A sua empresa está preparada para a IA?

Mudanças que alimentam a adoção da IA atualmente

A Inteligência Artificial (IA) surgiu como uma força transformadora no domínio da tecnologia empresarial. Entre as várias manifestações da IA, os grandes modelos de linguagem (LLM) - como o GPT-3 da OpenAI e o BERT da Google - distinguiram-se como ferramentas potentes, alterando fundamentalmente os paradigmas operacionais das organizações.

Os LLM são construtos sofisticados de IA capazes de compreender e gerar texto que se aproxima da linguagem humana. A sua formação envolve o processamento de grandes volumes de dados, permitindo-lhes emular padrões linguísticos humanos e produzir respostas contextualmente adequadas. Esta capacidade de "compreender" e "comunicar" em linguagem humana alargou o âmbito das aplicações comerciais.

Consideremos as seguintes aplicações dos LLM no domínio comercial:

• Serviço ao cliente: Os LLMs são utilizados para dirigir chatbots e assistentes virtuais, oferecendo apoio ao cliente 24 horas por dia e libertando os agentes humanos para tarefas mais complexas.
• Geração de conteúdos: Os LLMs podem gerar uma vasta gama de conteúdos, desde descrições de produtos a textos de marketing, fornecendo resultados de alta qualidade a uma escala industrial.
• Análise de dados: Os LLMs podem navegar por grandes quantidades de dados de texto, extraindo informações valiosas e identificando padrões que podem escapar à análise humana.

A ascensão dos LLMs é indicativa de uma tendência mais ampla de adoção da IA em vários sectores. As empresas estão progressivamente a reconhecer a importância da IA, não apenas como um instrumento de automatização, mas como um recurso estratégico capaz de impulsionar o crescimento e a inovação.

No entanto, o processo de adoção da IA não é homogéneo. Apresenta uma variação considerável entre sectores e organizações individuais. Enquanto algumas empresas estão na vanguarda, aproveitando a IA para garantir uma vantagem competitiva, outras estão nas fases iniciais do seu percurso de IA, explorando vias para integrar a IA no seu quadro operacional.

Há vários factores subjacentes a esta tendência de adoção da IA:

• Avanços tecnológicos: O ritmo acelerado da investigação e do desenvolvimento da IA tornou-a mais acessível e eficaz do que nunca.
• Disponibilidade de dados: A adoção generalizada de tecnologias digitais deu origem a um dilúvio de dados, fornecendo a matéria-prima essencial para o treino de modelos de IA.
• Pressão competitiva: A crescente adoção da IA pelas empresas intensificou a pressão sobre as outras para se adaptarem ou enfrentarem o risco de obsolescência.

Apesar destes catalisadores, o caminho para a adoção da IA está repleto de desafios. A implementação da IA exige um investimento substancial em termos de capital, tempo e recursos. Exige também uma mudança de paradigma, passando de uma perceção da IA como uma ferramenta de automatização para um reconhecimento da IA como um ativo estratégico.

Além disso, a IA não é uma panaceia para todos os desafios empresariais. É uma ferramenta que, quando utilizada judiciosamente, pode produzir benefícios substanciais. No entanto, também tem limitações e riscos inerentes que exigem uma gestão cuidadosa.

Perspectivas: Seguidores e pioneiros

A decisão estratégica de adotar a IA numa organização exige uma compreensão clara do caminho que está a ser seguido. A organização está simplesmente a entrar na onda da IA ou está a desbravar um caminho único com a IA? Aqui, aprofundamos as principais distinções entre estas duas abordagens e fornecemos questões operacionais, pessoais e tecnológicas que os decisores podem colocar para discernir o seu caminho.

Saltar para o comboio

As organizações que se lançam no movimento normalmente adoptam a IA porque é a tendência atual, muitas vezes motivadas por um desejo de acompanhar o ritmo da concorrência. Esta abordagem arrisca-se a uma falta de alinhamento estratégico com os objectivos empresariais e pode conduzir a uma utilização ineficiente dos recursos e a uma implementação deficiente. A tónica é frequentemente colocada nos ganhos imediatos e não nos benefícios estratégicos a longo prazo.

