A Inteligência artificial (IA) pode ser definida como processos de ciências da computação e algoritmos estatísticos capazes de simular e aumentar a inteligência humana. Em outras palavras, a IA descreve sistemas capazes de adquirir conhecimento de um conjunto de dados e utilizar esse conhecimento para prever e gerar resultados futuros.
Essa tecnologia está transformando significativamente as empresas, por meio de inovações disruptivas ao mesmo tempo que melhoram a eficiência operacional e realizam tomadas de decisões orientadas a dados. Sistemas inteligentes, suportados por algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), são utilizados para automatizar tarefas repetitivas, otimizar processos e aprimorar a produtividade de empresas, além de reduzir custos operacionais no curto e médio prazo.
A aplicação de IA é revolucionária em vários setores da indústria. Na saúde, os algoritmos de aprendizagem de máquina examinam dados médicos para diagnosticar doenças de forma preventiva e com grande precisão, permitindo a criação de planos de tratamento personalizados e auxiliando na descoberta de novos medicamentos. No setor financeiro, os sistemas alimentados com informações relevantes conseguem prever tendências de mercado, otimizar estratégias comerciais e detectar fraudes em poucos minutos, dessa forma mitigando riscos e aumentando lucros. Outro segmento beneficiado com a implementação da Inteligência Artificial é o de empresas de manufatura. Nessa área, organizações utilizam o recurso para a manutenção preditiva de máquina, aperfeiçoando o cronograma de entregas e criando boas práticas no atendimento ao cliente. E esses são apenas alguns exemplos.
Desafios da adoção da IA
Apesar do potencial transformador da inteligência artificial, sua adoção pelas empresas enfrenta desafios consideráveis. Um obstáculo importante é a falta de talentos qualificados e proficientes no desenvolvimento e implementação dos algoritmos, levando à escassez de pessoas habilitadas para liderar e executar projetos. Outro ponto que requer bastante atenção são as diretrizes relacionadas à privacidade e à segurança dos dados, uma vez que os sistemas de aprendizagem de máquina (Machine Learning) dependem de grandes quantidades de informações para serem geridos e protegidos. A integração com sistemas e infraestruturas também apresenta-se complexa e dispendiosa, exigindo investimentos substanciais em tecnologia, atualizações e migrações específicas.
Outro grande desafio é garantir a transferência e a ética na utilização da inteligência artificial, uma vez que algoritmos tendenciosos (as chamadas alucinações) podem minar a confiança governamental e levar ao escrutínio regulamentar. No último ano, não foram poucos os casos em que vimos como esses vieses deturpam a informação veiculada por esses sistemas.
Nesse contexto de transformações, discussões e amadurecimento coletivo, empresas também precisam dimensionar o valor da inteligência artificial para seus negócios. Mais do que conquistar a confiança dos stakeholders promovendo um Return of Investment (ROI) convincente, esforços precisam ser direcionados para o aperfeiçoamento da cultura e das práticas corporativas de modo a preparar organizações para o futuro. Sem dúvida, mudanças desse porte podem causar resistências dentro de ambientes de trabalho, tendo em vista que nem todos os profissionais sentem-se aptos para trabalhar com ferramentas de IA e alguns não acreditam serem capazes de desenvolver as competências necessárias para seguir em frente com sua carreira.
Para superar esses desafios multidisciplinares, empresas devem adotar uma abordagem estratégica, a qual combina o investimento em talentos, a criação de setores voltados à governança e dados e, sobretudo, o compromisso com princípios éticos da inteligência artificial. Em outras palavras, transformações culturais são cada vez mais necessárias para integrar esses sistemas inteligentes ao dia a dia corporativo, seja para gerir progressos e alavancar a produtividade, seja para o desenvolvimento de valores organizacionais que se encaixem nas dinâmicas contemporâneas.
