O que é transformação de Inteligência Artificial?

As transformações de IA empregam modelos de aprendizado de máquina e deep learning, por exemplo, visão computacional, processamento de linguagem natural (PLN) e IA generativa com outras tecnologias para criar sistemas capazes de:

• Automatize tarefas manuais e trabalho administrativo repetitivo.
• Modernize aplicativos e TI com geração de código.
  
• Forneça insights baseados em dados e suporte à tomada de decisões usando funções analíticas avançadas.
• “Aprenda” com os dados para melhorar a precisão e o desempenho ao longo do tempo.
  
• Melhorar a experiência do cliente com personalização e chatbots.

À medida que os avanços na IA se aceleram, a transformação da IA se tornou um fator significativo no sucesso de longo prazo de uma empresa. De acordo com o “Augmented work for an automated, AI-driven world“, um relatório recente do IBM Institute for Business Value, as organizações que integram a IA em sua jornada de transformação superam seus concorrentes com mais frequência.

Normalmente, uma transformação com IA é um esforço mais abrangente do que a simples replicação de processos de negócios existentes com novas tecnologias. Uma estratégia de transformação com IA bem elaborada tem a capacidade de criar formas totalmente novas de fazer negócios, aumentar a produtividade e facilitar o crescimento sustentável. Para entender e escalar a tecnologia, as transformações com IA geralmente requerem que as empresas mudem suas estratégias e culturas.

Uma estratégia de transformação de IA pode envolver várias tecnologias, muitas vezes exigindo um amplo kit de ferramentas de soluções. As ferramentas específicas de IA implantadas geralmente dependem das metas de negócios direcionadas de uma organização. Algumas das tecnologias mais comuns utilizadas em uma transformação de IA incluem:

Organizações que adotam uma mentalidade que prioriza a IA, em vez de digitalizar seus processos de negócios, podem ganhar uma vantagem competitiva significativa no ecossistema de negócios em rápida mudança. E embora não exista um manual padrão único para uma jornada de IA, as considerações comuns durante os estágios iniciais de planejamento de uma transformação de IA incluem:

• Estratégia e valor: quais são os casos de uso e objetivos para uma transformação de IA? Quais fluxos de trabalho são aprimorados e quais são as métricas internas para o sucesso?
• Tecnologia e dados: quais modelos, dados e estratégias de implementação são mais adequados à estratégia da organização?
• Design da experiência: como os usuários, tanto internos quanto externos, interagirão com a IA?
• Modelos operacionais: como uma organização escalará novas tecnologias em seus negócios?
• Talento e cultura: como uma organização adotará a cultura de IA por meio de treinamento, aprimoramento de habilidades e contratação?

A transformação por IA é um processo dinâmico. Os casos de uso e implementações de IA parecem diferentes para cada empresa. Porém, antes de treinar e implementar uma IA, a organização normalmente segue os seguintes processos de planejamento para garantir a eficácia de sua estratégia:

Coleta de informações: durante essa etapa, uma organização realiza pesquisas para compreender ferramentas como IA generativa, aprendizado de máquina, visão computacional e outras tecnologias. Durante essa fase exploratória, os stakeholders podem listar os problemas de negócios com os quais a IA pode lidar e delinear quais benefícios podem ser obtidos.

Avaliação de recursos e limitações atuais: antes de elaborar um plano abrangente, uma organização costuma avaliar seus negócios existentes, analisando a capacidade do seu departamento de TI e as práticas de dados.

Definição de objetivos: nessa fase, a organização identifica quais problemas específicos ela espera resolver e como o sucesso será medido durante a implementação.

Criação de um roteiro: ao criar um roteiro, a organização escolhe projetos de IA com base em necessidades práticas, determinando que tipo de suporte pode ser necessário e quais parceiros ou fornecedores com experiência específica em IA devem estar envolvidos.

Após a conclusão dessas fases de planejamento estratégico, pode-se começar a projetar, criar, treinar, validar e ajustar o modelo de IA. Alguns estágios que facilitam uma implementação responsável e eficaz da IA incluem:

• Coleta e gerenciamento de dados.

• Organização de dados.

• Construindo, treinando e ajustando modelos de IA.

• Automatizar fluxos de trabalho e adicionar IA aos aplicativos.

• Impregnando a IA em uma empresa.

A primeira fase da transformação de IA identifica e aproveita os dados brutos que são usados para treinar e ajustar uma IA. Também envolve determinar quais dados de terceiros podem ser usados. Muitas vezes, as organizações são limitadas por arquiteturas rígidas e silos de dados que exigem uma reorganização fundamental.

Esse processo pode incluir a extração de dados de vários departamentos e subdivisões, a digitalização de registros existentes ou a implementação de um sistema de gerenciamento de dados mais robusto. Como esse processo exige fluência em ciência de dados, pode ser necessário contratar especialistas ou aprimorar as habilidades dos funcionários internos.

