Domando a IA. Como dar os primeiros passos para aplicar IA no seu negócio? | IA nos negócios #119

Publicados: 2024-05-17

As recomendações personalizadas de produtos aparecem automaticamente no seu aplicativo de compras favorito? Assistentes virtuais respondem dúvidas e resolvem problemas a qualquer momento com eficiência incomparável? E como poderia a sua empresa beneficiar do poder da inteligência artificial, uma tecnologia que está a melhorar a forma como os negócios são feitos em todo o mundo? Como proprietário de uma empresa, você deseja aproveitar esse poder transformador. Aqui estão cinco etapas que mostrarão como fazer exatamente isso. Continue a ler para saber mais. Como domar a IA em uma empresa? Introdução

Domando a IA – índice

Quão fácil é domesticar a IA em uma empresa? Introdução
Passo 1. Entenda a diferença entre IA, aprendizado de máquina e inteligência artificial generativa
Passo 2. Definir as necessidades do negócio
Passo 3. Descubra como a IA pode ajudar sua empresa
Passo 4. Avalie suas próprias capacidades para implementar IA
Passo 5. Considere consultar um especialista
Domando a IA - resumo

Quão fácil é domesticar a IA em uma empresa? Introdução

Embora a Inteligência Artificial (IA) esteja a ganhar popularidade entre as empresas na Polónia, ainda existem muitas empresas que não estão a explorar plenamente o seu potencial. De acordo com um estudo da KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html), apenas 15% das empresas em nosso país utilizam atualmente soluções de IA, enquanto a média global é de 35-37%. Ao mesmo tempo, até 62% das empresas que implementaram IA não monitorizam a eficácia destas implementações – ou seja, não sabem que impacto, se houver, tiveram.

Estes números mostram o enorme potencial inexplorado da inteligência artificial nos negócios polacos. Por outro lado, 13% das empresas planeavam implementar IA até ao final de 2023, o que poderá ser um sinal da próxima onda de adoção desta tecnologia disruptiva. Na verdade, as empresas vêem inúmeros benefícios na IA, tais como o aumento da produtividade, a melhoria da qualidade dos produtos e serviços, um melhor desempenho financeiro e uma posição competitiva reforçada.

Passo 1. Entenda a diferença entre IA, aprendizado de máquina e inteligência artificial generativa

Se você está pensando em dar o primeiro passo para implementar IA no seu negócio, vale a pena aprender o básico desse grupo de tecnologias. Antes de perceber o potencial da IA em seu negócio, você precisa entender a principal diferença entre Inteligência Artificial (IA) em seu sentido mais amplo, Aprendizado de Máquina (ML) e IA Generativa. Esses termos são frequentemente usados de forma intercambiável, mas na verdade descrevem conceitos ligeiramente diferentes.

A IA refere-se à capacidade geral das máquinas programadas, como computadores ou robôs, de “pensar” de forma semelhante aos humanos e de imitar o comportamento inteligente. Os sistemas de IA podem assimilar, analisar e utilizar conhecimentos do mundo real para obter novas informações. Exemplos de tecnologias baseadas em IA incluem reconhecimento de voz, imagem e facial.

Por outro lado , o aprendizado de máquina (ML) é um campo da IA no qual os sistemas de computador aprendem com os dados e tomam decisões sem intervenção humana direta. Uma característica importante do ML é a capacidade de melhorar continuamente e adaptar algoritmos com base em novos dados de entrada.

Com o rápido desenvolvimento da IA generativa , cujo principal sinal é a louca popularidade do ChatGPT, também é importante compreender esta nova tendência. A IA generativa é capaz de gerar novos dados, como texto, imagens, vídeo e áudio, ou mesmo código de computador. Isso é feito aprendendo com grandes quantidades de dados de treinamento. Modelos de linguagem, como o ChatGPT, aprendem os padrões e regras inerentes aos dados de entrada e depois usam esse conhecimento para criar textos novos e únicos que se assemelham aos escritos por humanos.

O poder da IA generativa reside na sua flexibilidade e capacidade de remixar e sintetizar informações de forma criativa e inovadora.

