Inteligência Artificial

Você sabe como extrair valor comercial da Inteligência Artificial?

26/06/2020

Tempo estimado de leitura: 4 minutos

Inteligência Artificial já possui diversos casos de uso no ambiente corporativo, especialmente em análise e detecção de anomalias.

A Inteligência Artificial tem sido fundamental em diversas áreas. Na saúde, ela possibilita o diagnóstico rápido de COVID-19 e de outras doenças. Para o varejo, é a chance de desenvolver novos produtos e serviços a partir de uma análise comportamental dos clientes.

Geralmente, essas soluções de IA que costumam aparecer na mídia têm como maior foco o consumidor final. Porém, a tecnologia pode fornecer valor comercial para uma empresa. E aqui não estamos falando dos clientes, mas sim dos próprios colaboradores e sistemas internos.

Como destaca o site CIO.com, a IA não vai resolver num passe de mágica todos os problemas de uma organização. No entanto, quando usada de forma racional, pode melhorar as aplicações utilizadas por uma empresa, aprimorando as operações comerciais.

Para entender onde a IA pode ser aplicada internamente, o site CIO.com entrevistou alguns especialistas em Inteligência Artificial: Kjell Carlsson, da Forrester Research, Charley Rich, da Gartner, e Mickey North Rizza, da IDC.

O Mundo + Tech destaca algumas percepções que esses especialistas trouxeram sobre a aplicação de IA. Aqui vale um adendo, ao longo do texto, a expressão “TI corporativa” fará referência sempre ao time de TI responsável em mitigar os problemas internos da companhia.

Automação e Inteligência Artificial não são iguais

Provavelmente você já leu bastante que a IA traz insights para as melhores tomadas de decisão. Claro, isso quando o tópico é a experiência do cliente. Olhando internamente, um dos vários desafios é diminuir o tempo de um colaborador em uma determinada atividade.

A automação pode ser a resposta para esse desafio. Mas há um porém. A TI corporativa pode adotar sistemas baseados em regras como RPA, por exemplo. São aplicações mais ágeis e precisas do que os colaboradores podem fazer. Até já trouxemos alguns exemplos neste blog post.

Porém, isso não seria Inteligência Artificial, destacou North Rizza, da IDC. Para o especialista, a automação baseada em IA pode ser problemática. E o motivo é simples: imagine a tecnologia decidir as questões de finanças, recrutamento e gerenciamento de rede por você?

A IA é uma tecnologia emergente e que precisa sempre de uma pessoa por trás para que ela continue sendo treinada. Torná-la independente, ainda mais quando não há um entendimento e controle do potencial dela, não é benéfico para uma empresa.

IA no uso de análise aplicada e detecção de anomalias

A IA pode identificar padrões anormais para a tomada de decisão humana. Você até pode usar automação para manipular os padrões já conhecidos, mas descobrir anomalias é uma tarefa mais complexa, que exige possivelmente soluções de Machine Learning ou Deep Learning.

Mas, o que seriam essas anomalias? Simples, imagine que você está em Curitiba e a empresa de cartão de crédito liga para confirmar sobre o uso dele em uma loja física em São Paulo. Você nega a transação e a companhia informa que o cartão será bloqueado e uma nova via será enviada.

Essa medida foi tomada, porque a empresa provavelmente utilizou as tecnologias citadas no início do tópico para detectar padrões anormais e impedir o uso indevido do cartão de crédito.

A IA orientada a análises na forma de detecção de anomalias geralmente pode identificar padrões desconhecidos muito mais rapidamente do que um ser humano. Pode até sugerir cursos de ações baseados em padrões semelhantes.

Porém, a decisão sobre qual ação tomar é deixada para a inteligência humana, que pode ser verificada por outras pessoas. No caso do cartão de crédito, o sistema deve ter alertado sobre a possível fraude e um gerente optado por notificar o usuário antes de gerar prejuízo à empresa.

Melhor interação entre os profissionais

A TI corporativa iniciou a jornada de digitalização. Para fornecer ainda mais valor com a Inteligência Artificial, o time já conta com outras tecnologias, como:

  • RPA: a tecnologia vai servir para automação de fluxos de trabalhos. No entanto, RPA não é uma tecnologia “pensante”, porque os algoritmos foram desenvolvidos por humanos.
  • Analytics: especialmente para a detecção de anomalias, a tecnologia identifica padrões anormais para a tomada de decisão humana.

No mundo ideal, essas duas tecnologias combinadas com a IA deveriam levar a empresa a ter as melhores tomadas de decisões. Entretanto, existe uma falta de diálogo entre o time de TI com líderes de negócios e até mesmo cientistas de dados.

Possivelmente o cientista de dados será a ponte entre essas duas áreas. Mas, “muitas vezes as pessoas não percebem que eles não são treinados na tomada de decisões e na análise de negócios”, pontuou Carlsson, da Forrester.

Então, como esse profissional pode traduzir o trabalho da equipe corporativa para o líder de negócio e como o líder de negócio pode ajudá-lo a ter uma visão mais comercial? Com AutoML, segundo Carlsson.

AutoML vai automatizar a etapa de criação de modelos de Machine Learning e descoberta de regras preditivas. Ferramentas de AutoML vão aproximar esses três perfis e, a partir de uma abordagem multidisciplinar, vão conseguir usar os dados para as melhores decisões da empresa.

Essa forma mais exploratória de IA tem casos de uso legítimos e úteis em uma variedade de sistemas empresariais: marketing, logística, processamento de documentos e sistemas de TI.

AIOps: IA aplicada aos sistemas de TI

AIOps (Inteligência Artificial para operações de TI) é o uso de IA para simplificar o gerenciamento das operações de TI e acelerar e automatizar as resoluções de problemas. Essa prática utiliza geralmente recursos de Big Data, Analytics e Machine Learning.

Quais são esses problemas? Identificação e diagnóstico de falhas em redes, nos fluxos de processos de negócios, detecção de intrusões, roubos de dados internos e assim por diante, permitindo que a automação sugira ou execute a correção mais provável.

No entanto, “AIOps é muito menos maduro do que as outras áreas de IA da empresa”, observou Rich, da Gartner. O desafio para a TI corporativa é que “há muito ruído, resultando em alarmes falsos”, ainda mais que quase tudo está digitalizado.

Mesmo assim, profissionais AIOps podem ser mais um reforço na identificação de problemas, para que a TI consiga resolvê-los ou evitá-los de forma mais ágil.

Essas são algumas aplicações em que a Inteligência Artificial pode fazer a diferença nos negócios. Aproveite para saber mais sobre a tecnologia e seus impactos em diversas áreas clicando aqui.

Principais destaques desta matéria

  • Inteligência Artificial tem sido fundamental no desenvolvimento de produtos e serviços.
  • Mas tecnologia pode trazer valor comercial para uma empresa.
  • Confira alguns exemplos de como a IA pode ser aplicada internamente para resolver problemas e identificar anomalias.

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