IA nos negócios – 5 estratégias comprovadas para começar

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando a maneira como as empresas operam, fornecendo uma vantagem competitiva revolucionária e gerando economias de custo impressionantes. No entanto, como mostra a AI Business Survey , a adoção da IA nos negócios ​​traz muitos desafios, como:

• Identificando as oportunidades de negócios certas
• Desenvolvendo um plano de ação
• Coletando e aproveitando dados
• Implementação de soluções de IA para obter o ROI máximo

Neste artigo, descreveremos 5 estratégias comprovadas para começar a usar IA nos negócios. Esteja você apenas começando a explorar o potencial da IA ​​ou procurando expandir seus recursos de IA existentes, este artigo fornecerá as informações e os insights de que você precisa para tomar decisões informadas sobre a integração da IA ​​em seus negócios.

IA nos negócios

Inteligência Artificial (IA) refere-se ao uso de sistemas de computador para executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de fala, percepção visual, tomada de decisão e tradução de idiomas. A IA depende de várias tecnologias, incluindo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional e robótica.

O aprendizado de máquina, em particular, permite que a IA aprenda e melhore com os dados sem ser explicitamente programado. O aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais para simular o cérebro humano, alcançou resultados impressionantes em reconhecimento de imagem e fala, NLP e outros domínios.

A IA nos negócios tornou-se cada vez mais presente em diversos segmentos, incluindo saúde, varejo e transporte, à medida que as empresas buscam melhorar a eficiência, a tomada de decisões e a experiência do cliente. Como resultado, a IA emergiu como um dos principais impulsionadores da inovação e do crescimento na economia digital.

IA para negócios – casos de uso comuns

Existem muitos casos de uso para IA nos negócios, e organizações de todos os setores têm aproveitado essa tecnologia para melhorar a eficiência, reduzir custos e impulsionar a inovação. Alguns dos casos de uso mais comuns incluem:

• Marketing e vendas:
  a IA pode ajudar os líderes de negócios a melhorar suas estratégias de marketing e vendas, analisando dados do cliente, prevendo o comportamento do consumidor e fornecendo recomendações personalizadas aos consumidores.
  
  
• Processamento de faturas:
  o software com IA pode extrair automaticamente informações relevantes das faturas, reduzindo a necessidade de entrada manual de dados e simplificando o processo de cobrança.
  
  
• Análise de contratos:
  a IA pode ser usada para analisar contratos legais e extrair cláusulas e termos importantes, reduzindo os recursos humanos necessários para revisão manual de contratos.
  
  
• Atendimento ao cliente:
  chatbots e assistentes virtuais com IA podem ajudar as empresas a fornecer suporte rápido e eficiente ao cliente, responder às solicitações dos clientes, lidar com consultas e automatizar tarefas de rotina que, de outra forma, seriam realizadas por trabalhadores humanos.
  
  
• Manutenção preditiva:
  a IA pode usar análises preditivas para prever falhas de equipamentos e necessidades de manutenção, reduzindo o tempo de inatividade e os custos associados a quebras de equipamentos.
  
  
• Detecção de fraude:
  os algoritmos de IA podem analisar grandes conjuntos de dados para detectar atividades fraudulentas e evitar perdas financeiras.
  
  
• Otimização da cadeia de suprimentos:
  a incorporação de IA ao gerenciamento da cadeia de suprimentos pode ajudar as equipes a prever a demanda, otimizar os níveis de estoque e melhorar os processos de remessa e entrega.
  
  
• Segurança cibernética:
  a IA pode ser usada para detectar e prevenir ameaças de segurança cibernética, analisando o tráfego de rede, identificando ameaças potenciais e respondendo a ataques em tempo real.
  
  
• Automação de processos: 
  as equipes podem usar ferramentas prontas ou criar sua própria IA personalizada para ajudar a simplificar um processo de negócios específico ou até mesmo automatizar suas operações de negócios de forma holística.

Desafios na adoção de IA nos negócios

A adoção dessa tecnologia empresarial emergente pode trazer inúmeros benefícios, incluindo maior eficiência, melhor tomada de decisões e custos operacionais reduzidos. No entanto, existem vários desafios que devem ser considerados antes de implementar a IA:

• Planejamento do projeto: 
  não é apenas o valor em dólares necessário que pode ser o desafio para muitas empresas; também pode ser difícil simplesmente montar um orçamento adequado em primeiro lugar, pois há muitas incógnitas quando se trata de usar tecnologias avançadas como a IA. Essa incapacidade de definir o escopo adequado de um projeto e alocar recursos pode dificultar o comprometimento das empresas com projetos de IA.
  
