Relatório da Juniper Networks mostra que projetos de IA nas operações atingiram o sucesso em somente 6% das 700 empresas entrevistadas.
A inteligência artificial (IA) é usada em diversos setores, mas quando se trata das operações, muitas empresas ainda não conseguem implementar a tecnologia com sucesso. É o que mostra uma pesquisa da consultoria Juniper Networks.
Divulgada em abril deste ano, a consultoria entrevistou 700 profissionais de TI e líderes C-Level. Apesar de 95% das pessoas entrevistadas acharem que houve benefícios em contar com projetos de IA, só 6% conseguiram ter sucesso no uso operacional da tecnologia.
E o que seria esse uso operacional? Mary E. Shacklett, presidente da Transworld Data, uma empresa de serviços de marketing e tecnologia, explica a partir de um exemplo publicado um em artigo para o InformationWeek.
“Pense em um mestre cervejeiro de uma grande cervejaria que quer se aposentar. No entanto, a empresa não quer que ele saia porque ninguém é capaz de fazer o seu trabalho. Por que, então, a IA não poderia ser usada para obter dele as receitas e conhecimentos necessários?”
A tecnologia seria ideal para essa demanda quando o mestre cervejeiro se aposentasse. Porém, E. Shacklett cita os dados do início deste artigo: poucas empresas implementam projetos de IA em suas operações apesar de quase a totalidade enxergar seus benefícios.
Para a executiva, há uma hesitação em projetos de IA envolvendo as operações de uma empresa. Em seu artigo, ela compartilha 4 dicas de melhores práticas para que as companhias tracem estratégias para chegar ao sucesso. Confira.
Dica 1: Ganhando a confiança da IA
Shacklett ressalta que a IA é uma ferramenta e não uma tecnologia que irá substituir toda a parte operacional de uma empresa.
Claro, a IA pode ser usada para monitorar a temperatura de uma estufa ou o chão de fábrica de uma indústria, mas ela entrega mais “quando interage com seres humanos que têm um conhecimento único do que fazem e que agem como os tomadores de decisão finais em qualquer processo”, escreveu.
Ela destaca que envolver os colaboradores desde o início do projeto e mostrar como a IA irá se encaixar nos processos operacionais fará com que eles percam o medo da tecnologia, ainda mais quando muitos pensam que ela será a responsável em tirar o emprego deles.
Dica 2: Preparando os dados para a inteligência artificial de forma adequada
Quanto maior a qualidade dos dados, maior será a qualidade de entrega dos sistemas de inteligência artificial. Mas nem sempre as empresas desenvolvem totalmente os data fabrics – infraestrutura que conecta vários ambientes (on premise e cloud) para acesso aos dados.
Outro problema citado pela presidente da Transworld Data é que às vezes os dados não foram completamente categorizados ou preparados para que a precisão fosse a mais correta possível.
Dica 3: Buscando projetos de IA que tenham benefícios impactantes
A Continental, fornecedora automotiva da Alemanha, passou a usar IA para analisar e prever qual seria o momento ideal de realizar a troca de pneus em frotas comerciais. Os resultados foram: otimização do estoque de pneus, aumento do tempo de atividade e menor custo de manutenção.
Já a General Motors fechou parceria com a Autodesk para aplicar inteligência artificial no desenvolvimento de um novo suporte para o cinto de segurança. Esse esforço conjunto resultou em um design de produto 40% mais leve e 20% mais resistente que o original.
A moral da história, segundo Shacklett? Esses dois casos trouxeram resultados financeiros imediatos para as duas empresas. São histórias de sucesso que, para a presidente, servem de inspiração para outras empresas investirem na IA.
Dica 4: Lembrando sempre da satisfação do cliente
Todo mundo já teve um momento de estresse ao ser levado para lá e para cá durante um atendimento numa URA ou em um chatbot. Chegar até um agente humano é um desafio e, na maioria das vezes, a pessoa acaba desistindo.
Se o objetivo é usar a IA para diminuir esse gargalo, Shacklett afirma que esses projetos de IA devem considerar pessoas especialistas em atendimento ao cliente. São eles quem irão desempenhar uma função essencial para que a empresa tenha sucesso.
Isso porque os fatores humanos exigidos para treinar a IA e criar uma interface homem-máquina serão ditadas por essas pessoas e não por cientistas de dados e outros professionais de TI.
Principais destaques desta matéria
- Projetos de IA voltados para as operações ainda não estão totalmente implementadas.
- Um relatório da Juniper Networks mostra que 6% das empresas entrevistadas conseguiram esse feito.
- Confira 4 dicas compartilhadas por Mary E. Shacklett, presidente da Transworld Data, sobre como atingir sucesso com a inteligência artificial.