A qualidade dos dados e práticas sólidas de governança de dados são a espinha dorsal de uma transformação de IA bem-sucedida. Durante esse processo, uma organização ajuda a garantir a precisão e a limpeza de seu pipeline de dados, juntamente com sua encontrabilidade e regras de governança. Isso pode envolver a automatização de fluxos de trabalho selecionados com ferramentas de DataOps, a otimização do data warehouse e da infraestrutura e o investimento em soluções de gerenciamento de dados, como um data lakehouse.

Durante a fase organizacional, os líderes de negócios também determinam quem é o proprietário dos dados, as medidas de segurança de dados em vigor e as condições de uso dos dados. Esse processo cria um pipeline de autoatendimento que torna os dados acessíveis às pessoas certas no momento certo.

Com esses dados limpos e organizados, uma empresa pode criar, treinar, validar e ajustar seus modelos de IA. Com talento interno suficiente em engenharia de IA, esse processo pode ser concluído internamente. Muitas organizações optam por colaborar com fornecedores terceirizados com um histórico de sucesso.

Durante essa fase, os modelos de IA "aprendem" com grandes conjuntos de dados e são ajustados em conjuntos de dados menores e específicos da tarefa. Após esse período inicial de desenvolvimento e testes, os fluxos de trabalho de validação e teste continuam contínuos, facilitando a consistência conforme o modelo continua a aprender.

Quando a IA está pronta, ela é integrada a fluxos de trabalho e aplicativos previamente identificados em uma empresa. Normalmente, a IA é utilizada com outras tecnologias e técnicas, e a implantação da IA envolve a colaboração entre as equipes de TI, engenharia e infraestrutura, além de outras partes interessadas. À medida que a IA aumenta os processos de negócios rotineiros e se torna parte das operações diárias de uma empresa, uma estratégia sólida de gerenciamento de mudanças pode ser necessária à medida que as funções mudam em uma organização.

Com a base de uma forte prática de automação e aplicação inteligente, as organizações podem desenvolver a IA mais profundamente em seus negócios e transformar a forma como a empresa trabalha. Como os funcionários gastam menos tempo em tarefas rotineiras, mudanças em toda a organização podem ser necessárias para incentivar um trabalho mais criativo e valioso de parceiros humanos. E nesse nível, fluxos de trabalho mais complexos podem ser totalmente substituídos por uma combinação de ferramentas baseadas em IA.

A transformação da IA também pode incluir a análise assistida por IA das práticas de negócios a nível empresarial, por exemplo, através da disponibilização de insights sobre o comportamento do consumidor ou de forecasting avançadas. Com a IA totalmente incorporada aos negócios, a organização também pode automatizar o ciclo de vida da IA, aumentando a velocidade da experimentação e construindo mais rapidamente modelos para fins específicos.

Uma transformação de IA pode melhorar o desempenho em todos os aspectos de uma empresa. A adoção possibilita que as organizações automatizem as tarefas administrativas, facilitem as experiências hiperpersonalizadas dos clientes e modernizem o processo de TI por meio da geração automática de códigos.

Alguns exemplos de casos de uso incluem:

• Modernização da TI

• Fluxo de trabalho de atendimento ao cliente

• Cadeia de suprimentos

• Gerenciamento de RH e talentos

• Vendas e marketing

• Principais operações de negócios

Os modelos de IA têm um grande número de aplicativos em processos e operações de TI. A IA pode aumentar rapidamente a agilidade da TI e lidar com processos complexos, como a modernização de aplicativos e a engenharia de plataformas.

Por exemplo, a IA generativa pode gerar código, converter código de uma linguagem para outra, fazer engenharia reversa de código e impulsionar o planejamento de transformação.

Essas ferramentas também podem disponibilizar engenharia de confiabilidade maior do site para desenvolvedores e automatizar processos de teste, simplificando o processo de TI e permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas mais criativas e centradas no ser humano.

A IA generativa pode transformar a maneira como a experiência do cliente é proporcionada, diferenciando uma empresa e dando-lhe uma vantagem competitiva. As ferramentas de IA podem apresentar recomendações personalizadas, atender ao cliente a qualquer hora do dia e criar conteúdo personalizado sem dificuldades, como postagens em redes sociais, mensagens personalizadas ou cópia de sites.

Ao analisar grandes volumes de dados e analisar o sentimento, a IA pode identificar padrões para fazer previsões sobre o comportamento do consumidor no futuro. Por exemplo, um banco pode oferecer serviços de gerenciamento de carteiras personalizados e automatizados, ou um governo pode converter automaticamente correspondências em múltiplos idiomas.

Usando IA, as empresas podem automatizar o processo de origem ao pagamento e gerenciar as necessidades de recursos, reduzindo a ineficiência e o desperdício. Por exemplo, ferramentas de IA podem fazer a triagem de entregas, selecionando as formas mais econômicas e ambientalmente sustentáveis de atender pedidos, ou analisar dados históricos para prever a demanda.

Os sistemas de inteligência de pedidos orientados por IA têm a capacidade de apresentar insights rápidos sobre os fluxos de trabalho de order management, permitindo que os líderes de negócios identifiquem possíveis interrupções ou problemas antes que eles surjam. Quando combinada com gêmeos digitais que replicam processos ou equipamentos do mundo real, a IA pode otimizar processos como manutenção e agendamento para aumentar a eficiência.

