G Suite, Office e demais pacotes de produtividade estão adicionando recursos que prometem agilizar o trabalho, mas que podem gerar custos ocultos
Ao escrever um e-mail, você vê sugestões de preenchimento automático que correspondem ao seu estilo de escrita. Quando você insere uma imagem em uma apresentação, o software faz sugestões de corte e layout. Se você se esquecer de responder a uma mensagem importante, ela reaparece na parte superior da sua caixa de entrada com um lembrete.
O G Suite, o Microsoft Office e outros pacotes de produtividade estão adicionando cada vez mais recursos de Machine Learning e Inteligência Artificial para automatizar e personalizar tarefas repetitivas, como responder a e-mails ou agendar reuniões. Mais amplamente, o software de escritório alimentado por IA ajuda os usuários a colaborar em projetos em diferentes plataformas e obter informações para tomar melhores decisões.
A adoção da IA em suítes de escritório é parte de uma tendência maior que deve gerar ganhos significativos de produtividade no futuro próximo, segundo estudo da PwC . “De acordo com nossa análise, o PIB global será até 14% maior em 2030 como resultado do acelerado desenvolvimento e aceitação da IA – o equivalente a um adicional de US $ 15,7 trilhões”, diz o relatório. À medida que mais produtos aprimorados por IA aparecerem, a demanda dos consumidores pela tecnologia crescerá e as pessoas começarão a depender cada vez mais da automação e da personalização.
Mas essas adições são realmente úteis? “Quando você começa a usar, a IA tem poucos dados para saber quais são suas preferências”, diz Jeffrey Mann, vice-presidente de pesquisa da Gartner. “Se houver um pequeno conjunto de dados para analisar, as recomendações não serão muito boas.” Com o tempo, no entanto, o conjunto de dados cresce e as recomendações melhoram, diz Mann, e “nos acostumamos e nos sentimos perdidos quando” ela não está lá.
Enquanto isso, alguns observadores da indústria se perguntam se os recursos voltados para IA virão com custos inesperados, como acontece com as tecnologias anteriores que trocaram privacidade e segurança por conveniência. Salvar seus dados pessoais na nuvem é conveniente, por exemplo, mas também expõe seus e-mails, fotos e identidade financeira a qualquer pessoa que possa descobrir seu nome de usuário e senha. Analistas e executivos de tecnologia dizem que a conveniência da Inteligência Artificial precisa estar emparelhada com segurança de dados, já que estamos apenas arranhando a superfície do que a IA pode em relação ao software de negócios cotidiano.
Provavelmente você já está usando hoje alguns recursos orientados por IA. O recurso Gmail Smart Reply, por exemplo, que cria respostas prontas para serem entregues com um clique ou seu recurso Smart Compose, que sugere frases em sua própria “voz” por escrito enquanto você digita. Ambos os recursos são baseados em suas mensagens e respostas anteriores. O recurso “cutucar” do Gmail, que lembra os usuários para responder a e-mails ou acompanhar emails que eles enviaram e que não receberam resposta, é usado 1,6 milhão de vezes por mês por usuários corporativos, de acordo com um porta-voz do Google.
“O G Suite do Google está adicionando vários pequenos aprimoramentos que chamamos de ‘IA cotidiana'”, diz Mann, do Gartner. “Os aprimoramentos podem ajudar você a encontrar salas de reunião com base nos locais dos participantes e no número de pessoas.” E quando você está trabalhando no Google Docs, o recurso Acesso rápido ao Google para documentos do Google mostra um painel com documentos relacionados ao que você está trabalhando com base no conteúdo do seu documento e nos arquivos armazenados no Google Drive.
A pesquisa na nuvem do G Suite permite que os colegas de trabalho pesquisem os arquivos de uma organização e empreguem o Machine Learning para simplificar as pesquisas. Você pode digitar “docs Dave enviado no mês passado” ou “arquivos do Thompson da semana passada”, por exemplo. No ano passado, o Google adicionou a capacidade de pesquisar documentos de terceiros usando sua pesquisa inteligente. Isso pode parecer uma atualização incremental, mas analistas dizem que o futuro próximo da Inteligência Artificial será construído em torno de ajudar os usuários de negócios a trabalhar com múltiplas plataformas.
