A aplicação da inteligência artificial (IA) nos negócios é muitas vezes vista como um processo simples e linear.
No entanto, a realidade é bem mais complexa e envolve alguns desafios que precisam ser superados para que a IA seja implementada com sucesso.
Neste artigo, vamos destrinchar esse tema e apresentar os primeiros passos para uma aplicação eficaz da IA.
Dados sobre aplicações da IA nos negócios
Vivemos hoje uma revolução tecnológica impulsionada pelo avanço da inteligência artificial. Assim como aconteceu na Revolução Industrial, no século XVIII, a tecnologia está transformando completamente a maneira como produzimos – e os prognósticos são muito promissores.
60 países já contam com estratégias de IA. Estima-se que tecnologias de IA poderão contribuir em U$4.4 trilhões com a economia mundial. A adoção e a expansão de IA continua sendo o foco de empresas globalmente, e está contribuindo com a automação de processos, a análise de dados, cibersegurança, entre outras aplicações.
Para você ter uma ideia, 42% dos profissionais de TI entrevistados em um estudo da IBM relatam que estão implementando a IA e outros 40% relatam a exploração ativa dessas soluções nas empresas.
De acordo com o mesmo estudo, empresas relacionadas ao mercado financeiro são mais propensas a adotar o uso de IA, embora a tendência se repita em empresas de vários nichos.
Tudo isso nos mostra que, de fato, as corporações estão de olho na IA. Porém, é importante ressaltar que a adoção da tecnologia tem diversos desafios. Vamos falar um pouco sobre eles a seguir.
Principais desafios da aplicação da IA nos negócios
A aplicação da inteligência artificial nos negócios enfrenta desafios significativos. Além das questões técnicas, as empresas também lidam com vieses e outros fatores que complicam a adoção plena dessa tecnologia.
A seguir, veremos os principais desafios que as empresas enfrentam atualmente na implementação da IA.
Desafios técnicos e operacionais
Os desafios técnicos e operacionais representam alguns dos maiores obstáculos na aplicação da IA nos negócios. Muitas empresas enfrentam limitações na capacidade computacional e de processamento necessárias para suportar soluções de IA avançadas.
Além disso, a análise e a interpretação de dados são um ponto problemático, especialmente para empresas que não possuem profissionais especializados em ciência de dados.
Esses desafios técnicos constituem uma barreira significativa para a implementação eficaz da IA nos negócios.
Descentralização de dados
A descentralização de dados é outro desafio significativo na aplicação da IA nos negócios. Frequentemente, os dados de uma empresa estão espalhados por diferentes sistemas, e até mesmo áreas como CS, comercial,CRM, marketing e até mesmo a área de dados e negócios.
Essa fragmentação complica a consolidação e a análise dos dados, criando obstáculos para a implementação eficaz da IA.
Quando os dados estão distribuídos em múltiplas fontes, torna-se difícil obter uma visão holística e integrada da operação empresarial. A falta de integração impede a criação de modelos precisos de IA, que dependem de dados consistentes e abrangentes para funcionar corretamente.
Além disso, a descentralização pode resultar em redundâncias e inconsistências nos dados, tornando o processo de análise ainda mais complexo e demorado. O que nos leva ao próximo tópico.
Inconsistências temporais
As inconsistências temporais representam um desafio significativo para muitas empresas ao aplicar IA.
Análises realizadas em diferentes momentos podem gerar resultados divergentes, devido às variações nas informações ao longo do tempo. Essas discrepâncias temporais podem levar a interpretações equivocadas, comprometendo a qualidade das decisões baseadas em IA.
Quando os dados são coletados e analisados em intervalos distintos, mudanças nas condições de mercado, no comportamento do cliente ou nas operações internas podem não ser refletidas de maneira consistente.
Por exemplo, uma análise de vendas realizada no início do ano pode apresentar tendências diferentes de uma análise feita no final do ano, devido a fatores sazonais ou econômicos.
Vieses
Frequentemente, dados contêm vieses que podem comprometer a precisão e a imparcialidade dos modelos de IA.
Esses vieses podem surgir de diversas fontes, como históricos de decisões humanas, práticas de coleta de dados, ou até mesmo das características demográficas dos clientes.
Por exemplo, se um conjunto de dados históricos inclui decisões de contratação que favorecem certos perfis de candidatos, os modelos de IA treinados com essas informações podem replicar e amplificar essas tendências.
Além disso, dados provenientes de determinadas regiões ou segmentos de mercado podem refletir peculiaridades locais que não são generalizáveis.
Identificar e mitigar esses vieses é essencial para garantir que a IA funcione de maneira eficiente, proporcionando resultados positivos e confiáveis para a empresa.
Relevância dos dados em relação aos objetivos do negócio
Nem todos os dados disponíveis são relevantes para os objetivos específicos do negócio. Dados irrelevantes não apenas deixam de contribuir, mas podem até mesmo prejudicar a eficácia dos modelos de IA ao introduzir ruído e complexidade desnecessários.
A seleção adequada desses dados é crucial para garantir que a IA esteja alinhada com as metas empresariais.
Não é um trabalho linear
Por fim, é importante reconhecer que a implementação de soluções de inteligência artificial não é um processo linear.
A aplicação da IA envolve muitos testes e validações, que são essenciais para garantir a eficácia e a precisão dos modelos desenvolvidos. Este processo exige tempo, recursos e flexibilidade.
Nem todas as companhias possuem o orçamento necessário para realizar testes extensivos, o que torna o processo ainda mais desafiador.
A falta de recursos pode limitar a capacidade de uma empresa de experimentar e ajustar suas soluções de IA, potencialmente comprometendo a qualidade e a funcionalidade dos modelos implementados.
