Nova IA pode ajudar empresas e pessoas a tomar decisões mais inteligentes
Das recomendações de conteúdo que aparecem na sua página inicial do Netflix às interações com a assistentes de voz da Amazon, passando pelos resultados do Google e por plataformas como AirBnB e Uber — tudo isso só funciona da maneira que conhecemos hoje graças ao desenvolvimento da inteligência artificial (IA).
Mas essas são algumas das empresas mais bem-sucedidas do mundo. E quanto ao restante?
Embora esta seja a chamada “era da inteligência artificial”, a grande maioria das empresas ainda precisa explorar o potencial dessa tecnologia. E não é que elas estejam fazendo algo de errado. É simplesmente porque as grandes empresas de tecnologia priorizaram os dados desde o início, enquanto as empresas de menor escala, com raízes mais tradicionais, não foram criadas com a capacidade de aproveitar a IA em suas operações diárias. E, até muito recentemente, tal capacidade permanecia fora de seu alcance.
INTELIGÊNCIA NA TOMADA DE DECISÕES E A NOVA REALIDADE DOS NEGÓCIOS
O que está mudando o jogo para as empresas no que diz respeito à inteligência é uma nova categoria de IA criada para ambientes comerciais: a Decision Intelligence (DI).
Essa tecnologia promissora está ajudando empresas de setores não necessariamente ligados à tecnologia a incorporar a tomada de decisões com base em IA em todas as suas etapas de produção — da cadeia de suprimentos ao marketing. A DI foi criada para ajudar um espectro muito mais amplo de empresas a aproveitar seus dados para tomar as melhores decisões. A empresa de consultoria Gartner prevê que nos próximos dois anos mais de um terço das grandes organizações adotarão a DI.
Faz sentido que a aplicação comercial da inteligência artificial deva ser focada na tomada de decisões. Afinal, o valor de uma empresa está na soma de suas decisões: um posicionamento de produto ou uma abordagem logística que ultrapassa a concorrência, que aumenta a receita e retorna à cadeia de valor.
Podemos olhar para a DI como um salto de esperança – como uma passagem de um momento em que acreditamos estar tomando decisões que criam valor para a empresa para um outro momento, em que podemos confirmar que estamos. Na era da computação, usaríamos dados históricos para fazer uma estimativa sobre boas previsões, preços ou decisões de marketing. Mas na era do DI, os dados em tempo real já se tornam endêmicos para o processo de tomada de decisão, para que possamos estar o tempo inteiro confiantes no resultado.
Nessa nova realidade de negócios, as equipes de TI não ficam mais escondidas em um canto do escritório, construindo modelos que nunca verão a luz do dia. Elas estão em comunicação constante com o lado comercial da empresa, absorvendo dados de todos os departamentos e traduzindo-os em recomendações imediatamente acionáveis.
De repente, estamos em um cenário no qual cada funcionário — desde o nível operacional até o alto escalão — tem autonomia para aplicar a IA em suas tomadas de decisão cotidianas.
O CAMINHO PARA A ADOÇÃO DA DI
É realmente empolgante imaginar como o futuro muito próximo poderá ser. Mas qual é o caminho que as empresas devem seguir agora, para começar a incorporar a DI? Normalmente, eu faço uma lista com três requisitos principais:
-Um conjunto de dados pronto para AI
-Uma inteligência personalizada, voltada para o seu negócio específico
-Uma interface disponível para equipes de toda a empresa, para que as equipes não técnicas também possam facilmente se envolver com um modelo e seus resultados
Para a maioria das empresas, porém, preparar todo esse terreno ainda é uma tarefa difícil. É por isso que acho que podemos esperar uma demanda crescente por plataformas de DI já prontos para uso nos próximos dois anos — uma trajetória semelhante àquela que vimos com CRMs (Customer Relationship Management softwares). No início dos anos 2000, 80% das empresas criavam CRMs internamente. Hoje, nós nunca cogitaríamos isso. As empresas estão acelerando o tempo de obtenção de valor investindo em soluções prontas — e a DI está pronta para esse mesmo tipo de inovação.
Apenas 10% de todos os modelos de aprendizado de máquina estão efetivamente sendo colocados em funcionamento em empresas reais. Conforme as empresas começam a adotar o DI, principalmente por meio de um modelo de plataforma pronto para uso, veremos esse número aumentar exponencialmente.
POTENCIAL DE IMPACTO
É interessante pensar sobre o impacto dessa adoção em escala mais ampla e em questões macro, como a sustentabilidade. Para muitas empresas, reduzir as emissões da cadeia de abastecimento será a próxima fronteira da ação climática corporativa. Podemos começar a imaginar como o DI poderia ajudar as empresas a avaliar o impacto ambiental de uma decisão sobre produção, distribuição e consumo — e escolher o melhor resultado tanto para seus negócios quanto para o planeta. Na verdade, já vi uma grande empresa de CPG usar DI para reduzir as emissões de transporte em impressionantes 147 toneladas de CO2.
O mais empolgante, porém, é o fato de que muito do que a DI é capaz só será descoberto na prática. Pode haver aplicativos inovadores nas áreas da saúde, acessibilidade, DE&I e muitas outras vantagens que ainda não somos capazes de conceber. Isso sem falar nas mudanças que ainda conseguimos imaginar na maneira como nós, indivíduos, abordaremos nosso trabalho diário.