Questões a considerar:

• Operações: Estamos a adotar tecnologias de IA principalmente porque os nossos concorrentes o estão a fazer, ou porque vemos uma clara necessidade operacional para elas?
• Pessoas: A nossa equipa está equipada com as competências e a formação necessárias para implementar e gerir as tecnologias de IA que estamos a considerar?
• Tecnologia: Estamos a investir em tecnologias de IA que se alinham com as nossas actuais infra-estruturas e capacidades tecnológicas?

Pioneirismo com IA

As organizações pioneiras têm uma visão clara de como a IA pode apoiar os seus objectivos estratégicos. Adoptam a IA para impulsionar a inovação e criar valor, escolhendo tecnologias de IA que se alinham com as suas necessidades e capacidades empresariais. O foco está na forma como a IA pode impulsionar o crescimento e a transformação a longo prazo.

Questões a considerar:

• Operações: Como é que a adoção de tecnologias de IA irá melhorar a nossa eficiência e eficácia operacional? Como é que nos ajudarão a atingir os nossos objectivos estratégicos?
• Pessoas: Temos uma cultura de inovação e aprendizagem que apoia a adoção de novas tecnologias? A nossa equipa está preparada e disposta a adaptar-se às mudanças provocadas pela IA?
• Tecnologia: As tecnologias de IA que estamos a considerar estão alinhadas com a nossa estratégia tecnológica? São escaláveis e adaptáveis a necessidades e mudanças futuras?

Historial das avaliações da preparação para a IA

As avaliações do grau de preparação para a IA têm evoluído ao longo do tempo, reflectindo a crescente complexidade e diversidade das tecnologias de IA e das suas aplicações. Foram desenvolvidos vários modelos para orientar as organizações na avaliação do seu grau de preparação para a adoção da IA. Aqui, exploramos alguns destes modelos, os seus aspectos comuns e as suas caraterísticas únicas.

Modelos para avaliação da preparação para a IA

1. Modelo de preparação para IA da Gartner: Este modelo concentra-se em três áreas principais: prontidão de dados e infraestrutura, prontidão de habilidades e liderança e alinhamento de negócios. Ele fornece uma estrutura abrangente para avaliar a prontidão de uma organização para implementar tecnologias de IA.
2. Modelo de maturidade de IA da Microsoft: Este modelo avalia a prontidão da IA em termos de quatro dimensões: estratégia, cultura, capacidades e operações. Ajuda as organizações a compreender o seu estado atual de maturidade da IA e a identificar áreas de melhoria.
3. Modelo de preparação para IA do MIT Sloan: Este modelo enfatiza a importância da liderança e da cultura na preparação para a IA. Ele avalia a prontidão em termos de estratégia, dados, tecnologia, processo e talento.
4. Modelo de preparação para IA da McKinsey: O modelo da McKinsey concentra-se em cinco dimensões principais: estratégia, dados, tecnologia, organização e capacidades. Ele fornece uma estrutura detalhada para avaliar a prontidão técnica e organizacional para a IA.
5. Modelo de preparação para a IA do Fórum Económico Mundial: Este modelo, desenvolvido em colaboração com a McKinsey, avalia o grau de preparação para a IA a nível nacional. Considera uma série de factores, incluindo capital humano, investigação e desenvolvimento, infra-estruturas, serviços públicos e políticas públicas.

Convergência entre os modelos

Apesar das suas diferenças, estes modelos partilham vários aspectos comuns:

• Estratégia: Todos os modelos sublinham a importância de ter uma estratégia de IA clara que se alinhe com os objectivos empresariais gerais da organização.
• Dados: A disponibilidade e a qualidade dos dados é uma área de foco comum. Os dados são o combustível da IA, e a sua disponibilidade é um fator crítico na adoção da IA.
• Tecnologia: A preparação da infraestrutura tecnológica da organização para suportar as tecnologias de IA é outro aspeto comum.
• Pessoas e competências: Os modelos reconhecem a importância de ter as competências necessárias dentro da organização para implementar e gerir as tecnologias de IA.