“Muitas dessas mudanças são muito pequenas”, diz Mann, “mas quando somadas podem fazer uma diferença substancial”.
Para usuários do Office 365, a Microsoft incorpora a IA ao PowerPoint com seu recurso Designer, que cria automaticamente opções de layout em uma apresentação com base nas fotos, gráficos ou tabelas que você adiciona. A empresa também está lançando a transcrição de áudio e vídeo orientada por IA para o OneDrive for Business e o SharePoint, além de trabalhar em uma maior integração entre o seu assistente digital Cortana e as equipes e outros aplicativos do Office.
Outras áreas em que o Office 365 está obtendo um incremento graça à IA incluem pesquisa personalizada e análise de dados. “A pesquisa é aprimorada pelo MS Graph [API da Microsoft] e pela IA para fornecer melhores resultados com base no que você está interessado e no que você fez no passado”, afirma Mann. “O Excel tem funções para encontrar padrões inesperados [em dados]. E o MyAnalytics encontra padrões de trabalho inesperados com base nos seus hábitos de trabalho online. ”
A suíte de escritório baseada em nuvem Zoho One inclui um assistente de Inteligência Artificial chamado Zia. Ele é um chatbot usado para analisar dados de vendas de um banco de dados CRM e fazer previsões sobre quais negócios provavelmente serão bem sucedidos – ou potencialmente detectar problemas que podem prejudicar a receita no futuro. O assistente, que a Zoho está estendendo em todos os aplicativos Zoho One, também pode rastrear e-mails e lembrar os usuários de acompanhar os clientes.
IA no escritório: O que vem a seguir?
De acordo com analistas e profissionais de tecnologia, a IA permitirá que os usuários procurem arquivos dos vários serviços que já usam, em vez de colocar os usuários em um único pacote que tente atender a todas as suas necessidades.
“Empresas como Google, Microsoft e Salesforce estão tão arraigadas em nossas vidas e negócios que torna difícil para outras empresas possuir Inteligência Artificial”, diz Al Bsharah, vice-presidente de dados e análises do fornecedor de software de vendas Seismic. “Outras plataformas precisam encontrar maneiras de aproveitar isso. Assim, outros fornecedores não necessariamente precisam oferecer uma plataforma que faça de tudo, desde a criação de algoritmos até a descoberta de maneiras inovadoras de usar esses algoritmos para solucionar problemas de negócios. Também pode significar uma plataforma que una todas as suas plataformas favoritas. ”
Chris Marsh, analista da 451 Research, concorda que o futuro da IA em suítes de produtividade envolve atrair mais usuários – e mais dados – de várias plataformas para uma única exibição. Marsh diz que o objetivo final é uma espécie de gráfico social semelhante ao Facebook em um ambiente de trabalho. (O Facebook, notavelmente, tem sua própria ferramenta de colaboração focada nos negócios chamada Workplace.)
“Estamos falando de conversas sobre conteúdos nos quais se está trabalhando”, diz Marsh. “Então, se alguém está tendo uma conversa por e-mail no Outlook sobre como eles precisam alterar um conteúdo específico, isso será muito útil para o Box e o Dropbox para gerar mais fluxo de trabalho nessas plataformas. Então, eles olham para IA e ML como uma maneira inteligente de identificar e reconhecer e classificar conversas relevantes ”.
Zia, um assistente de vendas de IA da fabricante de kits Zoho, oferece previsões sobre a probabilidade de fechamento de negócios com base em atividades que funcionaram no passado.Um relatório recente da Globant , uma empresa de consultoria de TI, descobriu que quase metade das empresas quer usar IA para extrair insights de grandes quantidades de dados.
“Entre as aplicações mais eficazes da IA estarão aquelas que unem conjuntos de dados díspares de diferentes equipes, como Vendas e Marketing, para descobrir insights que de outra forma permaneceriam invisíveis”, diz Bsharah. “O resultado não será apenas campanhas ou programas novos, informados por dados, mas também um unificador de conteúdos para diferentes departamentos.
