A inteligência artificial possui uma característica muito interessante quando se pensa a que ela se refere: tem conexão com processamento de dados, em escala e volume, usando modelagem, algoritmos que permitem, a partir desses dados primários, que a própria fonte de informação trabalhada aprenda, interprete e processe com essas fórmulas matemáticas, o que permite a elaboração de novas soluções e respostas, que vão suportar processos diferentes de personalização, automação e gestão. Daí a relação entre IA e eficiência.

Essa capacidade de inteligência artificial de consolidar, com o apoio humano, diferentes fontes de dados, estratégias de negócio, de diferentes fontes que, muitas vezes, vêm de origens que não são triviais para o cérebro processar e com uma rapidez que o ser humano não tem, permitem tirar correlações, novos processos e formas de trabalhar.

Isso faz com que, naturalmente, exista um progresso, uma eficiência enorme em qualquer segmento ou área, seja em backoffice ou e-commerce, por exemplo.

Logo, a inteligência artificial, através dessa capacidade incrível de processamento de dados não estruturados, pode gerar soluções e informações através de painéis visuais muito diferentes, voltados para otimização e eficiência da operação.

IA e eficiência: os benefícios da integração com a otimização de processos e operações

Para Fernando Moulin, partner da Sponsorb, professor e especialista em negócios, transformação digital e experiência do cliente, existem dois pontos fortes relacionando a IA com o mercado.

O primeiro é não depender somente da interação humana e da capacidade de processamento de dados humana, isso porque há restrições que, muitas vezes, se traduzem em custo para as organizações.

“Um exemplo disso é quando você coloca um robô automático, que responde o atendimento com o cliente e aprende com as interações e feedback do mesmo (O que foi bom? O que foi ruim? O que ele acertou? A resposta que não acertou). A partir desse conhecimento, a IA desenvolve, em escala exponencialmente, novas respostas que vão gerar outros feedbacks do cliente. Isso otimiza os processos de atendimento de forma brutal”, coloca.

“O segundo benefício é o custo. Quando falamos de máquina e algoritmo, há um custo mais baixo. Logo, é possível trabalhar em escala, automatizar com personalização e relevância, utilizando de dados em tempo real com um custo mais baixo”, afirma Fernando Moulin.

O sucesso da implementação da IA em termos de eficiência

O partner da Sponsorb, professor e especialista em negócios, transformação digital e experiência do cliente elencou cinco fatores-chave que são essenciais para uma implementação de IA eficaz.

Estudo de caso

Qual o objetivo do negócio em fazer a implementação de uma solução de inteligência artificial, num determinado processo ou área da empresa, em uma certa necessidade ou dor do cliente? Ter um bom caso de estudo é muito importante.

Maturidade organizacional

É necessário avaliar qual a maturidade organizacional da empresa para adotar desse tipo de ferramenta.
Fontes de dados

A companhia deve entender quais são as fontes de dados, quais são os volumes de dados que têm que trabalhar e como estes serão processados.

Aplicação

É fundamental saber onde os dados coletados vão ser aplicados.

Cultural organizacional

Deve-se trabalhar a cultura organizacional para que as pessoas saibam tirar proveito desse tipo de solução e ferramenta.

Como capacitar os colaboradores e obter insights inéditos

Entre as estratégias mais eficazes para capacitar colaboradores a trabalhar em conjunto com sistemas de IA e eficiência, e alcançar resultados excepcionais, para Fernando Moulin, está desmistificar a inteligência artificial, que é o processamento de uma máquina.

Naturalmente, as pessoas se assombram com as possibilidades do ChatGPT e das inteligências artificiais generativas. Entretanto, aquilo também é um algoritmo que processa grandes volumes de dados e, a partir deles, gera respostas automáticas.

“Acredito que a principal estratégia é tirar o medo das pessoas acerca da ferramenta. Depois, ensinar as mesmas a fazer as perguntas corretas (a luz do objetivo e negócio, e da necessidade de uso daquela solução). É importante ter essas questões em mente para conseguir que a ferramenta dê um output correto e, principalmente, ter muita clareza, por parte de quem usa, qual vai ser a aplicação no dia a dia, em que usar, ou não, a inteligência artificial em prol do resultado”, reflete.

Já em relação sobre como a IA pode ser utilizada para analisar grandes volumes de dados e fornecer insights valiosos para tomadas de decisão mais assertivas, o partner da Sponsorb, professor e especialista em negócios, transformação digital e experiência do cliente, relembra os 5 Vs do Big Data:

• Velocidade;
• Volume;
• Valor;
• Variedade;
• Veracidade.

“Então, trabalhando isso de uma forma interessante, a inteligência artificial tem uma capacidade de processar diversas fontes de dados, em geral não estruturados e mais complexos, que é o diferencial dessa ferramenta. Porém, ela também pode trabalhar com dados estruturados, como uma planilha Excel”, exemplifica.

Com a característica dos 5 Vs do Big Data, tem-se o volume em escala, a velocidade para rápido processamento, a variedade de fontes de dados muito grande, a veracidade dessa informação ou fonte (é verídica?) e, por fim, o valor da informação (de qualidade e credibilidade?), tendo em mente o que ela vai gerar para o negócio.

“A partir dessas premissas, é possível trabalhar o algoritmo que a gente chama de Machine Learning, que são algoritmos de aprendizado de máquina. Você cria regras de negócio que o próprio processamento da máquina vai receber dessas fontes de dados que comentamos e processar”, frisa Fernando Moulin.

Há algoritmos que fazem com que cada vez que tenha uma interação com esse dado, haja uma resposta. Se a resposta é boa e o feedback positivo, é possível obter uma nova resposta melhorada por meio daquele feedback positivo. Caso o feedback seja negativo, é necessário trabalhar para tornar essa resposta melhor.

Outro caso é pensar em escala ao trabalhar com fonte de dados. Em uma fábrica, por exemplo, com todos os dados das máquinas que estão operando em tempo real e dos processos que estão acontecendo. Ter uma máquina que está processando aquilo, com uma inteligência artificial aplicada, otimizando o seu fluxo de produção e garantindo que o volume produzido seja maior e mais rápido, com melhor propriedade físico-química, é fantástico.

Assim, torna-se viável ter insights que as ferramentas de data analytics provêm, alimentados pela inteligência artificial, que são radicalmente diferentes do que se conseguia ter antes.

A IA pode permear todos os processos dos negócios

É possível usar inteligência artificial como parte da geração de valor, sobre posse de valor, para ganhar tempo no processamento de dados, na interpretação das informações, na descoberta de insights novos, no conhecimento mais aprofundado do cliente, na criação de processos mais eficientes e organizacionais, mas sempre alinhando com o estudo de caso e a necessidade de negócio traz.

“Vale dizer que a inteligência artificial é adaptativa. Então, conforme o mercado muda, o algoritmo vai reprocessando aqueles dados, reinterpretando e gerando novos impulsos e novas soluções. É bem interessante adotar esse tipo de solução para os seus negócios”, finaliza Fernando Moulin.

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