento da inteligência artificial generativa, a automação era aplicável apenas a tarefas rotineiras e bem estruturadas, tais como:

preenchimento de faturas,
criando relatórios,
resumindo despesas,
atendimento simples ao cliente baseado na seleção do próximo passo da conversa pressionando um botão.

As organizações conseguiram automatizar processos com base em conhecimento especializado codificado na forma de algoritmos que definem relações entre condições (“se”) e consequências (“então”). Tal automação foi baseada em um modelo de domínio explicitamente definido, ou seja, uma representação de conhecimento de domínio que otimiza uma função de utilidade escolhida.

No entanto, o desenvolvimento da inteligência artificial generativa trouxe mudanças radicais no campo da automação. Os novos modelos não só podem responder com muito mais flexibilidade aos dados de entrada, mas também podem executar comandos expressos em linguagem natural. Em outras palavras, em vez de executar comandos baseados em regras explícitas, eles podem executar tarefas baseadas na compreensão contextual.

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

No entanto, as automações que utilizam inteligência artificial apresentam riscos consideráveis.

O primeiro são os perigos de automatizar a tomada de decisões – um problema enfrentado pelos criadores de veículos autónomos, entre outros. Por exemplo, quando um veículo deve fazer uma manobra em frações de segundo porque não há como evitar uma colisão.

O segundo risco vem de confiar em algoritmos preditivos. Mesmo que uma empresa queira implementar uma opção automatizada para seguir recomendações de inteligência artificial baseadas em dados, um ser humano deve assumir a responsabilidade pelas decisões tomadas.

Um terceiro tipo de risco é o uso de inteligência artificial generativa que, com dados insuficientes, começa a ter alucinações, ou seja, a fornecer respostas prováveis, mas falsas. Por exemplo, pode gerar notícias falsas ou dar aos clientes respostas falsas a perguntas. Navegar pelos benefícios e riscos da automação requer, portanto, análise e preparação cuidadosas.

Aumento

Aumento é o processo de usar IA para aprimorar a inteligência e as habilidades humanas, em vez de substituí-las ou agir de forma independente. Com a crescente importância do aumento em ambientes que exigem tomadas de decisões complexas, as organizações estão adotando cada vez mais essa abordagem. Para tarefas mais complexas onde as regras e modelos não são totalmente conhecidos, o aumento permite que a inteligência natural e a artificial trabalhem em estreita colaboração.

Isso ocorre porque o aumento é um processo iterativo e coevolutivo no qual os humanos aprendem com a IA e a IA aprende com os humanos. Ao fazê-lo, o papel da inteligência artificial deve ser concebido para permitir a supervisão humana em todas as fases de um determinado processo. Requer o envolvimento de especialistas no domínio, cujos conhecimentos são muitas vezes de natureza tácita, derivados de anos de experiência e intuição, tornando difícil ou impossível para a IA substituí-los diretamente.

A ampliação permite que os humanos e a inteligência artificial se reforcem, combinando a racionalidade da máquina com a intuição humana, o bom senso e a experiência profissional. Essa abordagem permite um processamento de informações mais abrangente e uma melhor tomada de decisões.

Na empresa de perfumes Symrise, por exemplo, os perfumistas trabalharam em estreita colaboração com o sistema de IA para gerar ideias para novas fragrâncias (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+ inteligência+artificial+pode+ser…-a0578441404). Por meio do aumento, os especialistas conseguiram aproveitar a capacidade da máquina de processar grandes quantidades de dados e, ao mesmo tempo, aplicar seu próprio conhecimento para interpretar e contextualizar os resultados. Os resultados foram fragrâncias inovadoras que os clientes adoraram.

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

Transições suaves – da automação ao aumento e vice-versa

A relação entre automação e aumento é dinâmica. Ele permite transições perfeitas entre as duas abordagens. A estreita colaboração entre humanos e IA no âmbito do aumento ajuda a identificar regras e modelos que podem então ser usados para automatizar uma determinada tarefa, levando à inovação e a ganhos de eficiência.

As organizações devem, portanto, iterar deliberadamente entre as tarefas separadas de automação e aumento, assumindo um compromisso de longo prazo com ambas.

Outro passo que irá fortalecer a ligação entre automação e aumento é a criação de agentes autônomos, ou seja, inteligência artificial que pode não apenas automatizar tarefas, mas também planejar processos e emitir comandos para outros sistemas sem intervenção humana. O desenvolvimento de soluções de IA de próxima geração permitirá também, num futuro próximo, criar protótipos e serviços inovadores com base na análise de necessidades.

Resumo

A automação e o aumento representam duas aplicações opostas, mas muitas vezes interdependentes, da inteligência artificial na gestão. Uma abordagem equilibrada que combine os pontos fortes de ambos os conceitos é a chave para alcançar uma complementaridade que beneficie tanto as empresas como a sociedade.

Para gerir esta tensão de forma eficaz, as organizações devem:

lembre-se da responsabilidade de criar sistemas transparentes e seguros usando IA,
ter em mente a responsabilidade pelos processos de gestão, tratando a IA como uma ferramenta para auxiliar e não substituir os gestores,
integrar as duas abordagens iterando deliberadamente entre elas e aproveitando os pontos fortes de cada uma,
implementar controlos rigorosos e mecanismos de transparência para detectar e corrigir erros e preconceitos nos sistemas de IA.

Acima de tudo, devem também investir no desenvolvimento das aptidões e competências dos colaboradores para que possam trabalhar eficazmente com a inteligência artificial como parte do aumento.

A combinação bem-sucedida destas duas forças de IA não só tornará as organizações mais eficientes e inovadoras, mas também ajudará a construir uma sociedade mais justa e sustentável. A chave é compreender que a automação e o aumento devem coexistir em sinergia harmoniosa e não competir como alternativas.

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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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