
Imagine um sistema que aprende com seus dados, automatiza tarefas, prevê demandas e te ajuda a tomar decisões mais inteligentes. A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) estão revolucionando o mundo dos negócios e são a resposta ou o melhor caminho para que sua empresa, ou você, tenha essa imagem concretizada.
Com a IA/ML, as empresas podem otimizar processos, reduzir custos e aumentar a eficiência. Um estudo da McKinsey divulgado em maio de 2023 revelou que 65% dos entrevistados relatam que suas organizações estão usando regularmente a IA generativa, índice que representa quase o dobro do registrado em uma pesquisa anterior, há apenas dez meses. O mesmo estudo mostrou que cerca de 5% das companhias pesquisadas que afirmam usar a IA generativa em seus negócios já atribuíam mais de 10% do seu EBIT à utilização eficaz dos modelos.
Neste texto, vamos mostrar como identificar e priorizar as melhores oportunidades para implementar IA/ML nos seus processos, passo a passo. Mas, para isso, é preciso mapear quais são esses processos.
Preparar o terreno: entendendo seus processos
Antes de começar a implementar IA/ML, é crucial entender a fundo os seus processos. Para isso, é sempre bom utilizar ferramentas de mapeamento como o BPMN (Business Process Model and Notation), que permite visualizar cada etapa do fluxo de trabalho de forma clara e organizada.
A análise de dados também é essencial. Por meio dela, é possível identificar gargalos, como etapas redundantes, fluxos complexos, atrasos e pontos de fricção que impactam a performance da empresa. É sempre bom destacar que a IA precisa de dados de qualidade para funcionar de forma eficiente.
Mapeamento com BPMN e análise de dados operacionais
Para auxiliar nessa etapa inicial e importante de mapeamento e análise, diversas ferramentas estão disponíveis. Como mencionado, há o BPMN, por exemplo. Trata-se de uma notação gráfica que permite representar visualmente os processos de negócio, facilitando a comunicação entre as equipes e a identificação de gargalos. Softwares como o Bizagi Modeler e o Lucidchart oferecem recursos para criar diagramas BPMN de forma intuitiva e colaborativa.
Além do mapeamento, a análise de dados operacionais é fundamental para entender o desempenho dos seus processos. Ferramentas de Business Intelligence (BI), como o Power BI e o Tableau, permitem coletar, organizar e visualizar dados de diferentes fontes, gerando insights valiosos sobre o funcionamento da sua empresa. Com dashboards interativos e relatórios personalizados, é possível acompanhar indicadores-chave de performance (KPIs), bem como identificar tendências e tomar decisões mais informadas.
Ao combinar o mapeamento com BPMN e a análise de dados operacionais, a empresa, ou você, terá uma visão completa dos seus processos, identificando gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria. Essa base sólida será crucial para a implementação eficiente de soluções de IA/ML. E como a IA/ML podem ser a solução?
IA/ML: a solução para seus problemas
Com os gargalos mapeados, é hora de usar a IA/ML para solucioná-los. Imagine automatizar tarefas repetitivas, como cadastro de clientes ou emissão de notas fiscais, liberando sua equipe para atividades mais estratégicas. Ou, em outro exemplo, que tal prever a demanda de produtos com base em dados históricos e otimizar seus estoques? Ou, ainda, usar algoritmos para analisar o perfil dos seus clientes e oferecer ofertas personalizadas?
O Gartner destaca a hiperautomação como uma das principais tendências tecnológicas estratégicas, e a IA/ML é um componente fundamental para automatizar processos complexos e liberar as pessoas para tarefas mais estratégicas. No relatório “Hype Cycle for I&O Automation, 2024”, o Gartner prevê que, até 2026, 30% das empresas irão automatizar mais da metade de suas atividades de rede, o que representa um aumento significativo em relação a menos de 10% registrados em meados de 2023.
Em outras palavras, a dupla IA/ML ajuda a reduzir custos, melhora os processos e, a reboque, contribui para bons resultados para a empresa – inclusive financeiros. Isso faz com que seja sempre necessário lembrar que ao avaliar a viabilidade técnica da IA/ML é preciso considerar a disponibilidade de dados, a complexidade do problema e a necessidade de especialistas.
Critérios de avaliação de viabilidade técnica e impacto financeiro
Para garantir o sucesso da sua iniciativa em adotar a dupla IA/ML nos processos de negócios, é fundamental calcular o retorno sobre o investimento (ROI). Frameworks como o “AI Value Framework” do Google podem ajudar a estimar os custos e benefícios da implementação da IA/ML.
E não se pode esquecer de analisar o impacto da IA/ML na produtividade, redução de erros e melhoria da experiência do cliente. Segundo a McKinsey, a IA tem o potencial de agregar até US$ 4,4 trilhões de valor à economia mundial a cada ano, de acordo com estimativas divulgadas em 2023. E ela pode aumentar a produtividade global economizando até quase 70% do tempo dos trabalhadores ao automatizar suas funções. Isso significa trilhões de dólares em valor econômico adicionado! E uma parte desse montante pode ser de sua empresa! Com dados concretos, você poderá justificar o investimento para a diretoria da organização.