“Se o Marketing e o departamento de Vendas estão operando sob o mesmo conjunto de métricas e dados”, continua ele, “então a fundação é formada para eles trabalharem melhor juntos como uma equipe daqui para frente. Isso pode acontecer entre essencialmente duas equipes que precisam trabalhar juntas, como produto e marketing ou atendimento ao cliente e vendas. Quando eles estão operando sob um conjunto comum de algoritmos de IA, novas formas adicionais de trabalho em equipe também serão descobertas. ”
Comprometimentos e preocupações de segurança
Os especialistas prevêem que as empresas verão ganhos reais de produtividade, desde a incorporação da inteligência artificial nos escritórios, mas avisam que há riscos a serem considerados ao se passar adiante tarefas de rotina – e potencialmente importantes.
“Assim como os processadores de texto e as planilhas melhoraram muito a automação das tarefas tradicionais de back-office, o software habilitado para IA facilitará ganhos de produtividade em várias áreas de negócio”, diz Sheldon Fernandez, CEO da DarwinAI. “Dito isso, há um ponto importante a ser considerado – os efeitos de níveis cada vez mais sofisticados de IA nos usuários que ela atinge e até que ponto essa automação reduz seu envolvimento com as tarefas cotidianas e entorpece suas habilidades. O excesso de confiança na tecnologia tem sido demonstrado em vários campos – de médicos a pilotos de caça – e poderia facilmente se espalhar para o reino da produtividade ”.
Marsh, da 451 Research, questiona se a integração de dados corporativos armazenados nas plataformas de vários fornecedores em um único hub acionado por IAs poderia levar a riscos de segurança. “Se você tem informações armazenadas em um ambiente que foi transferido por outro fornecedor para outro ambiente, há todos os tipos de problemas em termos de como você rastreia essas informações e como você as fornece dentro de sua própria governança de ambiente ao sair da sua plataforma” ele diz.
Embora “não exista muita preocupação especificamente com AI” na maioria das conversas que ele tem com os clientes hoje, acrescenta Marsh, se AI e ML são o canal através do qual os dados são movidos entre as plataformas, “então com certeza haverá preocupação em ser capaz de rastrear exatamente o pacote de dados e envolver a segurança em torno dele. ”
A privacidade dos usuários individuais também é uma preocupação legítima, afirma Fernandez, “ou seja, a medida em que as percepções obtidas da IA - preferências do usuário, tendências e fluxo de trabalho antecipado – são mantidas em sigilo e não alavancadas para ganhos comerciais. Muitos contratos de usuário permitem que uma empresa colete e colete pontos de dados de maneira virtualmente ilimitada … Indivíduos que usam aplicativos de produtividade habilitados para IA devem sempre perguntar: “Qual é o perigo de meus dados personalizados serem comoditizados?”
Steve Wilson, vice-presidente de Cloud e IoT em virtualização, SaaS e provedor de tecnologia em nuvem Citrix, aconselha os usuários a terem em mente o que estão concordando em termos de dados que permitem que um aplicativo colete, compartilhe e possivelmente revenda. “As capacidades modernas de Machine Learning são baseadas no acesso a grandes quantidades de dados para treinar modelos e depois permitir que eles sejam processados em tempo real”, diz Wilson. “Isso significa que seus sistemas de IA terão consciência contínua de partes do seu ambiente para ajudá-lo”.
Para proteger dados pessoais e corporativos, ele continua, “você vai querer assumir um papel ativo na aprovação de quais tipos de dados estão sendo compartilhados. Se você clicar em cada uma dessas caixas [de permissão], poderá estar dando mais do que pensa ou deseja. ”
É importante que empresas e usuários entendam os riscos, bem como as recompensas de dar a esses aplicativos acesso a seus dados e ações.
Uma questão final a ser observada, acrescenta Fernandez, é o potencial do viés involuntário de invadir decisões tomadas pela Inteligência Artificial, citando um exemplo recente em que uma ferramenta de RH na Amazon começou a favorecer candidatos do sexo masculino por causa de dados históricos que a ferramenta recebeu.
“Não é incomum que a IA produza resultados tendenciosos com base em conjuntos de dados distorcidos. Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados a partir dos quais são treinados ”.
