A Inteligência Artificial já faz parte das ferramentas utilizadas por muitas empresas, mas experimentar uma ferramenta de IA e integrar Inteligência Artificial num processo de negócio são coisas diferentes.
Antes de avançar para uma implementação, há uma pergunta que vale a pena fazer:
A empresa tem condições para utilizar IA de forma útil, segura e sustentável?
Estar preparada não significa ter uma grande equipa de IT, dados perfeitos ou uma infraestrutura tecnológica complexa, significa perceber se existe um problema concreto, informação adequada, condições técnicas e pessoas preparadas para incorporar a solução no trabalho.
Há alguns pontos que ajudam a avaliar essa preparação.
1. Existe um problema concreto para resolver?
“Queremos utilizar IA” não é, por si só, um objetivo.
O ponto de partida deve ser uma necessidade do negócio: reduzir o tempo necessário para tratar determinados pedidos, encontrar informação mais rapidamente, classificar documentos, apoiar uma equipa na análise de dados ou simplificar uma etapa de um processo.
Quanto mais concreto for o problema, mais fácil será perceber se a Inteligência Artificial é realmente a abordagem adequada, ou se uma automação ou integração mais simples seria suficiente.
2. Existe informação com qualidade suficiente?
Grande parte das aplicações de IA depende da informação a que consegue aceder.
Se essa informação está desatualizada, duplicada, incompleta ou dispersa por diferentes locais, a qualidade da solução pode ficar comprometida.
Antes de implementar IA, é importante perceber que informação será necessária, onde está, em que condições se encontra e quem pode aceder-lhe.
Por vezes, preparar uma empresa para utilizar IA começa precisamente por organizar melhor aquilo que já sabe.
3. Os sistemas conseguem suportar a solução?
4. Estão definidos os limites e a supervisão?
Nem tudo o que tecnicamente pode ser executado por IA deve acontecer de forma autónoma.
Dependendo da aplicação, pode ser necessário definir quem tem acesso à informação, que ações a solução pode executar, quando é necessária validação humana e como são tratados dados e resultados.
Segurança, privacidade, controlo e supervisão devem fazer parte do desenho da solução desde o início, e não ser questões colocadas apenas depois da implementação.
5. As pessoas que vão utilizar a solução estão envolvidas?
Uma solução pode funcionar tecnicamente e, ainda assim, não criar valor.
Se acrescentar complexidade, não se integrar na forma como a equipa trabalha ou não existir clareza sobre como deve ser utilizada, a adoção será mais difícil.
As pessoas que conhecem e executam o processo são também uma fonte importante de informação para perceber onde estão as dificuldades, as exceções e as oportunidades reais de melhoria.
A preparação para IA também é uma questão de processos e pessoas, não apenas de tecnologia.
6. Sabemos o que queremos melhorar?
Antes de implementar, é importante definir o resultado esperado.
Queremos reduzir tempo? Acelerar uma resposta? Aumentar a capacidade da equipa? Facilitar o acesso a informação? Reduzir erros? Melhorar a consistência de determinada tarefa?
Ter um ponto de partida e um resultado esperado permite avaliar posteriormente se a solução está realmente a criar valor.
Cinco sinais não significam automaticamente “automatizar”
Um processo frequente, repetitivo e manual pode parecer um candidato evidente, mas ainda existem outras questões a considerar.
Os dados têm qualidade suficiente? Os sistemas permitem integração? Existem demasiadas exceções? O processo está bem definido? As pessoas que o utilizam estão envolvidas? O benefício justifica o esforço de implementação?
Por vezes, a melhor decisão não é automatizar imediatamente. Pode ser necessário simplificar o processo, eliminar etapas desnecessárias ou organizar melhor a informação primeiro.
Automatizar um processo ineficiente não elimina necessariamente a ineficiência, pode apenas fazê-la acontecer mais depressa.
Não precisa de ter tudo resolvido para começar
Uma empresa pode não reunir todas estas condições à partida e isso não significa necessariamente que não esteja preparada para explorar Inteligência Artificial.
A análise inicial pode precisamente revelar o que precisa de ser trabalhado primeiro: organizar informação, simplificar um processo, integrar sistemas, estabelecer regras de acesso ou definir melhor o problema.
Em alguns casos, a conclusão pode até ser que a IA não é necessária.
Estar preparado para utilizar Inteligência Artificial não significa encontrar o maior número possível de aplicações para a tecnologia.
Onde pode a IA resolver um problema concreto e criar valor para o negócio?
Na MoovIA, começamos pelo processo, pelas condições existentes e pelo resultado que queremos alcançar, a tecnologia vem depois.
