Contar com soluções de inteligência artificial nas empresas brasileiras pode parecer um desafio, mas é possível de ser superado. O esforço vale a pena. A enorme quantidade de dados disponíveis e o avanço da capacidade computacional permitem análises precisas e tomadas de decisões mais ágeis.
No contexto brasileiro, no entanto, ainda são poucas as empresas que deram o passo certeiro rumo à essa solução. A maioria sequer entende como ela pode ser aplicada à sua realidade.
Não dá para perder mais tempo com achismos. É possível usufruir dos benefícios da inteligência artificial em seu negócio, desde que se conheça os principais desafios e riscos de sua implementação.
Uma dica: a experimentação é uma etapa-chave para facilitar e baratear esse processo.
Riscos e desafios para implementar um projeto de IA
Muitos dos principais desafios para a implementação de soluções de Inteligência Artificial nas empresas brasileiras diz respeito aos dados necessários para que o sistema alcance seu objetivo.
Nesse sentido, destacamos:
Acompanhamento humano
Sistemas de IA são complexos e possuem diferentes tecnologias e metodologias. Embora os avanços computacionais permitam a criação de sistemas cada vez mais automatizados, o fato é que, na maioria dos casos, a inteligência artificial exige cuidados com a preparação e análise dos dados sob a supervisão de especialistas.
Essa supervisão garante que o treinamento dos algoritmos de inteligência artificial seja um experimento bem controlado, possibilitando a todo o momento corrigir os rumos e definir novas estratégias para o seu negócio.
Dados desorganizados e sem padronização
A organização, rotulação e estruturação dos dados é ponto primordial para a implantação de IA em uma empresa. Boa parte das organizações ainda não possuem os dados necessários ou, quando os têm, não estão catalogados como deveriam.
Sem identificação, não é possível obter informação ou tomar decisões a partir de um punhado de dados sem contexto. É o mínimo para que soluções de inteligência artificial consigam desempenhar sua função.
Se o sistema de inteligência artificial lê as informações de maneira errada, pode criar padrões errados e interpretar os dados de maneira equivocada, desestruturando toda a cadeia.
Organização é apenas o primeiro passo para a implantação da inteligência artificial nas empresas brasileiras. Outra etapa que deve ser cumprida é a padronização dos dados coletados para que eles possam ser compartilhados e reutilizados sem problemas.
De acordo com a pesquisa “State of AI in the Enterprise”, feita pela Deloitte, 16% dos líderes apontaram problemas relacionados a dados (privacidade, acesso, integração etc.) como seu principal desafio para implantação de IA.
Leia mais: Inteligência de dados: medição e calibração para tomada de decisão
Escassez de competência
A implementação de inteligência artificial traz consigo uma série de desafios técnicos com que boa parte das empresas não possui condições de lidar. Um dos motivos que leva a isso é que, na maioria dos casos, as empresas ainda não contam com os profissionais necessários e criar um time com essa expertise do zero pode se tornar muito custoso. O que também pode acontecer é que, em determinados casos, a própria cultura da empresa dificulte o entendimento, o que uma visão externa consegue ajudar.
A verdade, porém, é que nem todos têm condições de internalizar esses processos, sobretudo devido à falta de conhecimento e competência para lidar com a tecnologia.
Integração
Além da integridade e qualidade dos dados, outro desafio fundamental enfrentado pelas empresas se dá na integração dos sistemas que ela já utiliza, como CRM e ERP, para que elas possam, finalmente, ter acesso a todas as informações que precisam.
Uma vez que as empresas passem a contar com uma base sólida de dados e todas as integrações são feitas, os sistemas de IA podem ser utilizados para aprimorar os processos.
Falta de conhecimento
O mercado de inteligência artificial está em pleno desenvolvimento, sobretudo em países emergentes, como o Brasil. Sendo assim, é natural que as máquinas também estejam em evolução e, com isso, talvez não estejam preparadas para responder a qualquer demanda. Além disso, não basta gerar os dados, é preciso que se consiga compreendê-los.
