A maturidade da Inteligência Artificial e as oportunidades para o mundo dos negócios

Quando abordamos o tema Inteligência Artificial (IA), nos deparamos com um mar de oportunidades e tecnologias que permitem automatizar tarefas e criar experiências centradas no cliente, gerando ótimos resultados para os que investem nessa área. Mas, por que aplicações práticas de IA são raramente implementadas?

Inteligência Artificial é pauta frequente em conversas sobre tecnologia, mas seus recursos ainda são pouco explorados por executivos e corporações. O Hype Cycle do Gartner, representação gráfica sobre a maturidade, adoção e aplicação social tecnológica, define que as tecnologias passam pelos estágios de “gatilho da inovação”, “pico das expectativas infladas”, “abismo da desilusão”, “inclinação da iluminação” e “platô da produtividade”. Observando essa metodologia, as tecnologias crescem, criam muitas expectativas e posteriormente passam por desconfiança para ganhar seu espaço de forma mais realista e com crescimento consistente.

Ao analisar o Hype Cycle das tecnologias relacionadas à Inteligência Artificial, percebemos que várias delas estão no estágio de “Pico das expectativas infladas” e muitas se movem para o “Abismo da desilusão”. Como reflexo, acabamos nos deparando com mais conversas e exercícios de futurologia do que casos de uso com impacto real. Em contrapartida, nesse mesmo estudo, o Gartner posiciona algumas aplicações de IA se aproximando do estágio “inclinação da iluminação”. Nesse momento da maturidade, exemplos de como a tecnologia pode beneficiar corporações começam a ficar mais claros e amplamente compreendidos.

É importante destacar que vivemos em um ambiente de crescimento constante da densidade digital, com aumento exponencial  de dispositivos e sensores conectados, gerando um volume gigantesco de dados. Esse volume, que tende a aumentar ainda mais rapidamente com o uso de tecnologia 5G e equipamentos de IoT, se bem utilizado e analisado poderá melhorar o treinamento de algoritmos de inteligência artificial oferecendo diferenciais competitivos. Baseado nessa situação, executivos devem estar atentos ao momento atual e na evolução das tecnologias relacionadas a IA e suas aplicações para negócios.

Contudo, para que tipo de solução podemos utilizar IA? Em um resumo que tenta evitar detalhamento técnico, as soluções de negócio envolvendo Inteligência Artificial acabam gerando impacto por meio da Automatização, Antecipação, e Personalização. Alguns exemplos de utilização:

• Automatização: substituição de atividades humanas recorrentes e padronizáveis por processos automatizados. As várias tecnologias de IA, Machine Learning, RPA (Automação Robótica de Processos), somada à comunicação em alta velocidade, acabam gerando um contexto de Hiperautomação. Um exemplo prático seria a compra que você realiza por meio da tecnologia de voz: “Alexa, comprar toner preto para minha impressora”. Todo o processo de recepção desse pedido, processamento de pagamento, envio do produto poderia ser realizado por robôs, via RPA.

• Antecipação: modelos que estudam grandes volumes de dados e oferecem insights poderosos sobre o futuro. Podemos, por exemplo, por meio de padrões dos dados e técnicas estatísticas, prever o volume de atividades futuras em determinada área para dimensionamento de recursos. É possível estimar volume de vendas em períodos importantes, como uma Black Friday, com o objetivo de estimar estoque, ou avaliar potencial de vendas de um determinado produto para um perfil de consumidor, criando campanhas de marketing mais focadas.

• Personalização:  geração de maior satisfação, fidelidade e engajamento mediante o tratamento específico das necessidades de um cliente. Sistemas de recomendação permitem otimizar estratégias que podem definir precificação dinâmica, ou ainda oferecer o produto certo para o cliente certo e, principalmente, no momento certo. Um bom exemplo nessa dimensão seriam os algoritmos de recomendação de séries e filmes da Netflix.

Os motivos para não realização de projetos de IA são os mais variados. Tenho notado que muitos executivos acreditam que Inteligência Artificial envolve tecnologias inacessíveis ou muito longe de seus negócios. Embora exista alguma complexidade, cabe destacar que o ambiente para criação de soluções de Inteligência Artificial se desenvolveu nos últimos anos. Plataformas de criação de soluções em Nuvem possuem um “cardápio” com diferentes níveis de capacidade e complexidade. Como resultado, é possível utilizar 3 níveis de solução:

• Soluções prontas: podem ser facilmente conectadas a sistemas de uma organização, ficando disponíveis em horas. Exemplo: Produto de detecção de fraudes pronto, oferecido por provedores de soluções em nuvem, que usa Machine Learning para detectar e prevenir comportamentos fraudulentos. Você não precisa contar com cientistas de dados ou profissionais muito especializados para esse uso, podendo utilizar a solução de forma rápida e simples.

• Marketplace de algoritmos: Algumas plataformas de solução em nuvem oferecem Marketplaces, com algoritmos disponibilizados por acadêmicos e empresas,  para que você utilize soluções mais específicas, mas contando com a facilidade e velocidade para adoção. Nesse caso, se elimina ou reduz a necessidade de cientistas de dados e matemáticos para desenvolver soluções. Exemplo: você pode obter uma solução completa para reconhecimento visual de objetos e integrar ao seu software, sem a necessidade de desenvolver a tecnologia do zero.

• Soluções completas: Caso necessário, você pode criar seus próprios modelos matemáticos e fazer soluções completas. Ex. Desenho de uma solução para detectar e prevenir fraudes totalmente específica para o seu negócio.

Com as opções antes detalhadas, você poderá criar soluções de acordo com o tempo disponível, nível de investimento possível e sofisticação desejada.

Acho fundamental que executivos e áreas de inovação conheçam mais sobre o tema. Tenho percebido muito sucesso na realização de sessões de design thinking para criação de Produtos Digitais, contando com maior informação sobre tecnologias emergentes. Dentre essas, conhecimento mais aprofundado em inteligência artificial, blockchain, big data e data analytics acabam tendo destaque, gerando insights importantes para inovação dentro de departamentos e organizações.

Embora a inteligência artificial seja um assunto presente há bastante tempo na agenda dos executivos, essas tecnologias vêm evoluindo muito rapidamente. Em razão disso, acredito que o nível de maturidade atual trará resultados mais marcantes em um futuro muito próximo, tornando imperativo estar informado sobre como fazer o melhor uso dessa tecnologia para impactar negócios.

* Vinícius Pinheiro, cofundador da e-Core.