O que é inteligência artificial (IA) na empresa?

A inteligência artificial, ou o desenvolvimento de sistemas de computador e aprendizado de máquina para imitar as capacidades de resolução de problemas e tomada de decisões da inteligência humana, impacta uma série de processos de negócios. As organizações usam a inteligência artificial (IA) para fortalecer a análise de dados e a tomada de decisões, melhorar as experiências dos clientes, gerar conteúdo, otimizar operações de TI, vendas, marketing e práticas de cibersegurança e muito mais. À medida que as tecnologias de IA melhoram e evoluem, novas aplicações de negócios surgem.

A inteligência artificial é usada como uma ferramenta para apoiar a força de trabalho humana na otimização de fluxos de trabalho e para tornar as operações de negócios mais eficientes. Esses ganhos são obtidos de várias maneiras, incluindo o uso de IA para automatizar tarefas repetitivas, gerar informações com base em algoritmos de aprendizado de máquina, processar rapidamente grandes quantidades de conjuntos de dados e extrair insights significativos, além de prever resultados futuros com base na análise de dados. Os sistemas de IA alimentam vários tipos de automação de negócios, incluindo automação empresarial e automação de processos, ajudando a reduzir erros humanos e liberar a força de trabalho humana para trabalhos de maior nível.

De acordo com a McKinsey & Company, o uso da inteligência artificial nas operações de negócios dobrou desde 2017.¹ Isso ocorre em grande parte porque a tecnologia de IA pode ser personalizada para atender às necessidades exclusivas de uma organização. 63% dos entrevistados da McKinsey esperam que seu investimento em tecnologias de IA aumente nos próximos três anos.² Para usar a IA em uma estrategia de negócios eficaz, uma organização deve ter um entendimento claro de suas funções de negócios, do funcionamento da IA e de como os aspectos dos negócios podem ser melhorados por meio da implementação da IA.

Embora o uso de ferramentas de IA para automatizar tarefas repetitivas e aumentar a produtividade dos funcionários continue popular, as empresas também estão indo além desses casos de uso e usando a IA para auxiliar em iniciativas estratégicas de nível superior que ajudam a gerar um valor de negócios mais amplo.

Inteligência artificial, "a ciência e a engenharia de criar máquinas inteligentes, especialmente programas de computação inteligentes",³ utiliza grandes quantidades de dados e conhecimento humano para capacitar sistemas computacionais com a capacidade de categorizar dados, fazer previsões, identificar erros, conversar e analisar de forma semelhante aos humanos.

Um dos objetivos da inteligência artificial é criar sistemas de computador que possam imitar as habilidades de pensamento crítico dos humanos. Esses sistemas dependem de dados de negócios e usam tecnologias como processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado de máquina (ML) e deep learning para facilitar as operações de negócios. A integração da IA nas funções de negócios requer uma compreensão básica dos seguintes componentes: 

Esses algoritmos são um subconjunto da inteligência artificial e são usados para fazer previsões ou classificações com base em dados de entrada. Por meio de conjuntos de dados de treinamento, esses algoritmos podem aprender a identificar padrões, descobrir anomalias ou fazer projeções, como receita de vendas futuras. Os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a minerar grandes conjuntos de dados para obter insights importantes, que podem oferecer benefícios do mundo real para melhores decisões de negócios. Os algoritmos de aprendizado de máquina se beneficiam de dados rotulados, que são dados que um especialista humano categoriza antes de serem processados.

O deep learning é um subconjunto do aprendizado de máquina que permite a automação de tarefas sem intervenção humana. Assistentes virtuais, chatbots, reconhecimento facial e tecnologia de prevenção de fraudes dependem do deep learning. Examinando dados relacionados ao comportamento do usuário, os modelos de deep learning podem fazer previsões sobre o comportamento futuro. Em comparação com o aprendizado de máquina geral, os modelos de deep learning podem extrair informações com mais precisão de dados não estruturados, como texto e imagens, e não exigem tanta intervenção humana.

O processamento de linguagem natural é um ramo da IA que "possibilita que computadores e dispositivos digitais reconheçam, entendam e gerem texto e voz".⁴ Chatbots de atendimento ao cliente, assistentes digitais e tecnologias operadas por voz, como sistemas de GPS, são todos impulsionados por PNL. Usado com algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de deep learning, a PLN possibilita que os sistemas extraiam insights de dados não estruturados baseados em texto ou voz.

A visão computacional é um subconjunto da IA que permite que sistemas de computador extraiam informações de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais.⁵ A visão computacional utiliza algoritmos tanto de deep learning quanto de aprendizado de máquina para aprender e identificar elementos específicos de imagens digitais. Atualmente, a visão computacional é aplicada de várias maneiras e as aplicações estão aumentando com o avanço da tecnologia. Por exemplo, a visão computacional pode ser implementada nas linhas de produção para detectar pequenos defeitos durante o processo de fabricação.

A integração da IA de nível empresarial pode ajudar a liberar a força de trabalho humana de tarefas manuais repetitivas, melhorar a análise de dados, a estratégia de negócios e a tomada de decisões, além de otimizar os processos em toda a organização. Para isso, as empresas devem ter uma infraestrutura que gerencie dados adequadamente e seja compatível com a tecnologia de IA. Ter uma forte framework de governança de dados ajuda a manter os dados disponíveis para todos os stakeholders relevantes e protegidos contra violações de dados.

