Produtividade com IA

A produtividade da IA refere-se ao uso da inteligência artificial (IA) para aumentar a eficiência e a eficácia em várias tarefas e processos em todos os setores.

Isso pode incluir automatizar tarefas rotineiras, analisar dados rapidamente, otimizar fluxos de trabalho e apresentar insights que ajudem na tomada de decisões por meio da integração de ferramentas de IA. Novos avanços tecnológicos, como a IA generativa, estão mudando o cenário da IA e seu papel no ambiente de trabalho e nos ganhos gerais de produtividade.

O potencial da IA ainda é muito esperado, pois até 300 milhões de empregos em tempo integral podem ser substituídos por essas novas tecnologias, de acordo com um relatório da Goldman Sachs.¹

Para indivíduos e organizações, as ferramentas de IA podem agilizar operações, reduzir erros e liberar o tempo dos membros da equipe para atividades mais estratégicas. Exemplos de recursos de IA incluem o uso de IA para gerenciamento de projetos, automação de atendimento ao cliente, análise de dados e criação de conteúdo original. O Generative Pretrained Transformer (GPT) é um chatbot que utiliza IA e é construído com base em modelos de linguagem grandes (LLMs). Eles também são uma aplicação cada vez mais importante do aprendizado de máquina (ML).

O objetivo da produtividade da IA é melhorar a produção e os resultados, minimizar o gasto de recursos e, finalmente, melhorar a experiência do usuário. Um estudo realizado pelo National Bureau of Economic Research confirma isso, descobrindo que o acesso à assistência de IA, como o GPT, aumentou a produtividade dos agentes de suporte ao cliente em 14%.²

A introdução de ferramentas de produtividade de IA no mundo em rápida evolução mudou a forma como as empresas são administradas e como as pessoas realizam tarefas cotidianas. O movimento da IA não visa apenas fazer as coisas mais rápido, mas também ser mais inteligente e trabalhar com mais eficiência. O que compõe a maior parte da produtividade da IA são as ferramentas de produtividade da IA, aplicativos de software que utilizam IA para ajudar pessoas e empresas a concluírem tarefas. Essas ferramentas de produtividade de IA estão disponíveis na web e em formato de aplicativo. Utilizando aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para fazer coisas como automatizar citações, trabalhar com modelos criados previamente e escrever código.

Esses tipos de aplicações de software variam em uso e complexidade. Alguns são assistentes inteligentes capazes de classificar e-mails com apenas alguns cliques. Enquanto outras soluções utilizam algoritmos e métricas para prever o código que precisa ser escrito ou dar dicas para concluir tarefas. Algumas das ferramentas mais populares utilizadas nos negócios atualmente são as seguintes.

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

O Grammarly é um assistente de redação baseado em IA na nuvem utilizado para otimização gramatical, pontuação, ortografia, entre outros aspectos da redação. A ferramenta pode ser usada por qualquer pessoa que queira melhorar a redação, a escrita longa ou a escrita cotidiana em geral.

O Notion, semelhante ao Grammarly, é uma ferramenta de redação e anotações que introduziu recentemente sua versão com IA. O Notion IA é uma coleção de ferramentas impulsionadas por IA que podem preencher resumos automaticamente, responder a perguntas e traduzir palavras para vários idiomas.

O ChatGPT foi criado pela OpenAI, com base na arquitetura GPT-4 e é treinado com grandes quantidades de dados de texto para auxiliar na escrita de ensaios, respostas a perguntas, críticas e muito mais. A versão premium do ChatGPT pode até gerar imagens e inputs de voz.

Claude é outro assistente de IA capaz de resumir reuniões, responder a perguntas e escrever código. É alimentado por LLMs e é outro aplicativo de produtividade popular usado por indivíduos hoje para ajudar a escrever postagens de mídia social, como postagens no Linkedin ou legendas do Instagram.