• Desconhecimento da IA: 
  A IA é uma nova tecnologia. Mesmo as empresas com forte talento técnico podem ter dificuldades para montar uma estratégia de IA bem-sucedida. A falta de conhecimento sobre IA, aprendizado de máquina ou até big data pode criar confusão e incerteza ao planejar e implementar projetos de IA.
  
• Talento: 
  Atrair e reter profissionais qualificados, orientados para a tecnologia e com experiência em IA, pode ser um desafio significativo para muitas empresas. A IA requer habilidades especializadas e a competição por profissionais qualificados é acirrada. As empresas podem ter dificuldades para encontrar e reter o talento certo para implementar e manter seus sistemas de IA.
  
• Segurança: 
  como acontece com qualquer tecnologia, os sistemas de IA são vulneráveis ​​a ataques cibernéticos, vazamentos de dados e outras violações de segurança. As possíveis consequências de uma violação de segurança podem ser graves, incluindo perdas financeiras, danos à reputação e responsabilidade legal.
  
• Conformidade: os sistemas de IA devem cumprir vários regulamentos e considerações éticas. O não cumprimento pode resultar em penalidades legais, danos à reputação da empresa e possíveis danos a clientes ou usuários.

5 estratégias  para uma implementação de IA bem-sucedida

Para ajudar a mitigar muitos dos desafios que acabamos de ver, as empresas devem planejar e executar cuidadosamente suas estratégias de implementação de IA.

Nesta seção, vamos ajudá-lo a fazer exatamente isso. Vamos começar analisando como você pode avaliar melhor seus negócios e encontrar oportunidades para integrar a IA.

Identificar oportunidades

Ao considerar a implementação de IA nos negócios, é importante identificar oportunidades que se alinhem com suas metas de negócios e forneçam o máximo valor. Esse processo deve incluir a avaliação da prontidão de sua equipe para o trabalho de desenvolvimento de IA, a identificação de oportunidades específicas para usar essas tecnologias emergentes e o desenvolvimento de uma visão e estratégia para seu trabalho de IA.

• Avaliação da prontidão: 
  avalie a capacidade de sua empresa de adotar IA considerando fatores como disponibilidade de dados de treinamento, infraestrutura de tecnologia existente, capacidade de atender aos requisitos de conformidade regulatória e disponibilidade de recursos financeiros e humanos. Essa avaliação ajudará você a determinar se sua empresa está pronta para avançar com a implementação da IA ​​ou não.
  
• Identificação de oportunidades: 
  defina suas metas de negócios e analise seus dados para identificar áreas potenciais em que a IA pode ajudá-lo a atingir essas metas. Isso pode envolver a revisão de fontes de dados existentes e potenciais para identificar padrões e insights que possam informar uma estratégia de IA.
  
• Desenvolvendo uma visão e estratégia: 
  crie um roteiro para implementar a IA que se alinhe com suas metas e objetivos de negócios. Isso pode envolver a parceria com especialistas, fornecedores e consultores de IA para explorar possíveis casos de uso e avaliar a viabilidade de implementar a IA nos negócios.

Desenvolva um plano de ação

Com algumas oportunidades de negócios identificadas e talvez até uma estratégia geral de IA em vigor, você precisa desenvolver um plano de ação específico para seu primeiro projeto de IA. Desenvolver um plano de ação claro é crucial para implementar com sucesso a IA em um negócio. Para fazer isso, existem várias práticas recomendadas importantes a serem seguidas:

• Determine as necessidades de dados: 
  identifique os tipos de dados necessários para criar e treinar seus modelos de IA. Isso pode incluir dados de sistemas internos, interações com clientes ou fontes externas. Os dados são essenciais para o sucesso da IA, por isso é importante garantir que você tenha os dados certos para atingir seus objetivos.
  
• Avalie os recursos existentes: 
  avalie a infraestrutura, o talento e os processos existentes para identificar quaisquer lacunas ou áreas de melhoria. Isso o ajudará a determinar quais recursos e conhecimentos você precisa trazer para implementar a IA com sucesso.
  