Os recursos de IA podem aumentar a eficiência e a experiência do funcionário em todo o ciclo de vida do RH, desde melhorar a experiência do candidato até oferecer consultoria personalizada de desenvolvimento de carreira de alta qualidade. Usando IA, as empresas podem automatizar tarefas repetitivas, mas críticas, de aquisição de talentos, como anúncios de emprego e agendamento de entrevistas. Para os funcionários atuais, a IA pode oferecer feedback personalizado, como avaliações de desempenho ou gerenciar solicitações de folga por meio de chatbots, permitindo que os líderes de RH se concentrem em trabalhos de maior valor.

Nas áreas de vendas e marketing, a IA pode proporcionar personalização em grande escala, gerando automaticamente recomendações de produtos e comunicações com os consumidores com base no histórico de compras e outros dados. A tecnologia pode realizar Forecasting de tendências futuras e o comportamento do cliente, permitindo que as equipes de marketing aloquem recursos de forma mais eficiente em toda a cadeia de suprimentos de conteúdo e aprimorem a experiência geral do cliente. Com o uso dessas ferramentas, os profissionais de vendas podem dedicar tempo ao trabalho de maior valor, melhorando a tomada de decisões e aumentando a produtividade.

A adoção da IA no nível empresarial tem a capacidade de simplificar e ampliar as operações principais de um negócio. A IA pode ajudar no desenvolvimento de produtos.

Por exemplo, uma empresa do setor de saúde pode acelerar a descoberta de novos medicamentos com a ajuda de um modelo de IA treinado para inferir a estrutura molecular.

Uma equipe de produto pode utilizar a IA para testar e otimizar um produto ao longo de seu ciclo de vida. A tecnologia também pode ser aplicada ao gerenciamento de ameaças e apoio a decisões. Essas funções reduzem os tempos de resposta a incidentes e ajudam os líderes de negócios a planejar e gerenciar riscos futuros de forma proativa.

Um projeto de IA sólido e responsável, com uma metodologia cuidadosamente elaborada, pode melhorar o desempenho e dar às empresas uma vantagem competitiva significativa. Contudo, como em todas as transformações digitais, a adoção bem-sucedida e o impacto tangível nos negócios estão longe de serem garantidos.

De acordo com a McKinsey, cerca de 90% das empresas pesquisadas pela consultoria iniciaram alguma forma de transformação digital. No entanto, somente um terço dos benefícios esperados de receita foi recebido.¹ Para perceber plenamente o impacto positivo da IA, uma organização pode precisar superar alguns desafios comuns, incluindo:

Escalar a IA em uma empresa pode representar um desafio, exigindo que tomadores de decisão e partes interessadas invistam tempo e energia significativos para descrever como a tecnologia se integrará à organização. Como parte de uma transformação da IA, as empresas podem acabar gerenciando grandes volumes de dados e precisando de um poder computacional significativo para atingir suas metas.

Implementações bem-sucedidas geralmente envolvem uma extensa pesquisa sobre qual modelo de IA é o mais adequado para a organização e um investimento significativo em infraestrutura para alimentar soluções de IA. As organizações estão cada vez mais considerando modelos de nuvem híbrida para apoiar a adoção e o implementação em grande escala.

Uma boa governança de dados exige que os dados usados no treinamento de IA estejam limpos, consistentes e seguros. Isso significa que as organizações que pretendem adotar a IA também se tornarão empresas de dados. As entradas utilizadas para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs), por exemplo, devem ser devidamente organizadas e armazenadas e provenientes de uma maneira que não use dados tendenciosos ou proprietários.

Uma boa gestão de dados também ajuda a garantir que as saídas do modelo sejam observáveis e explicáveis. Organizações envolvidas em uma transformação de IA bem-sucedida normalmente monitoram a atividade de dados e auditam continuamente suas práticas de cibersegurança. Eles também criptografam dados confidenciais em conformidade com as regulamentações locais. Esta fase pode envolver vários processos para aumentar a segurança de dados no local, na nuvem e em aplicativos de software como serviço (SaaS).

A integração de sistemas de IA com a infraestrutura de TI, fluxos de trabalho e processos de negócios existentes pode ser complexa e demorada. E a adoção da IA envolve mudanças organizacionais e culturais significativas. As empresas podem optar por investir em iniciativas de gerenciamento de mudanças, trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas e iniciar parcerias com terceiros confiáveis para promover uma cultura de capacitação e educação.

Os projetos de IA podem envolver vários profissionais altamente qualificados, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de dados. Algumas organizações podem decidir melhorar os conjuntos de habilidades dos funcionários existentes, enquanto outras podem precisar contratar novos talentos significativos para ajudar a garantir uma transformação suave e responsável da IA. Isso pode envolver mão de obra de departamentos de recursos humanos ou programas de transição cuidadosamente gerenciados.