Asana é uma ferramenta de gerenciamento de projetos que ajuda as organizações a gerenciar tarefas e pode se integrar a vários aplicativos, como Microsoft Teams, Gmail, iOS e Outlook. O Asana AI utiliza IA para automatizar tarefas e criar resumos, economizando tempo e dinheiro das equipes.

Otter.ai é uma ferramenta de transcrição que resume chamadas gravadas e ajuda os usuários a transcrever conversas de speech to text em tempo real.

O watsonx Assistant é uma solução de IA conversacional que capacita os funcionários de uma Organização a criar agentes de IA e chatbots de IA. A ferramenta pode ser integrada a vários aplicativos e projetada para construtores não técnicos.

O IBM watsonx Orchestrate é uma solução de automação e IA generativa que pode automatizar tarefas e simplificar processos complexos. A ferramenta oferece aplicativos, habilidades e assistentes construídos previamente para ajudar os membros de uma organização a realizar tarefas.

Midjourney é uma ferramenta de geração de imagens de IA que cria recursos visuais a partir de prompts de texto. É usado por artistas e designers para ajudar na criação de trabalhos exclusivos.

O watsonx Code Assistant utiliza IA generativa para gerar código novo e traduzir código de uma linguagem para outra ou refatorar código legado. A ferramenta ajuda desenvolvedores e operadores de TI a acelerar os esforços de modernização de aplicações.

O Microsoft Copilot é uma ferramenta impulsionada por IA que utiliza LLMs e os dados da organização para ajudar os usuários com produtividade e criatividade. O Copilot pode sugerir novas ideias e automatizar tarefas, como redação e resumo de e-mails.

Ferramentas de produtividade de IA que estão revolucionando a abordagem das tarefas, desde o brainstorming até o suporte ao cliente. Essas grandes mudanças na tecnologia estão possibilitando às equipes gerar ideias e solucionar problemas com mais eficiência. Utilizando algoritmos avançados, essas ferramentas ajudam a reduzir a perplexidade frequentemente associada a processos complexos de tomada de decisão, possibilitando insights mais claros e resultados melhores.

A integração da IA aos fluxos de trabalho diários pode aumentar significativamente a produtividade, transformando a forma como as pessoas e os membros da equipe colaboram. Alguns benefícios importantes são:

1. Maior economia de tempo
2. Maior eficiência 
3. Melhoria na tomada de decisões 
4. Precisão aprimorada 
5. Melhor personalização
6. Mais escalabilidade

A IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando tempo para os funcionários se concentrarem em iniciativas mais estratégicas e em brainstorming criativo. Um exemplo vem do estudo de Impacto Econômico Total da Forrester Consulting de 2023, que constatou uma redução de 30% no tempo de tratamento de interações para agentes de serviço com chatbot com o IBM Watson Assistant.³ A melhoria está avaliada em US$ 2,4 milhões em um período de três anos, de acordo com o estudo.

As ferramentas de IA simplificam os fluxos de trabalho, possibilitando que as equipes gerenciem projetos e tarefas de forma mais eficaz, o que leva à conclusão mais rápida dos projetos. Separados, a eficiência adicional e a redução de erros podem levar a economias consideráveis de custos com o passar do tempo, possibilitando uma alocação de recursos mais eficaz. Um exemplo de eficiência é o IBM watsonx Orchestrate, especificamente no mundo das compras. O watsonx Orchestrate utiliza várias soluções para compras, incluindo Ask Procurement, gerenciamento de contratos e procure-to-pay e order management.

A IA analisa grandes conjuntos de dados, apresentando insights que ajudam as organizações a tomar decisões informadas com base em informações em tempo real. Também pode aprimorar a comunicação entre os membros da equipe, promovendo um ambiente mais colaborativo que incentiva o compartilhamento de ideias e o trabalho em equipe. A solução watsonx Orchestrate também é um exemplo de tomada de decisões aprimorada. Com as capacidades de orquestração do watsonx, as equipes podem automatizar tarefas e simplificar processos complexos, o que economizará tempo e recursos da equipe.