• Priorize as iniciativas: 
  depois de identificar possíveis casos de uso de IA, priorize os mais valiosos ou viáveis ​​para prosseguir primeiro. Isso ajudará você a obter o maior impacto com sua implementação de IA.
  
• Defina cronogramas e marcos: 
  estabeleça cronogramas e marcos claros para cada iniciativa, com metas e resultados específicos definidos ao longo do caminho. Isso o ajudará a permanecer no caminho certo e garantir que você esteja progredindo para alcançar seus objetivos específicos.
  
• Crie uma estrutura de governança: 
  Desenvolva uma estrutura para gerenciar e monitorar iniciativas de IA, incluindo segurança de dados e considerações éticas. Isso ajudará você a garantir que sua implementação de IA esteja alinhada com as melhores práticas e esteja em conformidade com quaisquer regulamentos ou considerações éticas.

*Dica

Envolva-se com as partes interessadas de toda a organização ao desenvolver seu plano de ação de IA. Isso ajudará a garantir que você esteja atendendo às necessidades e metas de todos os departamentos e funções relevantes e aumentará a adesão e o suporte ao projeto. Também pode revelar oportunidades adicionais e casos de uso que podem ter sido negligenciados por uma única equipe ou departamento.

Colete e limpe os dados

Coletar e limpar seus dados é um aspecto crucial da implementação bem-sucedida da IA. Quanto mais dados você tiver, melhor será o desempenho de seus modelos de IA. Mas nem todos os dados são criados igualmente. Para alimentar aplicativos de IA, você precisa de dados diversos, relevantes e de alta qualidade.

Pense sobre onde você irá obter seus dados. Isso exigirá a compra de uma licença, coleta de dados de sites disponíveis publicamente ou todos os ativos serão coletados de fontes internas? Há muitas opções a serem consideradas, incluindo:

• Dados anteriores: 
  muitas vezes, os recursos de IA serão construídos sobre um produto já existente, o que significa que você pode ter dados coletados por seu produto que deseja usar. Tudo o que você precisa fazer neste caso é organizar e torná-lo amigável ao aprendizado de máquina (limpeza de dados).
  
• Coleta manual de dados: 
  contratar rotuladores de dados e fazer com que eles rotulem conjuntos de dados manualmente. Isso geralmente é um processo caro e pode levar muito tempo.
  
• Coleta automatizada de dados: 
  usando ferramentas e scripts automatizados para coletar dados de sites e outras fontes. Isso pode ser mais barato do que a coleta manual de dados, mas a qualidade dos dados pode não ser tão alta.
  
• Conjuntos de dados adquiridos: 
  comprar conjuntos de dados de provedores de dados terceirizados pode ser uma maneira econômica de obter grandes quantidades de dados rapidamente, mas pode exigir trabalho adicional para limpar os dados de qualquer informação irrelevante ou incorreta.
  
• Modelos generativos:
  os modelos generativos são um tipo de algoritmo de IA que pode aprender a estrutura subjacente de um determinado conjunto de dados e pode gerar novos dados com base no que aprende. Os dados gerados podem então ser usados ​​para aumentar o conjunto de dados original para o projeto AI.

*Dica

À medida que sua empresa cresce e evolui, suas necessidades de dados também. É importante reavaliar regularmente sua estratégia de dados para garantir que você esteja coletando e aproveitando os dados mais relevantes e valiosos para suas iniciativas de IA.

Implemente soluções de IA

Ao implementar sua solução de IA nos negócios, você tem muitas ferramentas para escolher. Ao selecionar uma ferramenta de IA, considere fatores como facilidade de uso, integração com sistemas existentes e custo. Aqui estão algumas opções populares a serem consideradas:

• OpenAI: 
  fornece poderosos modelos de linguagem AI, incluindo a famosa série GPT, para processamento e geração de linguagem natural.
  
• Amazon SageMaker: 
  um serviço gerenciado que fornece aos desenvolvedores e cientistas de dados as ferramentas para criar, treinar e implantar modelos de machine learning de forma rápida e fácil no Amazon Web Services.
  
• Google Cloud AI Platform: 
  um conjunto de ferramentas de IA que permite aos usuários criar, testar e implantar modelos de aprendizado de máquina no Google Cloud. Inclui modelos pré-construídos, opções de treinamento personalizadas e integração com estruturas populares.
  
