O uso da Inteligência Artificial nas empresas já é uma realidade. Contudo, implementá-la é um processo um tanto complexo, que inclui mudança de mentalidade por parte do colaborador. Afinal, é importante assegurar que homem e máquina trabalhem de forma harmoniosa, produzindo os resultados que o negócio necessita.
Neste conteúdo, vamos apresentar vários detalhes sobre o uso da IA nas empresas. A ideia é apontar benefícios, tendências e dicas de como utilizá-la com sucesso, alcançando produtividade, receita e economia. Continue a leitura até o final!
Qual a importância do uso da IA nas empresas?
Quando se fala em Inteligência Artificial, logo vem aquela ideia de substituição dos humanos. Contudo, na prática, ela veio para somar, e não tomar empregos que demandam criatividade e outras habilidades específicas.
Nos tópicos seguintes, você vai entender melhor as várias formas de usar tecnologias cognitivas nas empresas, o que justifica a sua importância. Acompanhe!
Segurança
No âmbito da rede, a IA já é bastante usada na mitigação de ataques cibernéticos, bem como em violações de privacidade. Estas, vale lembrar, ocorrem dentro da própria empresa, quando o colaborador acessa dados indevidos, de forma proposital ou não.
Antes dos sistemas autônomos com IA, a equipe de TI fazia um gerenciamento manual dos acessos dos colaboradores. Hoje, contudo, isso já pode ser automatizado, aumentando o nível de segurança sobre as informações da empresa, em especial os dados sensíveis.
Outra aplicação da IA na segurança são as câmeras de monitoramento com Inteligência Artificial. Dessa forma, pessoas estranhas e mal intencionadas podem ser identificadas rapidamente, antes de cometerem algum ato contra a integridade física de alguém da companhia.
Pesquisas de satisfação
Saber o nível de envolvimento do colaborador com a empresa já é um procedimento tradicional. Mas o processamento cognitivo pode ser aplicado para coletar uma quantidade maior desses dados, para assim realizar ajustes mais precisos, de modo a aprimorar a experiência de quem atua em uma companhia.
Sendo mais específico, o uso de soluções baseadas em IA se dá nas percepções sutis de insatisfação por parte do colaborador. Para isso, é possível usar algum dispositivo vestível (dotado de Internet das Coisas), que seja capaz de enviar esses dados até algum software que faça o devido processamento e apresente os resultados obtidos.
Integração de equipes
Hoje em dia, é recomendado que os setores trabalhem de maneira integrada. Dito isso, a IA pode ser aplicada por meio de softwares específicos de gestão de equipes, de modo a facilitar a troca de experiências e informações relevantes entre os setores da companhia.
Como melhorar a experiência de uso da IA?
Embora os sistemas inteligentes tragam resultados expressivos, chegar até isso tende a ser desafiador. Afinal, é preciso considerar certos pontos, para que o investimento feito em uma ou mais soluções específicas tenha o retorno financeiro esperado.
Acompanhe, a seguir, as dicas que vão ajudar a melhorar a experiência de uso da IA em uma empresa!
Integração de dados eficiente
Quando a companhia usa IA, é possível que ela também adote ferramentas de Big Data. Nesse sentido, é fundamental que todo o processo envolvendo a coleta, armazenamento e processamento de dados seja preciso, de modo que estes sejam transformados em conhecimento e inteligência de negócios.
Além de precisos, esses dados precisam ser atualizados com frequência. Caso contrário, as decisões tomadas pelos gestores não estarão plenamente alinhadas com as tendências do mercado. A ideia é integrar os dados de todos os setores em uma única interface, para que os gestores possam ter uma visão mais sistêmica do negócio e, assim, fazer melhores escolhas.
Treinamento contínuo do modelo
Em uma empresa, um modelo de IA é uma representação matemática e estatística. Ao longo do tempo, esse modelo vai aprendendo padrões, a partir dos dados apresentados a ele. A ideia é promover a execução de tarefas específicas sem a necessidade de programação prévia por parte de um humano.
Dado o cenário, a interface de usuário (ou UI) é a ponte entre esse modelo e os colaboradores. Ao focar na criação de uma UI intuitiva, a companhia pode garantir que os modelos sejam acessíveis, compreensíveis e eficazes aos usuários finais, contribuindo para uma melhor experiência de uso.
Treinamento e educação dos usuários
Ainda que o modelo de IA dê uma certa autonomia para a máquina, o componente humano é indispensável. Logo, os colaboradores devem receber treinamento contínuo, permitindo a eles compreender melhor as capacidades e limitações da IA, promovendo o uso mais eficiente desta.
Monitoramento do desempenho
Ainda falando sobre o modelo de IA, o seu monitoramento é crucial. O objetivo é estabelecer sistemas robustos capazes de identificar e corrigir rapidamente possíveis problemas ou desvios no desempenho da IA.