As ferramentas de IA podem minimizar o erro humano na entrada de dados e na geração de conteúdo e ajudar a garantir produções de maior qualidade. A tecnologia pode reduzir a necessidade de revisões e promover um gerenciamento de tarefas mais eficiente. O watsonx Code Assistant e a Organização do Diretor Executivo de TI da IBM são um ótimo exemplo do que a precisão pode fazer. Com o watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed, 60% do conteúdo do Ansible Playbook foi gerado automaticamente pelo watsonx Code Assistant.

Muitas das ferramentas de IA no mercado, inclusive as ferramentas de IA generativas, utilizam tecnologia avançada para se adaptar às preferências individuais, oferecendo recomendações personalizadas que melhoram a experiência do usuário. O ChatGPT é um bom exemplo de personalização, pois recentemente incluiu um recurso de personalização, com o objetivo de evitar que os usuários tenham que repetir instruções comuns de uma tarefa para outra.⁴

As soluções de IA podem se adaptar e crescer com uma organização, acomodando cargas de trabalho crescentes, mantendo altos níveis de produtividade e mitigando tarefas demoradas. Um exemplo de uma ferramenta altamente escalável é o Notion IA. A solução tem visto um crescimento de dados tão grande que expandiu sua infraestrutura de banco de dados para uma arquitetura fragmentada mais complexa.⁵ A solução "manteve um total de 480 fragmentos lógicos enquanto ajudava a garantir recursos de gerenciamento de dados escaláveis a longo prazo", disse a Notion em um post em seu site.

A produtividade da IA não vem sem seus desafios. Mas com esses desafios há soluções possíveis.

Portanto as ferramentas de IA geralmente exigem acesso a grandes quantidades de dados, e as preocupações com privacidade de dados se tornam primordiais. As organizações devem ajudar a garantir que informações confidenciais sejam protegidas, o que pode complicar a implementação da IA. A conformidade com regulamentações, como o GDPR, adiciona uma camada adicional de complexidade.

Uma solução potencial é criar um framework que tenha políticas e padrões de segurança claros. As organizações devem utilizar apenas dados necessários para criar IA e ajudar a garantir que eles sejam manipulados e gerenciados com segurança.

Muitas organizações lutam para integrar ferramentas de produtividade de IA com seus sistemas e fluxos de trabalho existentes. Isso pode levar a interrupções e ineficiências durante o período de transição. Sem uma integração perfeita, os benefícios potenciais da IA podem não ser totalmente realizados.

Uma maneira de mitigar quaisquer problemas de integração é estabelecer padrões comuns que sejam consistentes em toda a organização. As Organizações também devem implementar governança de dados frameworks e utilizar APIs para conectar dados e lidar com transformação de dados.

Os sistemas de IA podem inadvertidamente perpetuar vieses presentes nos dados de treinamento, levando a resultados distorcidos e práticas desleais. Esse viés pode afetar os processos de tomada de decisão, especialmente em áreas como contratação e atendimento ao cliente. As organizações devem trabalhar ativamente para identificar e mitigar esses vieses para ajudar a garantir o uso justo e equitativo da IA.

Uma possível solução para esse desafio é ter dados diversificados que representem uma ampla gama de indivíduos de todas as diferentes origens. Os desenvolvedores devem avaliar os dados cuidadosamente e não fazer input demais, pois isso sobrecarrega e pode tornar o modelo mais tendencioso.

Os funcionários podem ser resistentes à adoção de ferramentas de IA devido ao medo de perderem o emprego ou desconforto com novas tecnologias. Essa resistência cultural tem o potencial de dificultar a implementação bem-sucedida de soluções de produtividade de IA. Portanto as organizações precisam investir em treinamento e estratégias de gerenciamento de mudanças para incentivar a aceitação e o engajamento com as tecnologias de IA.

Uma abordagem para mitigar esse desafio começa com os líderes da organização criando uma cultura de abertura a mudanças e novas ideias. Os executivos de alto nível precisam comunicar essas mudanças com antecedência e frequência e ouvir as opiniões dos funcionários no espaço de trabalho.