Divergência entre os modelos

Embora existam aspectos comuns, os modelos também divergem em certos domínios:

• Liderança e cultura: A ênfase na liderança e na cultura varia consoante os modelos. Enquanto o modelo MIT Sloan coloca uma forte ênfase nestes aspectos, outros podem centrar-se mais em factores técnicos.
• Alinhamento do negócio: Os modelos da Gartner e da McKinsey realçam de forma única a importância de alinhar as tecnologias de IA com as necessidades e os objectivos do negócio.
• Capacidades e operações: Os modelos da Microsoft e da McKinsey incluem um foco específico nas capacidades e operações, avaliando a capacidade da organização para implementar tecnologias de IA e integrá-las nas suas operações.
• Serviços públicos e políticas: O modelo do Fórum Económico Mundial considera exclusivamente os serviços públicos e as políticas, reflectindo o seu enfoque na preparação para a IA a nível nacional.

As avaliações da preparação para a IA percorreram um longo caminho, evoluindo de simples listas de verificação para modelos abrangentes que consideram uma vasta gama de factores. Independentemente do modelo utilizado, o objetivo é o mesmo: ajudar as organizações a avaliar a sua preparação para a adoção da IA e orientá-las na sua jornada de IA.

Quadro de avaliação da preparação para a IA RapidCanvas

Um modelo prático e fácil de entender para avaliar a prontidão da IA é fundamental. O RapidCanvas AI Readiness Assessment Framework foi criado para atender a esse requisito, oferecendo uma abordagem simplificada e orientada para a ação que é particularmente benéfica para as empresas que contemplam soluções de IA.

Este quadro não tem apenas a ver com simplicidade e pragmatismo; tem a ver com dinamismo. Foi concebido para ajudar as organizações não só a avaliarem o seu estado atual, mas também a identificarem passos acionáveis para a adoção da IA. Trata-se menos de criar condições ideais e mais de compreender como iniciar o percurso da IA de forma eficaz, independentemente do ponto de partida.

A estrutura do RapidCanvas está estruturada em torno de três elementos-chave: dados, decisões e operações. Estes elementos centram-se nas considerações mais prementes para as empresas que adoptam soluções de IA e permitem-lhe concentrar-se em dar o pontapé de saída.

Dados

Os dados são a força vital da IA. A qualidade, a quantidade e a acessibilidade dos dados afectam diretamente a eficácia das soluções de IA. Este elemento envolve a avaliação da preparação dos dados da organização para a IA.

As questões a considerar incluem:

• Dispomos dos dados necessários para apoiar as nossas iniciativas de IA?
• Os nossos dados são limpos, fiáveis e acessíveis?
• Como podemos tirar partido dos nossos dados para maximizar as vantagens da IA?

Decisões

A IA tem o potencial de melhorar significativamente os processos de tomada de decisão, fornecendo informações que podem levar a decisões mais informadas e baseadas em dados. Este elemento implica considerar a forma como a IA pode melhorar os processos de tomada de decisão da organização.

As questões a considerar incluem:

• Quais os processos de tomada de decisão que podem ser melhorados com as informações da IA?
• Como é que a IA nos pode ajudar a tomar decisões mais baseadas em dados?
• Quais são os impactos potenciais na eficiência e na eficácia?

Operações

A integração da IA nas operações da organização pode levar a uma maior eficiência e eficácia. No entanto, também requer alterações aos processos e fluxos de trabalho. Este elemento implica considerar a forma como a IA será integrada nos processos operacionais da organização.

As questões a considerar incluem:

• Como é que as tecnologias de IA serão integradas nas nossas operações actuais?
• Que alterações teremos de efetuar nos nossos processos e fluxos de trabalho?
• Como é que vamos gerir os riscos operacionais associados à IA?

