As tecnologias não se justificam por si mesmas, mas sim por aquilo que podem fazer por nós. E quando digo nós, refiro-me tanto às pessoas como às organizações. A grande diferença entre as pessoas e as organizações é que as pessoas possuem uma infinitude de formas de avaliar o valor de uma nova tecnologia.
Para as empresas, nada importa mais que a eficiência, as vendas e a satisfação dos seus clientes.
No fundo procuram para o input de um recurso (capital, trabalho) otimizar o output gerado. As empresas são, pela sua própria natureza, entidades orientadas à otimização com vista à sustentabilidade e ao crescimento.
Na sua base matemática, os sistemas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning, também não são mais que máquinas de otimização baseadas em dados. A otimização a que me refiro é muito simples: o erro das suas previsões, em relação a dados que nunca viu, deve ser o mínimo possível.
A natureza da IA e das empresas assenta num tronco comum, pelo que a integração da tecnologia de IA nas empresas é algo mais natural do que pode parecer à primeira vista.
O volume de dados que são gerados na atividade empresarial, ao nível das vendas, do marketing, do uso de canais digitais, da eficácia logística, da satisfação de clientes, e da adoção de produtos, é de tal forma elevado que se torna humanamente impossível analisá-los e retirar deles conclusões, indicadores ou previsões de como conduzir a empresa na retenção e satisfação e comportamento dos seus clientes bem como tendências de mercado.
A Inteligência Artificial permite a análise massiva de dados em tempo real da atividade empresarial com geração de indicadores preditivos. A IA não olha para o passado com certeza, olha para o futuro otimizando a incerteza que lhe é inerente.
Da mesma forma que as folhas de cálculo transformaram radicalmente a análise financeira e permitiram a criação de cenários de análise de uma forma simples acessível a qualquer utilizador, a IA terá um impacto económico tanto maior quanto mais transversal e mais fácil for a sua utilização.
O desafio para as empresas reside na forma como encaram os processos e métodos que as levam a ser mais eficazes, logo mais otimizadas.
A Inteligência Artificial exige a adoção de uma nova categoria para a eficácia das empresas: dados.
Até agora considerados como um subproduto da sua atividade, os dados passam a ser centrais para a atividade empresarial pois da sua qualidade depende a qualidade dos outputs gerados pela Inteligência Artificial.
O princípio “garbage in garbage out” não só se mantém, como tem um impacto mais profundo.
E aqui encontramos talvez um dos primeiros obstáculos à adoção da Inteligência Artificial nas empresas: a de que não possuem a maturidade de dados suficiente para usufruírem desta tecnologia.
Eu diria que esta perspetiva está errada e explico porquê. Quantos dos empreendedores que nos leem esperaram ter todas as condições certas (experiência, capital, conhecimento, mercado, canais, etc.) para avançarem com a sua ideia e na criação da sua empresa? Muito poucos.
Da mesma forma a adoção de IA nas empresas é um imperativo, e a forma de o fazer é: gradualmente, escolhendo uma área específica, mas com a estratégia de uma expansão transversal. Porque como em tudo na vida, o caminho faz-se caminhando.
Muitas vezes sou questionado sobre o porquê da urgência da adoção da IA nas empresas, ao que invariavelmente respondo com uma citação que sempre me acompanhou: Num Universo em expansão, quem está parado… fica para trás.
Paulo Figueiredo
CEO, Starkdata