Três mitos da utilização de inteligência artificial na indústria

Somente 34% da transformação digital promovida no setor industrial atinge seus objetivos e, nesses processos, a Inteligência Artificial (IA) pode ser um fator para alcançar bons resultados. É o que defende um estudo do Boston Consulting Grupos (BCG) obtido com exclusividade pelo portal CIO.

De acordo com a consultoria, investir em IA não é garantia de bons resultados e retorno financeiro. Outro levantamento da consultoria, realizado em conjunto com a MIT Sloan e que ouviu mais de três mil executivos, constatou que 70% das empresas de todos os setores já usaram a IA em algum nível, porém apenas 10% reportaram ganhos significativos.

Para que as empresas tenham sucesso, precisam superar suas resistências à IA, tipicamente baseada em três percepções equivocadas:

1. Muitos líderes acreditam que a companhia não está pronta para aplicar IA por não terem dados suficientes. Para o BCG, dados imperfeitos não são um problema para iniciar a implementação de IA. E indústrias, na maior parte dos casos, já têm os dados que precisam para começar. Começar pequeno ajuda a entender a relevância de eventuais dados adicionais ainda não capturados, e assim direcionar o esforço de coleta e estruturação das informações.

2. Líderes costumam acreditar que os projetos de IA não dão retorno. Quando isso acontece, o problema frequentemente é que a empresa possui diversas iniciativas de IA em curso, mas nenhuma suficientemente robusta e madura, e nenhuma efetivamente atacando os maiores problemas (ou oportunidades) de negócios. Para ser bem-sucedido, diz o BCG, é necessário focar em poucas e grandes iniciativas de IA que atacam o core do negócio. De acordo com o estudo, metade das que investiram em projetos de IA de alto risco (que atacam o core do negócio) tiveram bons retornos, contra 25% das que investiram em projetos de baixo risco (e que endereçam oportunidades mais periféricas).

3. Outro mito é acreditar que a tecnologia não é escalável para outras regiões ou para outros produtos da empresa. Embora implementações sejam difíceis, independentemente da tecnologia utilizada, o BCG diz que as empresas devem priorizar esse ponto para a IA, pois existem particularidades regionais e preferência de consumidores que devem ser levadas em conta em seu uso. Para isso, as empresas precisam estruturar projetos com equipes de diversas regiões ou unidades da empresa, apostar em talentos que conheçam o potencial da tecnologia e tratar a IA como estratégica desde o início.

O estudo indica como os líderes industriais deve focar para adotarem a IA eficientemente: colocar o negócio em primeiro lugar e depois o IA – aplicações bem-sucedidas são ferramentas criadas para endereçar um problema ou oportunidade crítico de negócio; começar simples e escalar depois; lembrar-se da regra 70/20/10: em projetos de IA, 10% do sucesso depende dos algoritmos, 20% da tecnologia e 70% da transformação dos processos de negócio ao redor da solução tecnológica desenvolvida; adotar uma cultura de empreendedorismo; e ser um embaixador da mudança – os líderes devem incentivar seu uso e reforçar as melhorias.