Para enfrentar esse desafio, algumas estratégias podem ser adotadas, como:
Planejamento de orçamento: alocar uma parte específica do orçamento para testes e validações de IA, reconhecendo sua importância crítica no desenvolvimento de soluções eficazes.
Automatização de testes: implementar ferramentas de automação de testes para acelerar o processo de validação e reduzir o tempo e os custos envolvidos.
Adoção de uma abordagem ágil: utilizar metodologias ágeis para a gestão de projetos de IA, permitindo ajustes rápidos e interativos com feedback contínuo.
Entender que a implementação da IA não é um processo linear e estar preparado para lidar com os desafios financeiros e operacionais associados é crucial para o sucesso.
Com a abordagem e os recursos adequados, as empresas podem navegar por este caminho complexo e colher os benefícios da inteligência artificial de forma eficaz.
Por onde começar a aplicação da IA nos negócios?
Depois de entender quais são os principais desafios da aplicação da IA nos negócios, fica a dúvida: como começar a aplicar e obter êxito? Confira o passo a passo que preparamos.
Comece pelo problema
O principal conselho é: comece pelo problema a ser resolvido pela IA. Parece óbvio, mas, na verdade, muitas empresas pecam nesse quesito.
É bem comum que as empresas queiram adotar a IA sem ter um propósito específico, apenas para aproveitar o “hype” e estar por dentro dessa tecnologia. Esse é um erro. A IA só deve ser aplicada quando houver um objetivo claro definido.
Por isso, é importante que, antes de pensar em adotar essa tecnologia, os gestores saibam para que exatamente ela vai ser usada e qual problema precisa ser resolvido. A partir daí, é possível traçar caminhos mais precisos.
Coleta de dados relevantes
O próximo passo é construir uma base sólida de dados para alimentar a IA.
A coleta de dados relevantes é fundamental para o sucesso dessa tecnologia, pois informações precisas e de alta qualidade são essenciais para desenvolver modelos eficazes.
Aqui estão algumas dicas para otimizar esse processo:
- Identificação das necessidades: determine quais tipos de dados são mais relevantes para os objetivos da sua empresa.
- Fontes de dados: identifique as melhores fontes de dados disponíveis, incluindo bancos de dados internos, fontes externas, etc. Certifique-se de que essas fontes sejam confiáveis e atualizadas.
- Qualidade dos dados: estabeleça critérios rigorosos para a qualidade dos dados, garantindo que sejam precisos, completos e consistentes. Isso pode envolver a limpeza e normalização dos dados para eliminar erros e duplicatas.
- Governança de dados: implemente políticas de governança de dados para gerenciar a coleta, armazenamento e uso de dados de forma eficiente e segura. Isso inclui definir responsabilidades e processos para garantir a integridade dos dados.
Feature Engineering
Feature Engineering é o processo de extrair características significativas dos dados para criar variáveis que tornam os algoritmos de aprendizado de máquina mais eficientes.
Essa etapa é indispensável para o desenvolvimento de modelos preditivos eficazes, pois a qualidade e a relevância dessas variáveis têm um impacto direto no desempenho do modelo e em sua capacidade de generalização.
Modelagem
A próxima etapa é a modelagem. Construir e treinar modelos de IA adequados às necessidades específicas da empresa é um passo fundamental. Para isso, é essencial revisitar o primeiro tópico e compreender claramente qual é o objetivo da empresa ao criar um modelo de IA e qual é o problema que precisa ser resolvido.
É importante perceber que todas as etapas desse processo estão interconectadas.
Monitoramento do desempenho
O trabalho não termina com a construção de um modelo de IA. Após a implementação da tecnologia, é essencial monitorar o desempenho dos modelos continuamente, ajustando-os conforme necessário para manter a eficácia.
Esse acompanhamento faz toda a diferença no desempenho e consequentemente nos resultados do seu negócio.
Para monitorar o desempenho, é importante acompanhar métricas-chave que refletem a precisão e a relevância do modelo no contexto real. Isso inclui a análise de novos dados e a verificação de que o modelo ainda está funcionando conforme esperado.
À medida que surgem novos dados e mudanças no ambiente de negócios, pode ser necessário re-treinar o modelo ou ajustar seus parâmetros.
Implementar um sistema de monitoramento robusto e estabelecer procedimentos regulares para revisão e ajuste do modelo são passos fundamentais para garantir que a IA permaneça eficaz e alinhada com os objetivos da empresa.
Esse cuidado contínuo assegura que a tecnologia continue a gerar resultados positivos e a impulsionar o sucesso do negócio.
Conte com boas ferramentas para auxiliar nesse processo
Por fim, é preciso contar com ferramentas úteis para auxiliar nesse processo. Se você quer utilizar a IA para prever o comportamento dos seus clientes, rentabilizar a sua base e fazer recomendações muito mais precisas, precisa conhecer a solução Matera Insights!
Somos especialistas em inteligência artificial. Com os nossos exclusivos algoritmos preditivos, é possível mapear e antecipar o comportamento dos clientes, fazer ofertas mais aderentes às suas necessidades e oferecer uma experiência mais satisfatória.
Adotar uma ferramenta adequada para ajudar no processo de aplicação da IA nos negócios pode ser determinante para alcançar os resultados esperados e ver a lucratividade da empresa crescer.
Conclusão
Ao longo deste artigo, mapeamos e explicamos os principais desafios envolvendo a aplicação da IA nos negócios e sugerimos formas de contorná-los para obter melhores resultados.
A Matera Insights pode ajudar sua empresa a abraçar a inovação e usar a IA para proporcionar uma experiência ainda melhor aos clientes. Quer saber como? Então entre em contato e agende uma conversa com um de nossos especialistas.