Ambiente

Vários aspectos fundamentais no ambiente empresarial assinalam a urgência de adotar a IA. As questões aqui apresentadas servem de orientação para avaliar a necessidade de adoção da IA e desbloquear o poder transformador que esta oferece.

• Intensificação da concorrência:

- Os concorrentes estão a utilizar a IA para obter vantagens na experiência do cliente, na eficiência operacional ou na inovação de produtos?

- Como é que a nossa organização se compara à concorrência em termos de adoção da IA e do seu impacto nas principais áreas de negócio?

• Os avanços tecnológicos ultrapassam o progresso:

- Os avanços tecnológicos, incluindo a IA, estão a ultrapassar o progresso da nossa organização?

- Estamos a ficar para trás na adoção de tecnologias emergentes, particularmente no domínio da IA?

- Como podemos incorporar a IA para aproveitar as oportunidades, impulsionar a inovação e manter a relevância?

• Estagnação e défice de inovação:

- A nossa organização é complacente, resistente à mudança e hesitante em explorar novas ideias?

- Será que nos encontramos num estado de estagnação, sem inovação e sem crescimento?

- Como pode a IA servir de catalisador para reacender a inovação, desbloquear o potencial inexplorado e promover uma cultura de melhoria contínua?

Sucesso com a IA: marcos e indicadores-chave

A adoção da IA é uma viagem, não um destino. As organizações devem ter uma compreensão clara do que é o sucesso no contexto das suas iniciativas de IA. Este entendimento ajuda a criar um impulso, estabelecer objectivos e medir o progresso.

Marcos históricos

Seguem-se os principais marcos que as organizações podem utilizar para medir o seu sucesso com a IA:

1. Prova de conceito: As iniciativas de IA bem sucedidas começam frequentemente com uma prova de conceito pequena e direcionada que demonstra o valor potencial da IA para a organização. Esta prova de conceito deve ser concebida para resolver um problema ou oportunidade de negócio específico.
2. Programa piloto: Com base na prova de conceito, as organizações podem avançar para um programa piloto que teste a solução de IA num ambiente operacional mais alargado. O programa piloto deve ser concebido para fornecer dados que possam ser utilizados para aperfeiçoar a solução de IA e identificar quaisquer problemas que possam surgir.
3. Implementação em grande escala: Uma vez concluído com êxito o programa-piloto, as organizações podem passar à implementação em grande escala. Esta fase envolve a integração da solução de IA nas operações e fluxos de trabalho da organização, a formação do pessoal e a garantia de que a solução está a proporcionar os benefícios pretendidos.
4. Melhoria contínua: As iniciativas de IA bem-sucedidas nunca estão verdadeiramente concluídas. As organizações têm de aperfeiçoar e otimizar continuamente as suas soluções de IA para garantir que estas se mantêm alinhadas com os objectivos de negócio e fornecem valor a longo prazo.

Indicadores-chave

Seguem-se indicadores-chave que as organizações podem utilizar para medir o seu progresso no sentido do sucesso com a IA:

1. Impacto no negócio: O impacto das soluções de IA nas operações comerciais, na experiência do cliente e no crescimento das receitas é um indicador crítico de sucesso. As organizações devem medir o impacto da IA em termos de indicadores-chave de desempenho (KPIs) que se alinham com os objectivos empresariais.
2. Qualidade e acessibilidade dos dados: A disponibilidade e a qualidade dos dados são factores críticos para o sucesso das iniciativas de IA. As organizações devem medir o seu progresso na melhoria da qualidade e acessibilidade dos dados e garantir que as suas soluções de IA são construídas sobre uma base de dados sólida.
3. Eficiência operacional: As soluções de IA devem melhorar a eficiência operacional, reduzindo os custos e aumentando a produtividade. As organizações devem medir o impacto das soluções de IA na eficiência operacional e identificar áreas de melhoria.
4. Adoção pelos colaboradores: As soluções de IA bem sucedidas requerem a adoção e o envolvimento dos empregados. As organizações devem medir as taxas de adoção dos funcionários e garantir que estes possuem as competências e a formação necessárias para utilizar as soluções de IA de forma eficaz.