Personalização e adaptação
Em uma empresa, os sistemas de IA precisam se ajustar às necessidades dos usuários. Isso significa, por exemplo, criar um perfil, por meio de captura de preferências, histórico de interações e requisitos específicos. Desse modo, torna-se mais viável adaptar e personalizar a experiência desse colaborador.
Outros aspectos incluem:
- sistemas de recomendação: algoritmos que analisam o comportamento passado do usuário, para assim oferecer sugestões e insights mais relevantes;
- configurações ajustáveis: permite que o usuário ajuste preferências de busca, filtros ou parâmetros de processamento;
- aprendizado contínuo: modelos que aprendem e se adaptam ao longo do tempo.
Como aplicar IA na empresa?
O uso da IA é muito vasto. No contexto das empresas, uma aplicação bastante plausível é o atendimento automatizado. Neste, o uso de chatbots inteligentes podem fornecer suporte ao cliente, respondendo perguntas recorrentes e encaminhando consultas mais complexas para atendentes humanos.
Análise preditiva
A IA pode ser usada para se antecipar a certos cenários. Em um equipamento industrial que deixa de funcionar, por exemplo, com a análise preditiva, é possível obter dados e fazer procedimentos de maneira proativa.
A ideia da análise preditiva, portanto, é reduzir custos com reparos e paralisações emergenciais. Por consequência, os colaboradores passam mais tempo operando e produzindo resultados para o negócio.
Cadeia de suprimentos
A gestão de estoque se torna mais eficiente com a ajuda de algum software ou hardware com IA. Nesse sentido, a previsão de demanda se torna viável, reduzindo o risco de a empresa comprar mais insumos do que o necessário.
Mais do que isso, um modelo de IA pode atuar em toda uma cadeia de suprimentos. Assim, processos logísticos de ponta a ponta tendem a ser otimizados, gerando retorno financeiro e economia de recursos.
Recrutamento e seleção de talentos
A análise de currículos fica mais eficiente com a ajuda da IA. Com ela, o profissional responsável por admitir novos colaboradores pode focar em aspectos mais estratégicos do processo seletivo. Isso vai contribuir para a admissão de pessoas alinhadas aos objetivos da companhia.
Na prática, a solução de IA pode, por exemplo, identificar com precisão as hard skills dos candidatos. Estas consistem nas habilidades técnicas, obtidas por meio de cursos e experiências passadas.
Assim, o recrutador pode direcionar melhor sua atenção para as soft skills do possível novo colaborador. Estas são as habilidades comportamentais, como a capacidade de relacionamento interpessoal e o compromisso com prazos de entrega.
Quais os benefícios da aplicação?
Em geral, as empresas querem produzir mais e gastar menos. A IA vai de encontro a esses dois objetivos, promovendo diversas melhorias ao negócio. Aquelas atividades manuais deixam de ser feitas pelo humano e passam a ser delegadas ao software. Assim, o colaborador consegue direcionar sua atenção para aspectos mais estratégicos e criativos do seu trabalho.
Sobre custos, a ciência de dados e a análise destes dão aos gestores uma ideia dos pontos de desperdício de recursos do negócio. Isso vai permitir melhorias constantes, contribuindo para o aumento da competitividade e satisfação, tanto internamente quanto em relação aos clientes.
Entre as tendências de estratégias tecnológicas para 2024, uma delas é o TRiSM, ou Trust, Risk and Security Manager. Algumas das principais características dessa estratégia incluem:
- detecção de conteúdo anormal;
- proteção de dados;
- segurança de aplicações.
De acordo com o relatório do Gartner,
“Aqueles que usam ativamente IA TRiSM têm maior controle sobre os projetos, alcançando mais valor nos negócios, por meio de uma experiência aprimorada de precisão dos modelos, bem como a consistência, mais do que empresas que não utilizam essa estratégia.”
Como preparar a empresa para a mudança?
Essa preparação envolve uma mudança de cultura organizacional. Em outras palavras, os gestores devem trabalhar nas equipes uma mentalidade voltada para a inovação, pois, do contrário, o uso da automação inteligente não vai trazer os resultados esperados.
Ou seja, antes de treinar tecnicamente o colaborador, é preciso conscientizá-lo sobre o benefício da IA. Afinal, para muitas pessoas, isso é algo muito novo, de modo que as resistências precisam ser quebradas.
Para assegurar a implementação de IA, é importante usar projetos-piloto. Eles vão dar uma visão precisa de como a equipe está se adaptando a essa nova realidade.
Como vimos, o uso da Inteligência Artificial nas empresas é um processo complexo, que inclui mudança de cultura organizacional. De fato, tudo isso demanda tempo, mas os resultados tendem a ser expressivos e duradouros.
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