O papel da IA nos negócios: tendências, desafios e estratégias
O uso da IA nos negócios evoluiu significativamente nos últimos anos, entregando avanços inimagináveis para as empresas. Modelos revolucionários, como a IA generativa, apenas demonstram como a tecnologia está superando a lacuna entre a inteligência humana e a da máquina, e seu impacto já é sentido em todos os setores da economia.
Desde o marketing até o RH, passando por vendas e produção. A IA nos negócios automatiza processos, torna a análise de dados mais eficiente e transforma a tomada de decisões. E não apenas isso, ela também remodela a forma com que as pessoas trabalham, tornando-as mais produtivas.
Casos de uso da IA nos negócios
A IA nos negócios entrega diversos benefícios para empresas de todos os setores e portes. Pesquisa da McKinsey mostra que cerca de 60% das empresas já implementaram algum tipo de ferramenta baseada em IA. Abaixo estão algumas das maneiras de usar a tecnologia:
Automação
As empresas ainda mantêm diversos processos manuais que podem ser otimizados com o uso da inteligência artificial, que automatiza essas tarefas para aumentar a produtividade, reduzir erros e permitir que os funcionários se dediquem a tarefas mais complexas.
Análise de dados
O uso da inteligência artificial e aprendizado de máquina ajuda as empresas a processar grandes quantidades de dados com maior agilidade e escala. Isso permite identificar padrões, comportamentos e tendências que geram insights úteis para os negócios.
Tomada de decisões
Com uma análise de dados aprimorada, a IA nos negócios torna a tomada de decisões mais inteligente, contribuindo para a identificação de oportunidades de negócios e obstáculos, compreender padrões de demanda ou o comportamento dos clientes, por exemplo.
Esses são apenas alguns exemplos de como a IA nos negócios pode guiar a estratégia das empresas.
Tendências da inteligência artificial nos negócios
A IA nos negócios precisa ser vista como um auxílio vital para os funcionários, não como uma maneira de substituí-los. A adoção maciça da IA generativa, por exemplo, já está mudando a forma com que trabalhadores e empresas operam.
Impacto da IA no mercado de trabalho
Exatamente por isso, as empresas precisam abraçar a tecnologia, mas também devem buscar maneiras de requalificar as pessoas para que saibam como se adequar a essa integração e se beneficiarem da mesma forma que suas organizações.
IA no local de trabalho
Com isso, as pessoas conseguem usar a tecnologia para tornar processos de RH, marketing ou produção mais eficientes e inteligentes. A IA pode auxiliar na busca de candidatos a emprego, agendar entrevistas, analisar seus dados e tornar a integração mais eficiente, entre outros processos.
Aplicativos baseados em IA
A maioria de novos aplicativos já contam com a IA embarcada e, com isso, conseguem coletar dados e analisá-los rapidamente para gerar insights em tempo real. Por exemplo, aplicativos voltados para o agronegócio podem monitorar a plantação para detectar problemas com o solo, pragas, umidade ou falta de nutrientes.
Personalização em escala
A IA, ao analisar dados de clientes, consegue identificar suas necessidades e oferecer experiências hiperpersonalizadas, como recomendações de produtos, serviços e conteúdo, melhorando sua experiência e satisfação, além de otimizar seu atendimento.
Marketing baseado em IA
A personalização das experiências dos clientes também contribui para o marketing executar estratégias e campanhas mais inteligentes. Além disso, a IA pode ajudar o setor a gerenciar tarefas, criar ativos e realizar pesquisas.
Modelos multimodais de IA
Esses modelos permitem o processamento de informações de diversos tipos de fontes, como texto, imagens, áudio e vídeo. Modelos de IA, então, interpretam essas informações para capturar dados contextualizados e gerar respostas mais confiáveis para os usuários.
Engenharia de software
Integrar a IA na engenharia de software contribui para aumentar a criatividade, melhorar a qualidade do código e melhorar a eficiência do desenvolvimento de aplicativos. Com a inteligência artificial, é possível automatizar testes de código para encontrar erros ou bugs.
Desafios para a IA nos negócios
Apesar do crescimento do uso de aplicações baseadas em IA nos negócios, isso também pode ser um desafio para a maioria das empresas. Aqui, listamos os principais:
Qualidade e disponibilidade de dados
Sistemas baseados em IA exigem uma grande quantidade de informações de alta qualidade para realizar previsões precisas. Entretanto, as empresas enfrentam atualmente problemas para encontrar dados de qualidade e na quantidade ideal para suas análises, prejudicando o desempenho dos sistemas.
