TI

Inteligência Artificial: como a inovação pode ajudar na retomada da economia

Com certeza você já ouviu alguém reclamando de ter que "lavar louça" ou "fazer faxina" nesses tempos de quarentena. Pouca gente gosta de passar horas fazendo a mesma coisa, ainda que essa tarefa seja extremamente necessária e indispensável. Agora, imagine se houvesse uma forma de realizar essas atividades de maneira automática e com resultados melhores do que manualmente. Seria incrível, não? Pois bem: troque a louça do jantar por tarefas do dia a dia de sua empresa e entenderá como a Inteligência Artificial (IA) pode ajudar sua organização.

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Mais do que uma nova tendência de mercado, a Inteligência Artificial significa um verdadeiro oceano de opções para as operações. Exemplo disso é a constatação de que, do atendimento de clientes via celular à forma como nossos carros são produzidos, a utilização dessa tecnologia já faz parte de nossa vida - mesmo que muitas vezes sequer saibamos disso.

É essa a grande vantagem da aplicação de algoritmos e ferramentas inteligentes de aprendizagem de máquina: a possibilidade de renovar e aprimorar processos em todas as verticais e segmentos de negócios, ampliando a capacidade de produção e a qualidade dos serviços. Como? Entregando agilidade e assertividade à análise de dados e permitindo a utilização prática desses insights, de forma automática, para maximizar a performance das operações.

Não por acaso, antes da pandemia da COVID-19, estudos do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) indicavam que a disseminação real das soluções de Inteligência Artificial poderia ajudar a elevar o PIB do Brasil em mais de 4% somente em 2020. Evidentemente, essa projeção caiu por terra, mas a adoção de sistemas de IA será ainda mais fundamental para a retomada da economia, readequando as formas e contextos em relação ao mundo pós-pandemia.

A utilização das ferramentas de Inteligência Artificial é importante por uma série de fatores. O primeiro é a possibilidade de automatizar as linhas de produção, colocando as máquinas na linha de frente para a execução de trabalhos repetitivos. A expectativa, com isso, é acelerar as tarefas recorrentes e diminuir os erros, elevando a confiabilidade de processos que demandariam alta capacidade de checagem.

Outro ponto bastante relevante é a capacidade de escalar operações complexas com menor custo por meio de um ecossistema digital e com enorme potencial de evolução. Hoje, pesquisas indicam que uma fábrica pode reduzir drasticamente (mais de 70%, em alguns casos) o índice de retrabalho e o tempo de entrega, mitigando falhas de todos os tipos.

Para se obter sucesso com as possibilidades abertas pela Inteligência Artificial, porém, é preciso entender quais etapas e estágios da operação realmente podem ser aprimorados. Para isso, é essencial contar com parceiros capazes de identificar os processos a serem melhorados, as questões a serem resolvidas e as "dores" dos clientes. Muitas vezes, será necessário ainda promover mudanças na cultura organizacional, redirecionando todo o mindset da organização, e atualizar a infraestrutura tecnológica para ter recursos de ponta.

Ou seja, a entrega de inovação nunca é fruto de apenas uma implementação. É exatamente por esse motivo que cada vez mais companhias têm apostado em processos multidisciplinares, que aqui chamamos de Squads Distribuídos, reunindo vozes de diferentes áreas como fonte de formação dos projetos e respostas. Há um grande desafio que é pensar a tecnologia como uma necessidade estratégica. Podemos dizer que a capacidade de reunir várias mentes é o caminho para pensar na trilha certa para a adoção de soluções tecnológicas realmente inteligentes.

Isso é possível para as empresas brasileiras? Sim. O segredo do sucesso está em aliar avanços de infraestrutura tecnológica e cultura organizacional voltada à inovação. Afinal, TI e negócios andam cada vez mais juntos e os novos tempos digitais certamente reafirmarão essa proximidade. Resta apenas saber quem conseguirá promover essa aliança para garantir vantagem competitiva na retomada após a COVID-19. 

Por: Manoel Verissimo, Head de Data Science do Grupo Squadra

*Imagem: Pexels


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