As soluções de IA são e continuarão a moldar a forma como as empresas são administradas. Os benefícios econômicos da IA estão se tornando mais aparentes e os executivos estão entendendo o potencial desses novos avanços. Um relatório recente do IBM Institute for Business Value revelou que os executivos relatam o uso de uma variedade de ferramentas transformadoras, incluindo tecnologias de IA e automação para melhorar seus fluxos de trabalho e apresentar insights mais eficientes.⁶

Nos próximos dois anos esperam um aumento considerável na automação extrema, impulsionada por IA e aprendizado de máquina, de acordo com os executivos entrevistados na pesquisa. Eles também esperam que esses avanços viabilizados pela mão de obra digital aumentem em 20% nos próximos dois anos.

Atendimento ao cliente: as organizações podem utilizar ferramentas de produtividade de IA para analisar as chamadas de clientes e automatizar as respostas a perguntas mais repetitivas. Essas soluções de IA podem aumentar a produtividade do atendimento ao cliente, oferecendo suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, aos clientes e personalizando a experiência do cliente, analisando o comportamento do cliente e personalizando os serviços.

Recursos humanos: as ferramentas de IA generativa estão sendo utilizadas em todos os setores para aprimorar os recursos humanos, como recrutamento e processos de gerenciamento de desempenho. Os líderes de RH podem utilizar a IA para medir o engajamento dos funcionários, analisando dados de pesquisas e para analisar currículos ao procurar candidatos a vagas de emprego.

Geração de conteúdo: as ferramentas de IA que podem criar conteúdo escrito ou visual podem ser úteis para as organizações que buscam manter a voz da marca consistente. O software de IA, se receber prompts específicas e consistentes, deve ser capaz de produzir conteúdo alinhado em toda a Organização, independentemente do departamento onde está sendo produzido.

Automação de tarefas: um dos maiores casos de uso das ferramentas de produtividade de IA é a automação de tarefas em todos os setores. Independentemente do tipo de empresa ou das metas que ela tem em mente, é provável que haja tarefas rotineiras que estejam tomando muito tempo dos funcionários. É aí que a automação de tarefas entra em cena e as ferramentas de IA podem aliviar a carga dos funcionários para trabalharem em tarefas mais pertinentes.

Análise de dados e geração de relatórios: As soluções de IA podem aprimorar a análise de dados e a geração de relatórios automatizando a extração de grandes conjuntos de dados, economizando tempo e recursos valiosos para os desenvolvedores. Ele pode identificar tendências e padrões que podem não ser imediatamente aparentes, apresentando insights mais profundos para a tomada de decisões informadas. Além disso, as soluções de IA podem gerar relatórios abrangentes em tempo real, permitindo que os stakeholders acessem informações atualizadas rapidamente. Isso não apenas aumenta a produtividade, mas também melhora a precisão, economiza custos e reduz erros humanos na interpretação de dados.

Pesquisa: soluções de IA podem agilizar o processo de pesquisa analisando rapidamente grandes quantidades de literatura e dados, permitindo que os pesquisadores se concentrem em tarefas mais importantes. Ele pode ajudar na identificação de estudos relevantes e na extração de descobertas importantes, reduzindo significativamente o tempo gasto em pesquisas manuais. Separados, os algoritmos de IA podem gerar hipóteses e prever resultados com base nos dados existentes, promovendo uma abordagem inclusiva e inovadora para a solução de problemas.

Gerenciamento de projetos: as ferramentas baseadas em IA podem transformar o gerenciamento de projetos, automatizando tarefas rotineiras, incluindo agendamento, alocação de recursos e acompanhamento de progresso, o que pode levar a uma maior eficiência dia a dia e ano a ano. Ele pode analisar dados de projetos para identificar riscos potenciais e gargalos, permitindo a tomada de decisões proativas para manter os projetos no caminho certo. Ao simplificar os fluxos de trabalho e aumentar a visibilidade, a IA pode ajudar os gerentes de projetos a otimizar o desempenho e atingir as metas dos projetos com mais eficiência.