Complexidade de implementação
Um sistema baseado em IA pode ser muito complexo para ser implementado e compreendido pelos funcionários, o que pode tornar a identificação e correção de erros muito difícil.
Custo envolvido
Da mesma forma, um sistema baseado em IA nos negócios pode ter custo muito elevado, principalmente em relação ao desenvolvimento, treinamento e manutenção, tornando sua implementação por pequenas e médias empresas mais arriscado.
Falta de profissionais habilitados
Assim como acontece em outras áreas voltadas para a tecnologia, existe uma escassez de profissionais com as habilidades necessárias para lidar com a inteligência artificial, tornando a busca por talentos muito mais lento e caro.
Considerações éticas e legais
O uso da IA nos negócios pode levar a diversas questões éticas e legais sobre o uso dos dados. Privacidade, segurança e preconceito estão entre as preocupações que as empresas precisam considerar antes de implementar uma solução.
Melhores práticas para implementar a IA nos negócios
A melhor maneira de vencer esses desafios é adotar algumas práticas para a empresa conseguir processar grandes quantidades de dados, criar conteúdos relevantes e tornar o processo de decisões mais eficiente, além de garantir que a tecnologia esteja sendo usada de forma justa, confiável e ética.
Pensando nisso, a equipe da Blend IT listou as principais práticas para que uma empresa implemente a IA nos negócios de forma bem-sucedida:
Escolha a ferramenta de IA correta
As ferramentas de IA disponíveis no mercado não são iguais. Algumas são ótimas para gerar insights baseados em grandes conjuntos de dados, enquanto outras criam conteúdo relevante e envolvente. Por isso, o primeiro passo é entender quais os objetivos da empresa com o uso da inteligência artificial, e com isso em mente, buscar a ferramenta que melhor atende a essa necessidade.
Defina uma estratégia e objetivos
Ter uma estratégia e objetivos claros para o uso da IA nos negócios é vital para identificar aplicativos necessários, alocar recursos e alinhar a estratégia de negócios com a iniciativa de IA.
Estabeleça práticas de privacidade de dados
A privacidade de dados precisa estar no foco da estratégia de inteligência artificial adotada pela organização. Isso pode começar com medidas para tornar os dados de usuários anônimos, reduzir a quantidade de dados coletados e aplicar recursos de proteção robustos para manter as informações em segurança. Além disso, a empresa precisa estar atenta e alinhada com regulamentos voltados para a proteção e privacidade de dados, como a LGPD.
Reforce as medidas de segurança
Além de prestar atenção à privacidade dos dados, as organizações precisam se preocupar com a segurança das informações, adotando ferramentas eficientes para proteger dados e infraestruturas de rede contra possíveis danos. Adotar técnicas de criptografia, controle de identidade e acesso, recursos de proteção de endpoints, entre outros, é mandatório para garantir a segurança dos dados.
Crie prompts claros para a IA
Para guiar as ferramentas de IA para fornecerem respostas precisas, é necessário a criação de prompts claros para que a comunicação de intenções à IA seja eficiente, tornando as respostas mais confiáveis e contextualizadas.
Verifique o conteúdo
Ferramentas de IA podem fornecer resultados falhos por interpretar erroneamente o contexto de um determinado assunto ou usar informações vindas de fontes não confiáveis. Isso exige das empresas um processo de revisão que verifique os fatos e garanta que as fontes utilizadas são confiáveis e precisas, evitando plágio e violação de direitos autorais.
Monitore e evite preconceitos
Um dos maiores desafios enfrentados por sistemas de IA é evitar preconceitos não intencionais vindos de dados não confiáveis, resultando em resultados injustos e antiéticos. Para evitar esse problema, é essencial implementar mecanismos de monitoramento para identificar e abordar possíveis preconceitos.
Até onde a inteligência artificial pode chegar?
Por mais poderosa que a inteligência artificial possa ser, ela tem limitações, como dificuldade de entender contextos ou ter bom senso, características totalmente humanas. Por isso, os modelos de IA dependem de algoritmos treinados para identificar padrões, prejudicando sua compreensão de diversos elementos que guiam o mundo real, como a ética.
Por isso, ao implementar sistemas de IA nos negócios, é preciso prestar atenção em como a inteligência artificial está em constante evolução. E a Blend IT pode ajudar nesse processo, auxiliando sua empresa a implantar e construir um sistema baseado em IA focado em atender as necessidades dos negócios e tornar os processos mais eficientes. Entre em contato e saiba como isso é possível.