Contar com solu\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial nas empresas brasileiras pode parecer um desafio, mas \u00e9 poss\u00edvel de ser superado. O esfor\u00e7o vale a pena. A enorme quantidade de dados dispon\u00edveis e o avan\u00e7o da capacidade computacional permitem an\u00e1lises precisas e tomadas de decis\u00f5es mais \u00e1geis. <\/p>\n\n\n\n
No contexto brasileiro, no entanto, ainda s\u00e3o poucas as empresas que deram o passo certeiro rumo \u00e0 essa solu\u00e7\u00e3o. A maioria sequer entende como ela pode ser aplicada \u00e0 sua realidade.<\/p>\n\n\n\n
N\u00e3o d\u00e1 para perder mais tempo com achismos. \u00c9 poss\u00edvel usufruir dos benef\u00edcios da intelig\u00eancia artificial em seu neg\u00f3cio, desde que se conhe\u00e7a os principais desafios e riscos de sua implementa\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n
Uma dica: a experimenta\u00e7\u00e3o \u00e9 uma etapa-chave para facilitar e baratear esse processo. <\/p>\n\n\n\n
Muitos dos principais desafios para a implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial nas empresas brasileiras diz respeito aos dados necess\u00e1rios para que o sistema alcance seu objetivo.<\/p>\n\n\n\n
Nesse sentido, destacamos:<\/p>\n\n\n\n
Sistemas de IA s\u00e3o complexos e possuem diferentes tecnologias e metodologias. Embora os avan\u00e7os computacionais permitam a cria\u00e7\u00e3o de sistemas cada vez mais automatizados, o fato \u00e9 que, na maioria dos casos, a intelig\u00eancia artificial exige cuidados com a prepara\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise dos dados sob a supervis\u00e3o de especialistas.<\/p>\n\n\n\n
Essa supervis\u00e3o garante que o treinamento dos algoritmos de intelig\u00eancia artificial seja um experimento bem controlado, possibilitando a todo o momento corrigir os rumos e definir novas estrat\u00e9gias para o seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n
A organiza\u00e7\u00e3o, rotula\u00e7\u00e3o e estrutura\u00e7\u00e3o dos dados \u00e9 ponto primordial para a implanta\u00e7\u00e3o de IA em uma empresa. Boa parte das organiza\u00e7\u00f5es ainda n\u00e3o possuem os dados necess\u00e1rios ou, quando os t\u00eam, n\u00e3o est\u00e3o catalogados como deveriam. <\/p>\n\n\n\n
Sem identifica\u00e7\u00e3o, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel obter informa\u00e7\u00e3o ou tomar decis\u00f5es a partir de um punhado de dados sem contexto. \u00c9 o m\u00ednimo para que solu\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial consigam desempenhar sua fun\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Se o sistema de intelig\u00eancia artificial l\u00ea as informa\u00e7\u00f5es de maneira errada, pode criar padr\u00f5es errados e interpretar os dados de maneira equivocada, desestruturando toda a cadeia.<\/p>\n\n\n\n
Organiza\u00e7\u00e3o \u00e9 apenas o primeiro passo para a implanta\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial nas empresas brasileiras. <\/strong>Outra etapa que deve ser cumprida \u00e9 a padroniza\u00e7\u00e3o dos dados coletados para que eles possam ser compartilhados e reutilizados sem problemas.<\/p>\n\n\n\n De acordo com a pesquisa “State of AI in the Enterprise”<\/a>, feita pela Deloitte, 16% dos l\u00edderes apontaram problemas relacionados a dados (privacidade, acesso, integra\u00e7\u00e3o etc.) como seu principal desafio para implanta\u00e7\u00e3o de IA.<\/p>\n\n\n\n Leia mais:<\/strong> Intelig\u00eancia de dados: medi\u00e7\u00e3o e calibra\u00e7\u00e3o para tomada de decis\u00e3o<\/a><\/p>\n\n\n\n A implementa\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial traz consigo uma s\u00e9rie de desafios t\u00e9cnicos com que boa parte das empresas n\u00e3o possui condi\u00e7\u00f5es de lidar. Um dos motivos que leva a isso \u00e9 que, na maioria dos casos, as empresas ainda n\u00e3o contam com os profissionais necess\u00e1rios e criar um time com essa expertise do zero pode se tornar muito custoso. O que tamb\u00e9m pode acontecer \u00e9 que, em determinados casos, a pr\u00f3pria cultura da empresa dificulte o entendimento, o que uma vis\u00e3o externa consegue ajudar.<\/p>\n\n\n\n A verdade, por\u00e9m, \u00e9 que nem todos t\u00eam condi\u00e7\u00f5es de internalizar esses processos, sobretudo devido \u00e0 falta de conhecimento e compet\u00eancia para lidar com a tecnologia. <\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m da integridade e qualidade dos dados, outro desafio fundamental enfrentado pelas empresas se d\u00e1 na integra\u00e7\u00e3o dos sistemas que ela j\u00e1 utiliza, como CRM e ERP, para que elas possam, finalmente, ter acesso a todas as informa\u00e7\u00f5es que precisam.