Confira 3 fatores que vão te ajudar a desenvolver uma estratégia de IA, alcançando sucesso na adoção e vantagem competitiva.
Recentemente falamos aqui no Mundo + Tech sobre 4 passos para acelerar o uso prático da Inteligência Artificial nas empresas. Porém, encontrar valor com o uso da tecnologia exige também a criação de uma estratégia.
Até porque, em 2020, muitas companhias adotaram a IA de forma generalizada, como aponta uma pesquisa da PwC. O estudo entrevistou mais de 1 mil executivos nos Estados Unidos durante novembro de 2020.
O resultado é que um quarto das empresas relatou ter adotado a Inteligência Artificial de forma mais superficial, um aumento de 7% em relação a 2019. Por outro lado, o investimento global da tecnologia no terceiro trimestre de 2020 foi de US$ 71,9 bilhões.
A pesquisa mostrou ainda uma questão: 52% aceleraram a adoção de IA devido à pandemia. Porém, somente 25% delas adotaram de forma que conseguiram obter um melhor ROI que outras organizações.
Como aponta um artigo da InformationWeek, essa resultado deve-se a uma estratégia de IA baseada em três fatores que criam uma vantagem competitiva. Confira quais são e comece a colocar em prática na sua empresa.
1. Foco na estratégia de IA
Antes da pandemia, os principais casos de uso de IA para empresas focavam no aumento da produtividade e na redução de custos. Embora ainda sejam importantes, olhar a Inteligência Artificial na experiência do cliente também trouxe resultados.
É o que aponta a pesquisa da PwC. Quase 67% das empresas indicaram que os investimentos em IA na criação de melhores experiências para o cliente corresponderam às suas expectativas e apenas 50% indicaram que suas iniciativas de redução de custos atenderam às expectativas.
As incertezas da pandemia trouxeram aos líderes os desafios de estimar a demanda do cliente, melhorar a experiência dele no digital e gerenciar os fornecedores e a produção de bem. Para isso, a IA ajudou no planejamento e simulação de cenários.
Com uma estratégia de IA bem definida, esses líderes conseguiram:
- Realizar o planejamento da força de trabalho (58% fizeram investimentos significativos nesta área).
- Simular cenários (48%).
- Ter resiliência da cadeia de abastecimento (48%).
- Planejar os cenários simulados (43%).
- Projetar demandas (42%).
Além disso, as empresas que têm usado análises avançadas e automação podem revisar os investimentos para entender como ter uma tomada de decisão mais eficaz.
Já as empresas que estão experimentando análises e IA precisam acelerar a adoção. Primeiro se concentrando em melhorias de produtividade para criar impulso e, em seguida, migrando rapidamente para iniciativas estratégicas de IA.
2. Implantar modelos de IA e Machine Learning na produção
As empresas que exploraram a IA também saíram de casos de uso de modelos analíticos para uma abordagem de fábrica. Ou seja, seria a integração modelos de IA à aplicação e infraestruturas de IT dessas organizações.
Além da integração e entrega contínua nos softwares, essas organizações também possuem IA e Machine Learning de aprendizado contínuo embarcados nessas aplicações. Isso se reflete bastante nos ganhos operacionais e de receita.
A pesquisa da PwC mostrou que quase 36% dos entrevistados da empresa estão mudando seus modelos de Inteligência Artificial e de Machine Learning de uma plataforma de entrega experimental para uma operacional.
A mudança para modelos operacionais ou de produção também significou que as empresas tiveram que mitigar os riscos. Aproximadamente 72% das empresas já possuem governança e supervisão de IA em toda a empresa ou tomaram medidas para alcançar essa supervisão.
Além disso, 70% das empresas entrevistadas abordaram todas as questões de governança de Machine Learning ou tomaram medidas para lidar com essas questões. Um número semelhante abordou a governança de dados (67%).
3. Adotar um modelo integrado de entrega
A chave para gerar um bom ROI está na execução de iniciativas de dados, automação, análises e IA. Quase 23% dos entrevistados já montaram ou estão em processo de criação de um Centro de Excelência em IA (COE) que compartilha e coordena recursos em diferentes áreas da empresa.
Além disso, quase 19% das empresas têm um líder de IA em toda a empresa que supervisiona a estratégia e governança de IA. A razão pela qual esse modelo de entrega integrado faz sentido é a convergência da infraestrutura em nuvem.
É a tecnologia em nuvem que vai fornecer o armazenamento e processamento computacional. Se os dados são a matéria-prima para a análise e a automação de processos com Inteligência Artificial, a nuvem é a principal escolha.
Além de reduzir custos, empresas conseguiram ter melhores receitas e expandir as atribuições baseadas em IA. Porém, se a sua está apenas começando a adotar a tecnologia, a sugestão é começar com um COE de análise ou automação, expandindo depois para incluir recursos de IA.
Principais destaques desta matéria
- Empresas têm utilizado Inteligência Artificial para análise e extração de insights.
- No entanto, tecnologia pode ser usada de maneira operacional para gerar receita.
- Confira como criar uma estratégia de IA para ter melhores resultados na sua empresa.