Plataformas de inteligência artificial como solução
A adoção de plataformas de inteligência artificial surge como uma solução prática para a maioria desses desafios. Esses programas, disponíveis tanto como estruturas quanto como ecossistemas, fornecem ferramentas, softwares, bibliotecas de aplicações e insights para facilitar a criação, implantação e gerenciamento de aplicações de IA/ML no dia a dia corporativo. Equipadas com uma variedade de funcionalidades, como pré-processamento de dados, treinamento de modelos, serviços de monitoramento e controle de qualidade, essas inovações permitem realizar uma série de tarefas de maneira simultânea, simplificando a gestão da complexidade de IT e protegendo informações sensíveis da empresa, além de viabilizar a interoperabilidade com sistemas já instalados.
Apesar da maioria das plataformas cumprir com os requisitos básicos para atender clientes, nem todas completam todas as etapas do ciclo de vida para o desenvolvimento de modelos, popularmente conhecido como Machine Learning Operations (MLOps). É nesse processo de captação, treinamento, análise, refino e monitoramento de informações utilizadas dentro de plataformas que o valor dos dados se encontra. Durante esse complexo circuito, setores especializados se certificam da qualidade dos atributos gerados pelo sistema que, futuramente, serão replicados e automatizados. Ou seja, essa disciplina garante qualidade nas entregas em todo o ambiente de negócios.
Ademais, a área de Segurança também é fundamental para a estabilidade de processos internos que cada vez mais estão sujeitos à ocorrência de malwares e de ataques hackers para o roubo de dados, os chamados ransomwares. Por meio da instauração de controles rigorosos de autenticação e monitoramento de informações, assim como a adequação aos novos protocolos de ciberproteção, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), plataformas mais modernas reduzem a chance de vazamentos e furos de segurança utilizando APIs (Application Programming Interface) customizados e boas práticas de proteção digital que proporcionam autonomia e resiliência para ambientes de TI dentro das corporações.
No setor financeiro, a aplicação dessas plataformas é fundamental para alavancar a produtividade e reduzir riscos de cálculo e segurança. O uso de algoritmos avançados e análise de dados preditiva permite encontrar padrões e tendências que nem sempre são óbvias à percepção humana, além de reconhecer fraudes e anomalias por meio da descoberta de padrões suspeitos em movimentações financeiras. Outro recurso que também é muito utilizado nessas organizações são os assistentes virtuais de IA, os quais aproveitam o processamento de linguagem natural para compreender e responder às dúvidas dos clientes e colaboradores em tempo real, fornecendo suporte eficiente e personalizado em diversos canais e assim melhorando a experiência do usuário, aumentando o engajamento e simplificando os processos de comunicação.
De acordo com previsões da consultoria Gartner, para alcançar bons resultados com a inteligência artificial é preciso que companhias empreguem metodologias holísticas e disciplinas de tecnologia em toda a sua estrutura corporativa, o que significa não apenas trabalhar conjuntamente processos na nuvem, em servidores locais (on-premises) e na edge (computação de borda), como também incorporar valores presentes nessas plataformas como flexibilidade, agilidade, confiança e, principalmente, a mentalidade colaborativa a fim de acompanhar as novas tendências de tecnologia e os movimentos do mercado, sempre em transformação.
Em conclusão, a IA continuará a moldar o cenário de negócios, impactando desde a automação até a predição de tendências de consumo. As empresas que desejam prosperar nesse cenário precisam se preparar para a adoção da IA, promovendo uma cultura de inovação, investindo na capacitação e treinamento de seus colaboradores e priorizando a ética e a transparência no uso da tecnologia. Organizações que abraçarem a mudança e se adaptarem proativamente estarão posicionadas para colher os benefícios da IA de forma impactante e inovadora.
Cláudia Pereira é Gerente Sênior de Práticas e Soluções para a Red Hat LATAM; Tarcisio Oliveira é Arquiteto de Soluções de Inteligência Artificial para a Red Hat LATAM