• H2O.ai: 
  Uma plataforma de código aberto para construir e implantar modelos de IA e aprendizado de máquina, com foco na visualização e interpretabilidade de dados.
  
• DataRobot: 
  Uma plataforma automatizada de aprendizado de máquina que permite aos usuários criar e implantar modelos de aprendizado de máquina com rapidez e facilidade.

Essas ferramentas oferecem uma variedade de recursos, como processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e visão computacional. Além disso, cada ferramenta exigirá um conjunto diferente de habilidades técnicas. Leve em consideração as habilidades e o nível de experiência de seus desenvolvedores, profissionais de dados e líderes de programa antes de selecionar uma ferramenta.

Meça o ROI de seus investimentos em IA

Medir o retorno sobre o investimento (ROI) das iniciativas de inteligência artificial (IA) pode ser um processo complexo. Na verdade, muitas organizações cometem três erros principais:

• Não considerando os possíveis erros nos modelos de IA e nos pivôs necessários. 
  Os modelos de IA não são infalíveis. Eles exigem monitoramento e ajuste contínuos. Deixar de levar em conta o potencial de erros pode levar a superestimar o ROI das iniciativas de IA.
  
• Calcular o ROI com base em um único ponto no tempo.
  Em vez de medir seu desempenho continuamente. A IA não é um investimento único, mas sim um processo contínuo de melhoria e otimização. Deixar de medir o ROI das iniciativas de IA por um longo período pode levar a subestimar ou negligenciar o valor de longo prazo dos investimentos em IA.
  
• Tratar cada projeto de IA isoladamente.
  Em vez de vê-los como parte de um portfólio de investimentos. A IA não é uma solução única para um problema, mas sim uma coleção de soluções que funcionam juntas para gerar resultados de negócios. Deixar de considerar a interconexão das iniciativas de IA pode levar a prioridades desalinhadas e oportunidades perdidas para maximizar o ROI.

Para medir com precisão o ROI das iniciativas de IA, as organizações precisam adotar uma abordagem holística que considere investimentos e retornos tangíveis e intangíveis. Vamos detalhar o que você deve levar em conta no que diz respeito aos investimentos:

Investimentos Duros

Investimentos árduos em IA referem-se aos custos financeiros reais associados à construção e desenvolvimento de um projeto de IA. Ao medir o ROI dos investimentos em IA, as empresas devem considerar o seguinte:

• Infraestrutura de computação de alto desempenho: 
  os modelos de aprendizado profundo geralmente exigem muito poder computacional para treinar e executar com eficácia, portanto, uma empresa pode precisar investir em hardware poderoso e serviços de computação em nuvem para dar suporte a seus esforços de desenvolvimento de IA.
  
• Software especializado: 
  o desenvolvimento de modelos de IA pode exigir ferramentas e bibliotecas de software especializadas que normalmente não são usadas em outras áreas do negócio. Uma empresa pode precisar comprar ou licenciar essas ferramentas para dar suporte às suas iniciativas de IA.
  
• Talento qualificado: 
  o desenvolvimento de IA requer profissionais altamente qualificados, como cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de IA. Contratar ou contratar tal talento pode exigir um investimento financeiro significativo.

Investimentos suaves

Os investimentos suaves referem-se aos investimentos feitos que não são tão fáceis de calcular em termos de um valor específico em dólares. Embora muitas vezes seja mais difícil medir investimentos leves, é importante levá-los em consideração de todas as maneiras possíveis ao conduzir uma análise de ROI. Considere investimentos suaves, como:

• Gerenciamento de dados: 
  dados de alta qualidade são essenciais para o sucesso dos modelos de IA, portanto, investir em processos e ferramentas de negócios específicos de dados, como limpeza e aumento de dados, pode ser considerado um investimento leve.
• Treinamento e educação: 
  Investir em programas de treinamento e recursos educacionais para funcionários pode ajudar a construir uma força de trabalho alfabetizada em IA capaz de apoiar as iniciativas de IA da empresa.
  
• Experimentação e exploração: 
  a IA é um campo em rápida evolução e as empresas podem precisar experimentar novas ferramentas e técnicas para se manter à frente da concorrência. Investir em experimentação e exploração é um investimento leve que pode ajudar uma empresa a permanecer inovadora em sua abordagem à IA.
  