Defina as necessidades do negócio

A segunda etapa é identificar as necessidades específicas do seu negócio que podem ser atendidas com a implementação de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Este processo começa com uma análise aprofundada e uma consideração cuidadosa de várias questões:

Que resultados específicos você deseja alcançar? Pode ser o aumento da receita, a otimização da cadeia de abastecimento ou um melhor atendimento ao cliente.
Quais são os principais obstáculos para alcançar esses objetivos?
Como a IA e o aprendizado de máquina podem ajudá-lo a superá-los?
Como você deseja medir o sucesso de tal iniciativa? Vale a pena planejar desde o início como os resultados serão avaliados, principalmente considerando quantas empresas pulam essa etapa fundamental. Isto pode ser baseado em KPIs, ganhos financeiros diretos ou outras métricas definidas especificamente para esta implementação.
Que tipo de dados você já possui? Os dados são um recurso fundamental que a IA recém-implementada de uma empresa utilizará. Pergunte a si mesmo: de quais dados adicionais você precisará para aproveitar todo o potencial da IA?

Para compreender totalmente o valor de responder a essas perguntas, vejamos um exemplo prático. Imagine uma pequena empresa de contabilidade que enfrentava processos longos e manuais para lidar com documentos de clientes. Eles definiram seu objetivo como “automatizar a contabilidade para acelerar o processamento e aumentar a produtividade”.

Os principais obstáculos eram o tempo gasto em tarefas tediosas e os grandes volumes de documentos que precisavam ser processados. Depois de analisar esses desafios, a equipe identificou o processamento de documentos baseado em IA como uma solução potencial – tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (PNL) que poderia extrair e categorizar automaticamente dados financeiros relevantes, reduzir erros e acelerar processos.

As formas de medir o impacto foram, neste caso, o aumento do número de documentos processados por mês e a redução do tempo médio de processamento por encomenda. Foi também importante avaliar os recursos de dados – neste caso, o volume de recibos, faturas e outros documentos financeiros necessários para treinar os sistemas de IA.

Este exemplo ilustra a importância de definir claramente as necessidades do seu negócio no início do processo de implementação de IA. Só assim você poderá identificar as soluções certas e implementá-las de maneira adequada para agregar o máximo valor ao seu negócio.

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

Vale a pena recorrer a ferramentas como SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai -builder/overview) ou Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation usa tecnologia de processamento de linguagem natural (PNL) para automatizar a compreensão do conteúdo do documento, que é fundamental para tarefas robóticas e processos de tomada de decisão. Uma vez analisado o texto, o sistema agrega os dados coletados e os apresenta de forma estruturada, prontos para uso em automação robótica de processos (RPA) e aplicações analíticas. Com a tecnologia que desenvolvemos é possível criar de forma eficiente modelos que interpretam as informações contidas nos mais diversos documentos empresariais.

SensID Cognitive Automation permite a integração de dados de uma variedade de fontes textuais, incluindo dados estruturados (como bancos de dados), dados semiestruturados (como formulários, csv, html, etc.) e dados não estruturados (como doc, pdf, etc.), proporcionando uma visão unificada das informações.

O Microsoft AI Builder faz parte da Microsoft Power Platform. Com ele, você pode criar e usar modelos de IA para ajudar a otimizar seus processos de negócios. Você pode usar um modelo pré-construído que esteja pronto para muitos cenários de negócios comuns, como reconhecimento de documentos, ou criar um modelo personalizado para atender aos requisitos específicos da sua empresa.

Outra opção que vale a pena tentar é o Docsumo, que usa OCR (Optical Character Recognition) para ler documentos e conta com a confiança de grandes empresas como PayU e Hitachi.

Passo 3. Descubra como a IA pode ajudar sua empresa

Depois de identificar os objetivos e desafios do seu negócio, o próximo passo lógico é identificar as maneiras específicas pelas quais a IA pode agregar valor e lucro ao seu negócio. Às vezes, o caminho pode não ser óbvio, por isso considere a ampla gama de benefícios possíveis.

Um dos principais fatores de valor da IA é aumentar o valor entregue aos clientes . Com o poder do aprendizado de máquina e da análise avançada de dados, a IA pode ajudar as empresas a entender melhor as preferências e o comportamento do consumidor. Isso permite uma experiência de compra mais personalizada e satisfatória.

Outro factor-chave é o potencial da IA para aumentar a eficiência e a produtividade dos funcionários . Ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, a IA pode proporcionar poupanças de custos significativas e permitir que as equipas se concentrem em atividades mais estratégicas e criativas, bem como melhorar significativamente a satisfação no trabalho. Na verdade, 59% dos que trabalham em funções de gestão acreditam que a utilização da IA no local de trabalho melhora a satisfação no trabalho (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Por último, não devemos esquecer os ganhos comerciais diretos que muitas vezes resultam da implementação de soluções de IA. Ao otimizar processos, melhorar as operações e fazer melhor uso dos dados, as organizações podem maximizar receitas e lucros.