Para ter sucesso com a IA é necessário, em primeiro lugar, uma referência clara do que é o sucesso, bem como um conjunto de marcos e indicadores-chave que orientem o progresso. As organizações que adoptam a IA estrategicamente, alinhando-a com os objectivos empresariais e medindo o progresso em relação aos principais marcos e indicadores, estarão bem posicionadas para colher os benefícios desta tecnologia transformadora.

Então, está pronto! E agora?

Avaliou o grau de preparação da sua organização para a adoção da IA e identificou as potenciais aplicações da IA que se alinham com os seus objectivos estratégicos. Quais devem ser os seus próximos passos? Eis algumas considerações a ter em conta:

Contratação de um cientista de dados

Uma opção é contratar um cientista de dados para desenvolver e implementar soluções de IA. Os cientistas de dados possuem os conhecimentos técnicos necessários para criar e treinar modelos de IA, bem como a capacidade de analisar e interpretar os dados produzidos por esses modelos. No entanto, a contratação de um cientista de dados pode não ser viável para todas as organizações, dada a elevada procura e o custo associado a este conjunto de competências.

Contratação de um prestador de serviços

Outra opção é contratar um fornecedor de serviços para criar e implementar soluções de IA. Os fornecedores de serviços podem fornecer acesso a uma gama de conhecimentos especializados, desde a ciência dos dados ao desenvolvimento de software, e podem tratar do processo completo de implementação da IA. No entanto, trabalhar com um fornecedor de serviços pode ser dispendioso e pode não estar alinhado com as capacidades e a cultura internas da organização.

Optar por uma plataforma sem código

Uma terceira opção é optar por uma plataforma sem código para criar e implementar soluções de IA. As plataformas sem código permitem que indivíduos sem competências técnicas de programação criem soluções de IA utilizando interfaces de arrastar e largar e modelos pré-construídos. Esta abordagem pode ser económica e permitir que as organizações aproveitem a experiência de funcionários não técnicos.

As plataformas sem código oferecem várias vantagens:

• Económicas: As plataformas sem código podem ser significativamente menos dispendiosas do que contratar um cientista de dados ou um fornecedor de serviços.
• Facilidade de utilização: As plataformas sem código permitem que pessoas sem competências técnicas de programação criem soluções de IA.
• Capacidades internas: As plataformas sem código permitem que as organizações aproveitem a experiência de funcionários não técnicos e criem capacidades internas de IA.
• Tempo de implementação: As plataformas sem código podem permitir um tempo de implementação mais rápido do que outras opções.

Em conclusão, existem várias opções disponíveis para as organizações que pretendem adotar a IA. Embora a contratação de um cientista de dados ou a contratação de um prestador de serviços possa ser adequada para algumas organizações, a opção por uma plataforma sem código pode fornecer uma opção económica, fácil de utilizar e escalável para criar e implementar soluções de IA.

Porque é que a AutoAI sem código é o futuro

A adoção da IA tem sido dificultada pela perceção de que é complexa e requer conhecimentos técnicos significativos. No entanto, os recentes desenvolvimentos na AutoAI tornaram a IA mais acessível do que nunca, permitindo que indivíduos sem competências técnicas de programação construam e implementem soluções de IA.

A AutoAI envolve a utilização da aprendizagem automática de máquinas (AutoML) para construir e treinar modelos de IA. O AutoML é um conjunto de algoritmos que descobrem automaticamente os melhores modelos de aprendizagem automática para um determinado conjunto de dados, sem necessidade de intervenção humana. Esta abordagem pode reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para criar e treinar modelos de IA, permitindo que as organizações se concentrem na utilização da IA para gerar valor e inovação.

