5 estratégias para otimizar a utilização da IA nas organizações

Num cenário de mudança como o que vivemos, a Inteligência Artificial oferece a oportunidade de analisar e otimizar os dados das empresas, permitindo-lhes conhecer o seu valor real de uma forma mais ágil e ajudá-las a tomar melhores decisões comerciais.

De acordo com um estudo da Microsoft realizado pela EY, em Espanha 65% das empresas têm projetos-piloto de Inteligência Artificial, mas apenas 20% incorporaram ativamente a IA nos seus processos e tarefas empresariais. No entanto, até 2024, 69% do trabalho de rotina atualmente realizado pelos gestores da empresa será feito através da automatização e Inteligência Artificial, preveem os analistas do Gartner.

Neste sentido, a Estratégia Nacional de Inteligência Artificial, uma das medidas da Agenda Digital Espanha 2025 dotada de 330 milhões de euros em 2021 visa, nos próximos anos, impulsionar o processo de transformação digital do país. De facto, a Inteligência Artificial pode ajudar as pequenas e médias empresas a crescer e até a competir com as grandes empresas, permitindo aligeirar os processos mais mecânicos e demorados e acelerar o acesso aos dados e à tomada de decisões.

A Nexllence, divisão de consultoria e soluções tecnológicas do Grupo Glintt, oferece soluções avançadas de Inteligência Artificial a partir do seu parceiro Thoughtspot. A empresa propõe cinco estratégias que as empresas podem incorporar na sua estratégia de integração da IA na tomada de decisões empresariais:

1. Visão centrada no cliente: embora a IA continue a desempenhar um papel de liderança na otimização da eficiência operacional ou da cadeia de abastecimento, é cada vez mais importante empregá-la na melhoria da satisfação do cliente e menos na redução de custos. Se olharmos para algumas das empresas mais afetadas pela pandemia, tais como os hospitais, vemos como os estabelecimentos que estão a utilizar tecnologias para oferecer serviços de entrega ao domicílio ou facilitar reservas em linha, com uma visão centrada no consumidor, estão a ter melhores resultados durante a pandemia. Em geral, as empresas que utilizam IA para proporcionar uma melhor experiência ao cliente sairão mais fortes, quer seja ao fornecer experiências digitais, processos mais fáceis de devolução de produtos, cancelamento de reservas ou serviços personalizados ao cliente em todos os canais possíveis, incluindo texto, chat e voz.
   
   
2. Combinar os dados com o conhecimento do negócio: muitas empresas têm-se sentido frustradas porque não conseguiram obter os conhecimentos que esperavam dos dados, ou porque não foram capazes de atingir os seus objetivos. Segundo a MIT Sloan Review, até 85% dos grandes projetos de aprendizagem de dados e máquinas falharam na obtenção do ROI. Apesar de haver uma maior compreensão dos dados e dos processos estatísticos, existe ainda uma falta de formação em aplicações empresariais que está a dificultar a obtenção destes resultados. Uma maior ênfase na programação e menos nas empresas contribuiu para este fosso entre as competências técnicas e matemáticas e a compreensão ou visão empresarial. Por esse motivo, as empresas terão de ter conhecimentos de IA com perspicácia empresarial.
   
   
3. Considerar dados externos. De acordo com um relatório da IDC, menos de metade das organizações analisa mais de 50% dos dados. Contudo, os analistas descobriram que 52% dos dados provêm de fontes externas. As empresas que utilizam dados externos são mais competitivas do que as que não o fazem. Tradicionalmente, as empresas têm aproveitado dados externos como o tempo, comportamento do utilizador ou planeamento da linha de produção. Contudo, isto tem sido feito de forma ineficiente, com pouco alinhamento entre profissionais e departamentos. Além disso, a recolha, preparação e análise de dados externos tem sido um processo laborioso e manual. Atualmente, existem muitas fontes diferentes de dados que podem ser valiosos para as empresas, tais como mobilidade, transações de cartões, tendências de contratação ou mesmo qualidade do ar. É fundamental parar e considerar as fontes de dados que podem fornecer uma visão valiosa do comportamento dos consumidores, da cadeia de fornecimento e contribuir para uma tomada de decisão mais ágil e inteligente.
   
   
4. Não negligencie os dados internos: ter dados de qualidade permite uma tomada de decisão informada e uma maior vantagem competitiva. Por exemplo, os factos inicialmente gerados pelas transações tornam-se poderosos indicadores analíticos de negócios. Cada produto, cliente ou transação gerada na operação do negócio é informação fiável e valiosa sobre a sua atividade. AO utilizar a metodologia correta, toda esta informação pode ser transportada para repositórios de dados específicos, dos quais, por sua vez, podem ser extraídas visualizações das quais se podem tirar valiosas conclusões.
   
   
5. Pesquisa e IA à escala: escolher a solução de análise de dados certa, para a tornar tão útil quanto possível, é uma preocupação para muitas empresas e peritos em análise de dados. Ter uma ferramenta centralizada e orientada para a pesquisa capaz de tirar conclusões a partir de grandes volumes de dados como ThoughtSpot dá às empresas, e especificamente aos utilizadores em cada departamento, a capacidade de maximizar as suas capacidades analíticas sem necessidade de conhecer código ou programação. O Quadrante Mágico do Gartner classifica o ThoughtSpot como um "visionário" entre as principais ferramentas de inteligência empresarial e de análise de dados.

"As empresas estão a apostar intensamente na Inteligência Artificial para otimizar a tomada de decisões", diz David Faustino, Diretor Geral da Nexllence. "Após esta fase de aceleração da digitalização trazida pela COVID-19, é essencial repensar as formas mais apropriadas de envolver a IA nos processos e priorizar a experiência do cliente ao longo de todo o percurso".

Fonte: BigData Magazine

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