Também ajuda a promover o uso de análise de dados avançada. Parte desse framework envolve uma transformação digital e a integração de ambientes de nuvem híbrida e multinuvem para ajudar a gerenciar grandes volumes de dados. Depois que esses sistemas estiverem implementados, uma organização poderá começar a minerar dados para obter insights e criar modelos de treinamento para instruir as tecnologias de IA.

À medida que novas tecnologias entram no mercado e as existentes melhoram, as possíveis aplicações da inteligência artificial nos negócios se tornam mais numerosas. Os benefícios da IA variam e exigem a integração de tecnologias e forças de trabalho humanas para melhorar a eficiência operacional e gerar valor de negócios.

Alguns exemplos que demonstram o uso de inteligência artificial nos negócios são:

AIOps —inteligênciaartificial para operações de TI—consiste na prática de usar a IA, aprendizado de máquina e modelos de processamento de linguagem natural para simplificar as operações de TI e o gerenciamento de serviços. A AIOps permite que as equipes de TI filtrem rapidamente grandes quantidades de dados e reduzam o tempo necessário para detectar anomalias, solucionar erros e monitorar o desempenho dos sistemas de TI. A inteligência artificial ajuda as equipes de TI a alcançar maior observabilidade e fornece insights em tempo real sobre as operações.

Os dados dos clientes ajudam as equipes de marketing a desenvolver estratégias de marketing com a identificação de tendências e padrões de gastos. As ferramentas de inteligência artificial ajudam a processar esses conjuntos de big data para prever tendências futuras de gastos e fazer análises de concorrentes. Isso ajuda uma organização a ter conhecimentos mais profundos sobre seu lugar no mercado.

As ferramentas de IA possibilitam a segmentação de marketing, uma estratégia que emprega dados para adaptar campanhas de marketing a clientes específicos a partir de seus interesses. As equipes de vendas podem usar esses mesmos dados para fazer recomendações de produtos baseados na análise de dados do cliente.

A IA possibilita que as empresas disponibilizem atendimento ao cliente 24 horas por dia, sete dias por semana e tempos de resposta menores, o que ajuda a melhorar a experiência do cliente. Os chatbots impulsionados por IA podem ajudar os clientes a resolver consultas simples sem a necessidade de um agente humano. Esse recurso permite que a força de trabalho humana de atendimento ao cliente lide com problemas mais complexos.

A McKinsey relatou economias de USD 80 milhões para uma empresa de telecomunicações sul-americana que usou a IA conversacional para priorizar clientes de maior valor.⁶ Ferramentas poderosas de IA conversacional, como o IBM watsonx Assistant, ajudam os chatbots a superar alguns dos problemas dos modelos anteriores, que não conseguiam lidar com muitas perguntas dos clientes. 

A IA generativa (GenAI) é um campo em crescimento, que ajuda as organizações a otimizar a criação de conteúdo. Ferramentas como o ChatGPT entregam às equipes de conteúdo ferramentas poderosas para criar conteúdo original. Essas ferramentas podem gerar imagens ou texto com base em prompts de entrada, e designers, redatores e líderes de conteúdo podem usar essas saídas de IA generativa para ajudar em brainstorming, delineamentos e outras tarefas de projetos. O Gartner estima que, até 2025, a IA generativa será usada para criar 30% do conteúdo de marketing de saída, contra 2% em 2022.⁷ Ferramentas generativas como o IBM watsonx Code Assistant podem ajudar os desenvolvedores com geração de código.

Embora a geração de conteúdo de IA ainda não seja regulamentada, funcionários humanos devem monitorar o uso de IA na geração de conteúdo para evitar violação de direitos autorais, publicação de desinformação ou outras práticas de negócios antiéticas.

As ferramentas de inteligência artificial podem ser usadas para melhorar a segurança da rede, a detecção de anomalias, a detecção de fraudes e ajudar a evitar violações de dados. O aumento do uso da tecnologia no local de trabalho cria mais oportunidades para violações de segurança; para impedir ameaças e proteger os dados organizacionais e dos clientes, as organizações devem ser proativas na detecção de anomalias. Por exemplo, os modelos de deep learning podem ser usados para examinar grandes conjuntos de dados de tráfego de rede e identificar comportamentos que possam sinalizar uma tentativa de ataque à rede.

As violações de dados podem ser caras e corroer a confiança do cliente. O relatório do custo das violações de dados da IBM de 2023 indica que a economia média para organizações que “usam IA e automação de segurança extensivamente é de USD 1,76 milhão em comparação com organizações que não usam”.

A aplicação da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos ocorre na forma de análise preditiva de dados, que ajuda a prever preços futuros de fretes e custos de materiais. A análise de dados preditiva também ajuda as organizações a manterem níveis adequados de estoque. Isso reduz gargalos ou o excesso de estoque de produtos.

As tecnologias de IA estão evoluindo rapidamente, e seu uso está se expandindo para atender a uma variedade maior de necessidades e estratégias de negócios. Novas tecnologias e a inovação dos líderes empresariais ditarão o futuro da IA – entender como a IA se encaixa em seu modelo de negócios é fundamental para manter uma vantagem competitiva.