<\/p>\n\n\n\n Uma vez que as empresas passem a contar com uma base s\u00f3lida de dados e todas as integra\u00e7\u00f5es s\u00e3o feitas, os sistemas de IA podem ser utilizados para aprimorar os processos.<\/p>\n\n\n\n O mercado de intelig\u00eancia artificial est\u00e1 em pleno desenvolvimento, sobretudo em pa\u00edses emergentes, como o Brasil. Sendo assim, \u00e9 natural que as m\u00e1quinas tamb\u00e9m estejam em evolu\u00e7\u00e3o e, com isso, talvez n\u00e3o estejam preparadas para responder a qualquer demanda. Al\u00e9m disso, n\u00e3o basta gerar os dados, \u00e9 preciso que se consiga compreend\u00ea-los. <\/p>\n\n\n\n Intelig\u00eancia artificial \u00e9 um dos termos da moda. Existem in\u00fameras reportagens na imprensa e publica\u00e7\u00f5es na internet que ressaltam a import\u00e2ncia dessa tecnologia para o futuro das empresas e sua sobreviv\u00eancia no mercado.<\/p>\n\n\n\n No entanto, a implanta\u00e7\u00e3o de sistemas de intelig\u00eancia artificial nas empresas brasileiras depende de uma s\u00e9rie de fatores e caracter\u00edsticas pr\u00f3prias de cada neg\u00f3cio. Se n\u00e3o houver planejamento sobre quais s\u00e3o os objetivos que a empresa pretende alcan\u00e7ar com solu\u00e7\u00f5es de IA e, ainda mais importante, sobre os dados que ela precisa coletar e gerar, o investimento passa a n\u00e3o fazer sentido e pode ir por \u00e1gua abaixo.<\/p>\n\n\n\n Assim, \u00e9 necess\u00e1rio que as empresas compreendam que \u00e9 preciso entender suas pr\u00f3prias necessidades e analisar como a IA pode beneficiar o seu neg\u00f3cio. Isso passa por fazer uma pesquisa detalhada de mercado e avaliar os pr\u00f3s e os contras da tecnologia.<\/p>\n\n\n\n A partir da\u00ed, deve-se investir em Pesquisa e Desenvolvimento para a gera\u00e7\u00e3o de dados relevantes para o neg\u00f3cio e organizar a estrutura necess\u00e1ria para aprimorar a tecnologia e adapt\u00e1-la \u00e0s metas do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n Isso posto, \u00e9 importante falar tamb\u00e9m dos riscos que acompanham a intelig\u00eancia artificial. Afinal, como se trata de um fator relativamente novo no meio dos neg\u00f3cios, \u00e9 natural que alguns aspectos ainda n\u00e3o estejam claros para a maioria das pessoas. Sendo assim, vamos entender alguns dos riscos da implanta\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial em empresas brasileiras.<\/p>\n\n\n\n Para se ter uma ideia, a pesquisa da Deloitte aponta que 16% dos l\u00edderes mostram-se inseguros em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 tomada de decis\u00f5es baseadas em dados. Um dos maiores riscos no uso da IA \u00e9 o grande volume de dados desestruturados que s\u00e3o gerados por fontes como a internet e as m\u00eddias sociais. Assim, se o sistema n\u00e3o for bem preparado, torna-se f\u00e1cil cair em armadilhas que levam ao tratamento inadequado dos dados que o alimentam.<\/p>\n\n\n\n De volta \u00e0 pesquisa, ela mostra ainda que 23% dos l\u00edderes se preocupam com problemas de seguran\u00e7a e vulnerabilidade que os sistemas de IA podem apresentar. Quando falamos de tecnologias inteligentes e conectadas, \u00e9 inevit\u00e1vel que possa haver brechas na seguran\u00e7a. Dentre os alvos mais comuns destacam-se empresas do setor de finan\u00e7as e sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n No entanto, ao passo que h\u00e1 um refinamento dos ataques virtuais, o que observamos na pr\u00e1tica \u00e9 uma evolu\u00e7\u00e3o constante dos mecanismos de seguran\u00e7a contra amea\u00e7as cibern\u00e9ticas proporcionada por solu\u00e7\u00f5es de IA.<\/p>\n\n\n\n Como comentamos, as m\u00e1quinas precisam ser ensinadas para que possam gerar informa\u00e7\u00f5es relevantes para o neg\u00f3cio. Por isso, um dos maiores riscos da intelig\u00eancia artificial nas empresas brasileiras est\u00e1 diretamente relacionado a um dos maiores desafios: a cria\u00e7\u00e3o dos modelos que alimentar\u00e3o os sistemas.<\/p>\n\n\n\n Se os modelos apresentarem problemas, os resultados podem ser tendenciosos ou imprecisos. Por isso, \u00e9 fundamental contar com pessoas capacitadas na cria\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o dessas solu\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\nEscassez de compet\u00eancia<\/h3>\n\n\n\n
Integra\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
Falta de conhecimento<\/h3>\n\n\n\n
Falta de planejamento<\/h3>\n\n\n\n
Problemas com dados<\/h3>\n\n\n\n
Brechas de seguran\u00e7a<\/h3>\n\n\n\n
Modelos inadequados<\/h3>\n\n\n\n