Então, a IA aumentará a satisfação dos seus clientes? Isso maximizará a produtividade dos funcionários? Contribuirá para o crescimento da receita? Se a resposta a alguma dessas perguntas for “sim”, então a IA certamente merece sua atenção.

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

Passo 4. Avalie suas próprias capacidades para implementar IA

Com a compreensão do enorme potencial da IA, enfrentamos agora o maior desafio: avaliar e preparar as nossas próprias capacidades e recursos organizacionais para implementar eficazmente novas tecnologias. Infelizmente, existe muitas vezes uma lacuna significativa entre o que queremos alcançar e o que podemos realmente realizar dentro de um determinado prazo e orçamento.

Se você vê inúmeras oportunidades de usar IA em sua empresa, precisa começar com uma avaliação honesta de suas competências e ferramentas. Peça aos seus profissionais de TI que respondam honestamente às seguintes perguntas:

Temos uma equipe de desenvolvimento interna com as habilidades certas para construir uma solução de IA sob medida do zero?
Caso contrário, deveríamos considerar a compra de um produto de IA pronto para uso oferecido por fornecedores externos?
Ou seria mais rentável envolver-se estrategicamente com um parceiro externo experiente para desenvolver em conjunto uma solução adaptada às nossas necessidades?

Por falta de recursos internos, a melhor solução pode ser terceirizar inteiramente o seu projeto de implementação de IA para uma empresa externa especializada. Seja qual for o caminho que você escolher, um bom primeiro passo é pesquisar a fundo as soluções de IA disponíveis no mercado e avaliar se alguma delas poderia atender às necessidades atuais da sua organização. Comprar um produto pronto para uso pode ser uma opção mais econômica do que construir do zero.

Lembre-se de que a integração de IA é diferente de uma implementação típica de novo software. Requer experiência em aprendizado de máquina, processamento de big data e algoritmos avançados. Se a sua organização não tiver esse conhecimento, trabalhar com especialistas externos pode ser inevitável para maximizar as chances de sucesso do projeto.

Passo 5. Considere consultar um especialista

Apesar do entusiasmo pela tecnologia de IA, muitos gestores ainda têm medo de dar os primeiros passos devido à falta de competências dentro da sua organização. Se você é um deles, considere contratar um consultor especializado ou uma empresa externa.

Construir sistemas de IA é significativamente diferente do desenvolvimento de aplicações empresariais típicas. É uma área de especialização altamente especializada, exigindo habilidades avançadas em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e análise de big data.

Por exemplo, criar um assistente virtual de IA que possa comunicar eficazmente com os clientes requer não apenas uma base sólida e completa, mas também tecnologia de processamento de linguagem natural e inteligência artificial generativa.

Se a sua equipe não tiver essas habilidades especializadas, pode fazer mais sentido procurar ajuda externa. Empresas e agências especializadas de consultoria em IA podem fornecer não apenas conhecimento e experiência relevantes, mas também processos comprovados e melhores práticas para aumentar as chances de sucesso de suas iniciativas.

É claro que a contratação de especialistas externos tem um custo adicional. Porém, é importante lembrar que a implementação inadequada de IA pode levar a perdas financeiras ainda maiores devido a erros, paralisações e necessidade de correções. Ou simplesmente um mau funcionamento de todo o sistema, que não realizará as tarefas para as quais foi criado. É por isso que trabalhar com especialistas costuma ser um investimento inteligente que pode economizar tempo e dinheiro no longo prazo.

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

Domando a IA – resumo

Implementar inteligência artificial numa empresa é sem dúvida um empreendimento sério e desafiante, mas é também uma enorme oportunidade de transformação e crescimento do negócio. Abre as portas para inúmeras oportunidades para aumentar a eficiência, otimizar processos e entregar maior valor aos clientes.

Como já vimos, muitas empresas em todo o mundo – desde pequenas empresas a grandes empresas – estão a utilizar com sucesso a IA para automatizar tarefas tediosas, analisar grandes conjuntos de dados e tomar melhores decisões com base em factos.

É claro que, como acontece com qualquer iniciativa empresarial séria, o caminho para uma implementação bem-sucedida de IA passa pelo planejamento detalhado e pela adesão a princípios comprovados.

Implementar IA é um processo iterativo. É por isso que é melhor começar com um pequeno projeto piloto, realizar testes e coletar feedback. Com base nisso, será mais fácil tomar decisões sobre futuros desenvolvimentos ou ajustes. Além disso, não se esqueça de um fator chave de sucesso: os dados. Quanto mais dados de qualidade você alimentar seus sistemas de IA, melhor eles aprenderão e funcionarão.

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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 efetivamente durante a codificação.
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