Quais são as fronteiras da inteligência artificial na tomada de decisão das empresas?

Quais são as fronteiras da inteligência artificial na tomada de decisão das empresas?

Por Bruno Rezende, CEO da 4Intelligence, startup de soluções que apoiam a tomada de decisão por meio da análise de dados

A tecnologia de inteligência artificial evoluiu tanto nos últimos anos que a discussão em torno dela precisou mudar. Não se debate mais se esse conceito é ou não importante para as empresas, mas sim quando e como deve ser implementado nos processos internos. Independentemente do porte ou da área de atuação, as organizações precisam buscar recursos para adotar soluções desse tipo em suas estruturas. O Brasil, inclusive, assumiu o protagonismo na América Latina. A pesquisa Global AI Adoption Index 2021, realizada pela IBM, mostra que quatro em cada dez profissionais de TI (40%) utilizam em seu negócio – no restante da região, esse percentual é de 21%.

O tema está em constante transformação, com muitas novidades aparecendo todos os dias. Saber quais são os próximos desafios representa um diferencial e tanto para gestores e empresas. Mas quais são essas próximas fronteiras a serem ultrapassadas? Confira os cinco tópicos que devem guiar o uso de IA na tomada de decisão:

1 – Dados locais, nacionais e internacionais
A primeira dica consiste na definição e delimitação geográfica do negócio. A capacidade de processamento de um grande volume de informações levou as soluções de inteligência artificial para organizações de escala global, cruzando dados de diferentes países. Contudo, à medida que empresas de menor porte também passam a adotar essa tecnologia, é preciso redefinir essa coleta de dados para regiões mais específicas, atendendo de forma assertiva à área de atuação.

2 – Inteligência artificial “inteligente”
Encontrar soluções que capturam dados não é difícil. Eles estão abundantes, disponíveis e são fáceis de conseguir. Várias soluções prometem realizar essa tarefa em diferentes situações. A questão é que isso não chega mais a ser um diferencial estratégico para as organizações. Mais importante do que a quantidade de dados é a qualidade e a capacidade de extrair inteligência. Ferramentas de IA devem ser cada vez mais inteligentes, assimilando novos padrões e formatos com o passar do tempo.

3 – Uma ciência escalável
Podemos compreender a escalabilidade como a capacidade de algo crescer exponencialmente sem aumentar o investimento para isso. O sonho da grande maioria das empresas é se tornar escalável. Um dos grandes desafios das soluções de inteligência artificial é justamente este: a possibilidade de chegar a um número maior de empresas e segmentos sem demandar grandes investimentos. A inteligência artificial deve ser capaz de escalar sua atuação, atendendo desde grandes organizações até empresas menores.

4 – Influência na tomada de decisão
Com tantos recursos disponíveis e uma evolução tecnológica que permite isso, as soluções de inteligência artificial devem extrapolar sua função inicial de processar um grande volume de informações e automatizar processos. De fato, com a capacidade tecnológica existente hoje, essas ferramentas devem ser utilizadas em sua plenitude, ou seja, auxiliando na descoberta de insights e previsões em diferentes setores e segmentos. Em suma: elas precisam atuar próximas dos gestores nas tomadas de decisão, oferecendo as informações necessárias para a realidade da organização.

5 – Compliance e governança
Por fim, as tecnologias de IA precisam se adequar também ao cenário de regulação na utilização de dados que grande parte do mundo está adotando. A União Europeia, por exemplo, lançou a GDPR há alguns anos, enquanto que a Lei Geral de Proteção aos Dados Pessoais (LGPD) já é realidade no Brasil desde 2020. O respeito às regras e boas práticas não apenas evita problemas com a lei, como também proporciona uma imagem mais positiva da organização perante investidores e stakeholders.

 

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