• Gerenciamento de mudanças: 
  os projetos de IA geralmente exigem mudanças significativas nos fluxos de trabalho, funções de negócios e processos existentes de uma organização. Investir no gerenciamento de mudanças pode ajudar a garantir que essas mudanças sejam implementadas sem problemas e que os funcionários sejam treinados e preparados para as novas ferramentas e fluxos de trabalho de IA.

Agora, pense em como você pode medir seu retorno sobre o investimento. Geralmente, isso pode ser dividido em retornos rígidos e flexíveis:

Devoluções definitivas

Os retornos sólidos dos investimentos em IA nos negócios são os benefícios financeiros que as empresas podem esperar do projeto. Ao medir o ROI dos investimentos em IA, as empresas devem considerar o seguinte:

• Economia de tempo: 
  a inteligência automatizada pode reduzir o tempo necessário para processar tarefas manuais e cognitivas repetitivas.
  
• Aumento da produtividade: 
  a inteligência assistida pode aprimorar a tomada de decisão humana, resultando em aumento da produtividade dos funcionários.
  
• Economia de custos: 
  a automação pode reduzir o número de trabalhos humanos necessários para realizar a mesma quantidade de trabalho, o que pode reduzir os custos.
  
• Aumento de receita: a inteligência assistida e aumentada pode fornecer novos serviços que aumentam o número de clientes e sua disposição de pagar mais por esses serviços.

Devoluções suaves

Os retornos suaves dos investimentos em IA nos negócios são os benefícios intangíveis que as empresas podem esperar do projeto. Esses retornos podem incluir:

• Experiência do cliente aprimorada: 
  a implementação da IA ​​em seus pontos de contato de marketing, vendas e pós-venda com os clientes pode fornecer a capacidade de entender as solicitações do cliente e respondê-las mais rapidamente, usar a análise de dados para analisar o comportamento do cliente ou simplesmente elevar a experiência do cliente em seu site. Independentemente da implementação exata, muitos casos de uso de IA melhorarão a experiência do cliente a longo prazo e proporcionarão uma vantagem competitiva.
  
• Maior eficiência operacional: 
  a IA nos negócios pode automatizar tarefas repetitivas, reduzindo a carga de trabalho dos funcionários e melhorando a eficiência geral. Isso pode resultar em economia de custos, maior produtividade e maior precisão.
  
• Tomada de decisão aprimorada: 
  a IA pode ser usada para processar grandes quantidades de dados, identificar padrões e fazer previsões, fornecendo informações valiosas aos tomadores de decisão. Isso pode levar a decisões mais bem informadas, estratégias mais eficazes e, finalmente, melhor desempenho dos negócios.
  
• Melhor gerenciamento de riscos: 
  a IA pode ser usada para identificar possíveis riscos e ameaças aos negócios, como fraudes ou ameaças à segurança cibernética. Isso pode permitir que as empresas tomem proativamente medidas para mitigar riscos e evitar incidentes dispendiosos.

É importante não apenas identificar os retornos de seu investimento em IA, mas também tentar quantificá-los o mais especificamente possível. Por exemplo, em vez de simplesmente identificar que seu projeto de IA levou a uma maior eficiência operacional, identifique os processos específicos que se tornaram mais eficientes e meça a mesma economia.

*Dica

As organizações devem medir o desempenho da IA nos negócios ​​continuamente para garantir que o valor do modelo de IA não diminua e coma os ganhos já obtidos. Designe um líder de projeto para revisar regularmente os resultados de suas iniciativas de IA e identificar áreas de melhoria que levariam a maiores retornos a longo prazo.

Conclusão

A implementação de iniciativas de IA nos negócios em uma empresa pode ser um processo complexo, mas pode trazer muitos benefícios se feito com cuidado. Para obter uma implementação de IA bem-sucedida, as empresas devem avaliar cuidadosamente sua prontidão, identificar as oportunidades mais lucrativas e, por fim, medir o ROI de seus investimentos em IA com uma estratégia de melhoria contínua.

Seguindo as estratégias descritas neste artigo, as empresas podem aproveitar a IA para atingir seus objetivos e permanecer competitivas no atual cenário digital em rápida evolução.

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