As plataformas AutoAI sem código proporcionam uma abordagem simplificada e fácil de utilizar para criar e implementar soluções de IA. Estas plataformas permitem que indivíduos sem competências técnicas de programação criem soluções de IA utilizando interfaces de arrastar e largar e modelos pré-construídos. Podem reduzir significativamente os custos associados à adoção da IA e permitir que as organizações aproveitem a experiência de funcionários não técnicos.

Vantagens da AutoAI sem código

A AutoAI sem código oferece várias vantagens:

Facilidade de utilização

As plataformas de AutoAI sem código permitem que indivíduos sem competências técnicas de programação criem e implementem soluções de IA. Esta abordagem pode democratizar a IA e permitir que as organizações aproveitem a experiência de funcionários não técnicos.

Rentável

As plataformas de AutoAI sem código podem reduzir significativamente os custos associados à adoção da IA. Eliminam a necessidade de cientistas de dados dispendiosos e permitem às organizações criar e implementar soluções de IA utilizando os recursos existentes.

Implementação rápida

As plataformas de AutoAI sem código podem permitir que as organizações implementem rapidamente soluções de IA. Podem reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para criar e treinar modelos de IA, permitindo que as organizações se concentrem na utilização da IA para gerar valor e inovação.

Escalabilidade

As plataformas de AutoAI sem código podem permitir às organizações escalar rapidamente as suas soluções de IA. Podem integrar-se facilmente nos sistemas e processos existentes, permitindo às organizações tirar partido das suas soluções de IA em toda a empresa.

Inverter o jogo: Encontre valor antes de decidir investir

A adoção da IA pode transformar as empresas, impulsionando o crescimento e a inovação. No entanto, não é uma panaceia para todos os desafios empresariais. O investimento em IA requer uma análise cuidadosa e um planeamento estratégico. Envolve a avaliação do grau de preparação da organização para a adoção da IA, a identificação de potenciais aplicações de IA que se alinham com os objectivos estratégicos e a seleção da abordagem correta para a implementação da IA.

Eis cinco pontos-chave a considerar quando se investe em IA:

Pedir um protótipo

Antes de investir em IA, peça um protótipo que demonstre o valor potencial da IA para a organização. Este protótipo deve ser concebido para resolver um problema ou oportunidade de negócio específico. Deve demonstrar como a IA pode impulsionar a eficiência, a inovação e o crescimento.

Ver valor

Avaliar o valor do protótipo, considerando a forma como este se alinha com os objectivos comerciais da organização. Assegurar que o protótipo proporciona benefícios tangíveis, como o aumento da eficiência operacional, a melhoria da experiência do cliente ou o aumento das receitas. Identificar indicadores-chave de desempenho (KPIs) que se alinham com os objectivos comerciais e utilizá-los para medir o impacto do protótipo.

Avaliar a adequação

Considerar como o protótipo se enquadra na infraestrutura tecnológica, capacidades e cultura da organização. Avaliar o grau de preparação da organização para a adoção da IA e identificar quaisquer áreas de melhoria. Assegurar que o protótipo se alinha com a estratégia tecnológica da organização e pode ser integrado nos sistemas e processos existentes.

Investir

Depois de o protótipo ter sido avaliado com sucesso, invista na IA, escolhendo a abordagem que melhor se alinha com os objectivos, capacidades e cultura da organização. Isto pode envolver a contratação de um cientista de dados, a contratação de um fornecedor de serviços ou a opção por uma plataforma sem código. Certifique-se de que o investimento está alinhado com o orçamento e a tolerância ao risco da organização.

Escala

Por fim, dimensionar a solução de IA, integrando-a nas operações e fluxos de trabalho da organização, formando o pessoal e garantindo que a solução está a proporcionar os benefícios pretendidos. Aperfeiçoe e optimize continuamente a solução de IA para garantir que esta se mantém alinhada com os objectivos de negócio e proporciona valor a longo prazo.

Liberte-se da inércia e das inibições e dê o primeiro passo para a adoção da IA. Ao pedir um protótipo, avaliar o valor, avaliar a adequação, investir e escalar, as empresas podem desbloquear o poder transformador da IA para impulsionar o crescimento e a inovação.