Priorizando as iniciativas: por onde começar?
Com diversas oportunidades mapeadas, como definir prioridades? É importante alinhar as iniciativas de IA/ML com a estratégia da sua empresa. Projetos com alto impacto no negócio e alta viabilidade técnica devem ser priorizados. Mas como fazer isso de forma eficiente? Aqui estão alguns passos importantes:
Alinhe com a estratégia da empresa
Comece por identificar quais áreas da sua empresa podem se beneficiar mais da IA/ML. Quais são os objetivos estratégicos da sua organização? A IA/ML pode ajudar a alcançar esses objetivos? Por exemplo, se a sua empresa busca aumentar a retenção de clientes, projetos de IA/ML focados em personalização da experiência do cliente e previsão de churn devem ser priorizados.
Avalie o impacto potencial
Analise o impacto que cada projeto de IA/ML pode ter no seu negócio. Quais projetos têm o potencial de gerar maior retorno sobre o investimento (ROI)? Quais podem trazer maior aumento de receita, redução de custos ou melhoria da eficiência? Utilize métricas e dados para quantificar o impacto de cada projeto e justificar sua priorização.
Determine a viabilidade técnica
Nem todos os projetos de IA/ML são viáveis do ponto de vista técnico. Avalie se a sua empresa possui os dados, a infraestrutura e o conhecimento técnico necessários para implementar cada projeto. Considere a complexidade do problema, a disponibilidade de dados de qualidade e a necessidade de contratar especialistas em IA/ML.
Analise os recursos disponíveis
Implementações de IA/ML exigem investimento de tempo, dinheiro e recursos humanos. Analise os recursos disponíveis na sua empresa para cada projeto. Quais projetos podem ser implementados com os recursos atuais? Quais exigem investimentos adicionais? Priorize os projetos que podem ser implementados de forma mais eficiente com os recursos disponíveis.
Defina um cronograma realista
Estabeleça um cronograma realista para cada projeto, considerando o tempo necessário para coleta e preparação de dados, desenvolvimento e treinamento de modelos de IA/ML, implementação e monitoramento. Projetos com cronogramas mais curtos e resultados mais rápidos podem ser priorizados para gerar valor mais rapidamente.
Crie um guia prático
Com base nesses tópicos, crie um guia prático com critérios claros para auxiliar os gestores na tomada de decisão. Documente as etapas de avaliação, os critérios de priorização e os responsáveis por cada etapa do processo. Isso garante que a tomada de decisão seja consistente e transparente.
Seguindo esses passos, você poderá priorizar os projetos de IA/ML de forma estratégica, garantindo que os recursos sejam alocados de forma eficiente e que a sua empresa obtenha o máximo retorno sobre o investimento em IA/ML.
Estudo de caso: IA/ML na prática
Grandes empresas como a Amazon já utilizam IA/ML em seus sistemas de recomendações de produtos, aumentando as vendas e a satisfação do cliente. Mas como essa tecnologia pode ser aplicada em diferentes setores e realidades? Vejamos alguns exemplos hipotéticos:
Indústria automobilística
Uma montadora de veículos pode usar IA/ML para analisar dados de sensores instalados nos carros, identificando padrões de falhas e prevendo a necessidade de manutenção preventiva. Isso aumenta a segurança dos veículos, reduz custos com reparos e melhora a experiência do cliente.
Setor financeiro
Um banco pode utilizar IA/ML para analisar o perfil de risco de seus clientes, automatizando a aprovação de crédito e detectando fraudes em tempo real. Algoritmos de IA também podem auxiliar na gestão de investimentos, identificando oportunidades e otimizando carteiras de acordo com o perfil de cada cliente.
Agricultura
Agricultores podem utilizar IA/ML para analisar dados de sensores no solo e imagens aéreas, monitorando as condições das plantações e otimizando o uso de recursos como água e fertilizantes. A IA pode auxiliar na identificação de pragas e doenças, permitindo uma intervenção rápida e precisa, aumentando a produtividade e reduzindo o impacto ambiental.
Esses são apenas alguns exemplos de como a IA/ML pode ser aplicada em diferentes setores. As possibilidades são infinitas e as empresas que souberem explorar o potencial dessa tecnologia terão uma grande vantagem competitiva no mercado.
A IA/ML oferece um mar de oportunidades para empresas que buscam otimizar seus processos, reduzir custos e tomar decisões mais assertivas. A PwC estima que a IA poderá contribuir com até US$ 15,7 trilhões para a economia global em 2030, impulsionando o crescimento do PIB em até 14%. Como sua empresa pretende contribuir com esse cenário até lá?
A Accenture destaca que a IA é fundamental para as empresas se manterem competitivas no mercado, permitindo que elas inovem mais rápido, atendam melhor às necessidades dos clientes e criem novas oportunidades de negócios. Explore o potencial da IA/ML e transforme o seu negócio.
Gostou do conteúdo? Se você quer saber mais sobre o mundo da análise de dados, recomendamos a leitura do artigo “Quais são as técnicas para utilizar a análise preditiva”. Agora, se você quer se aprofundar em inteligência artificial, a dica é ler um artigo que fizemos sobre AIOps.