Falta de planejamento
Inteligência artificial é um dos termos da moda. Existem inúmeras reportagens na imprensa e publicações na internet que ressaltam a importância dessa tecnologia para o futuro das empresas e sua sobrevivência no mercado.
No entanto, a implantação de sistemas de inteligência artificial nas empresas brasileiras depende de uma série de fatores e características próprias de cada negócio. Se não houver planejamento sobre quais são os objetivos que a empresa pretende alcançar com soluções de IA e, ainda mais importante, sobre os dados que ela precisa coletar e gerar, o investimento passa a não fazer sentido e pode ir por água abaixo.
Assim, é necessário que as empresas compreendam que é preciso entender suas próprias necessidades e analisar como a IA pode beneficiar o seu negócio. Isso passa por fazer uma pesquisa detalhada de mercado e avaliar os prós e os contras da tecnologia.
A partir daí, deve-se investir em Pesquisa e Desenvolvimento para a geração de dados relevantes para o negócio e organizar a estrutura necessária para aprimorar a tecnologia e adaptá-la às metas do negócio.
Isso posto, é importante falar também dos riscos que acompanham a inteligência artificial. Afinal, como se trata de um fator relativamente novo no meio dos negócios, é natural que alguns aspectos ainda não estejam claros para a maioria das pessoas. Sendo assim, vamos entender alguns dos riscos da implantação da inteligência artificial em empresas brasileiras.
Problemas com dados
Para se ter uma ideia, a pesquisa da Deloitte aponta que 16% dos líderes mostram-se inseguros em relação à tomada de decisões baseadas em dados. Um dos maiores riscos no uso da IA é o grande volume de dados desestruturados que são gerados por fontes como a internet e as mídias sociais. Assim, se o sistema não for bem preparado, torna-se fácil cair em armadilhas que levam ao tratamento inadequado dos dados que o alimentam.
Brechas de segurança
De volta à pesquisa, ela mostra ainda que 23% dos líderes se preocupam com problemas de segurança e vulnerabilidade que os sistemas de IA podem apresentar. Quando falamos de tecnologias inteligentes e conectadas, é inevitável que possa haver brechas na segurança. Dentre os alvos mais comuns destacam-se empresas do setor de finanças e saúde.
No entanto, ao passo que há um refinamento dos ataques virtuais, o que observamos na prática é uma evolução constante dos mecanismos de segurança contra ameaças cibernéticas proporcionada por soluções de IA.
Modelos inadequados
Como comentamos, as máquinas precisam ser ensinadas para que possam gerar informações relevantes para o negócio. Por isso, um dos maiores riscos da inteligência artificial nas empresas brasileiras está diretamente relacionado a um dos maiores desafios: a criação dos modelos que alimentarão os sistemas.
Se os modelos apresentarem problemas, os resultados podem ser tendenciosos ou imprecisos. Por isso, é fundamental contar com pessoas capacitadas na criação e implantação dessas soluções.
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Por que você deve experimentar antes de implementar
Como vimos, quando falamos da implementação de inteligência artificial nas empresas brasileiras, estamos nos referindo a soluções que possuem um investimento considerável.
Além disso, é preciso um bom planejamento para entender o que a IA pode fazer pela empresa e como ela pode aproveitar os dados que já tem à disposição para conseguir tirar o melhor proveito da solução.
Por isso, a experimentação aparece como etapa fundamental. Nessa fase, por meio da prototipação, a empresa vai identificar e testar as oportunidades de aplicação das técnicas de inteligência artificial e compreender todo seu potencial.
Com um risco menor de investimento, a organização consegue testar soluções geradas a partir das próprias ideias e de acordo com o cenário em que ela está inserida. Assim, é possível averiguar como a empresa lida com os principais desafios e como ela pode evitar os principais riscos durante a implementação de projeto de IA.
Uma vez validada a experimentação, a empresa pode partir para a integração das soluções que explorou aos seus processos. Nesse sentido, o conhecimento adquirido durante a fase de experimentação ajuda na criação um modelo facilmente replicável em outras esferas de inovação da empresa.
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