Promovendo mais eficiência e agilidade, ferramentas de Inteligência Artificial revolucionam atividades operacionais. Saiba mais sobre essa novidade!
Neste artigo você vai descobrir:
- As principais características e funcionalidades das IAs generativas
- Como as empresas já utilizam esses recursos em suas operações
- Riscos x Potenciais: vale a pena adotá-las?
Desde seu surgimento, em 2020, o Chat GPT roubou os holofotes quando o assunto é Inteligência Artificial. A ferramenta, criada pela Open AI, chamou a atenção pela capacidade de escrever, criar e decodificar textos, códigos e imagens com imensa agilidade.
E principalmente, colocou as IAs Generativas no centro do debate: afinal, elas são o futuro do trabalho?
Classificadas como plataformas e sistemas capazes de gerar informações como textos, códigos e imagens, as Inteligências Artificiais Generativas vivem um momento de expansão e experimentação dentro das empresas.
Segundo o Statista, site especializado em inteligência de dados, o setor de IAs Generativas deve alcançar 66 bilhões de dólares em 2024, com projeção de crescimento para 207 bilhões até 2030.
| A expectativa é que a taxa de crescimento do mercado de IA Generativa chegue ao patamar de 20% ao ano. Fonte: Generative AI – Statista |
Esses números provam que a aplicação da IA Generativa vem aumentando em diferentes setores e departamentos, como financeiro, comercial, marketing, jurídico, tecnológico e principalmente o operacional, uma vez que os sistemas contribuem com eficiência, agilidade e precisão na análise de dados.
O que fazem e quais são as principais IAs Generativas?
Uma das analogias atribuídas para as ferramentas de IA Generativas é da figura do co-piloto. A comparação é intuitiva: tal como essa ocupação, as IAs possuem um papel complementar, auxiliando os profissionais na realização de tarefas e operações do cotidiano.
De forma resumida, a IA Generativa fornece para as empresas oportunidades inovadoras para a otimizar processos, aprimorar a eficiência operacional e impulsionar a tomada de decisões, com base em dados.
| A maioria dos produtos e serviços tecnológicos irão incorporar capacidades de IA generativa nos próximos 12 meses. Fonte: 2023 Gartner® Hype Cycle™ for ITSM |
Para exemplificar a importância dos dados para esse modelo de ferramenta, vamos trazer de novo o já citado Chat GPT.
No início das suas operações, a interface conversacional tinha acesso a 175 bilhões de parâmetros para consulta. Em sua versão mais recente, o chatbot aumentou essa capacidade para 170 trilhões de dados, conforme enfatizou Marie El Hoyek, sócia da McKinsey & Company, no podcast McKinsey Talks Operations.
Apesar de o Chat GPT ser o sistema mais conhecido, existem variadas plataformas que se encaixam no grupo de ferramentas de IA Generativa, que podem ser classificadas nas seguintes categorias:
- Geradoras de conteúdo – São programas capazes de gerar imagens, textos e vídeos a partir de breves descrições e instruções textuais. Se destacam o Chat GPT, Google Gemini, DALL-E e Midjourney.
- Extratoras de informações – Consistem em sistemas de IA projetados para identificar e extrair informações específicas, sendo capazes de analisar grande volume de dados e identificar padrões de conteúdo. O principal exemplo é o BERT, algoritmo do Google que amplia a compreensão da linguagem humana pelo buscador.
- Chatbot – Programas alimentados por IA projetados para interagir com usuários utilizando uma linguagem natural. Como referência, estão os modelos usados pela Uber, Disney, Magazine Luisa e do WhatsApp.
- Tradutores de Linguagem – Sistemas que têm a capacidade de traduzir texto ou fala de um idioma a outro. Para tal objetivo, utilizam algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina para compreender e interpretar o significado das palavras e frases em uma língua de origem. Os principais exemplos são: Google Translate, Microsoft Translator e DeepL.
- Geradoras de Código – Sistemas projetados para criar ou auxiliar no processo de desenvolvimento de software, gerando automaticamente trechos de código-fonte a partir de descrições ou especificações fornecidas pelos desenvolvedores. Nesta categoria se encaixam modelos como o GitHub Copilot, TabNine e Kodex.
E onde as IAs Generativas auxiliam as operações?
Essencial para o funcionamento de uma empresa, a gestão de operações também se beneficia com a implementação de IAs Generativas, principalmente em relação à organização, coleta e centralização da informação e agilidade dos processos.
| Segundo o Mckinsey Global Institute, 50% das atividades colaborativas e gerenciais podem ser automatizadas pelas IAs Generativas |
A adoção de tais ferramentas nas corporações ainda caminha a passos lentos. O relatório IBM Global AI Adopttion Index apontou que apenas 41% das organizações no Brasil implementam ativamente a Inteligência Artificial em suas operações.
Se o uso ainda precisa ser incentivado para grande parte das corporações, existem práticas da aplicação da IA Generativa em operações que trouxeram vantagens para a eficiência e agilidade das operações.
1. Previsão de Demanda e Estoque
Uma das áreas onde a IA Generativa mostra sua força é na previsão de demanda e na gestão de estoques. Algoritmos avançados analisam dados históricos, padrões sazonais e até mesmo influências externas, como eventos climáticos, para prever com precisão as demandas futuras.
Isso não apenas otimiza os níveis de estoque, reduzindo custos, mas também garante que os produtos estejam prontamente disponíveis quando os clientes precisam.
2. Manutenção Preditiva
Setores industriais têm se beneficiado significativamente da aplicação da IA na manutenção preditiva. Sensores IoT (Internet das Coisas) monitoram ativos e máquinas em tempo real, enquanto algoritmos analisam dados para prever possíveis falhas antes que ocorram.
Essa abordagem reduz custos de manutenção, minimiza o tempo de inatividade e prolonga a vida útil dos equipamentos.
3. Roteirização Inteligente
Empresas de logística têm adotado sistemas de roteirização alimentados por IA Generativa para otimizar o transporte de mercadorias.
Os programas consideram variáveis como tráfego, condições meteorológicas e restrições de entrega, criando rotas eficientes em tempo real. Isso não apenas economiza tempo e combustível, mas também reduz as emissões de carbono, alinhando-se com as preocupações ambientais.
4. Análise de Desempenho Operacional
A análise de dados impulsionada por IA oferece visões profundas sobre o desempenho operacional. Métricas-chave são analisadas em tempo real, permitindo ajustes rápidos em processos para maximizar a eficiência. Tais abordagens baseadas em dados é fundamental para tomadas de decisões informadas e melhoria contínua.
5. Atendimento ao Cliente Personalizado
Na gestão de operações, a satisfação do cliente é fundamental. Ferramentas de IA capacitam o atendimento ao cliente, personalizando interações com base no histórico do cliente e preferências. Isso não apenas melhora a experiência do cliente, mas também contribui para a fidelização.
6. Procurement
Englobando atividades que envolvem a negociação entre organizações e fornecedores, cotação, distribuição de pedidos e acompanhamento de contratos, o Procurement é outra área beneficiada pelo uso da IA Generativa.
As plataformas de busca poupam o tempo de buscas manuais por históricos de preços e tendências externas ao facilitarem a procura com perguntas programáticas, que fazem os algoritmos trabalharem em busca das informações necessárias.
O potencial das IAs Generativas superam os riscos
Uma série de preocupações legítimas dificultam a implementação dos sistemas de IA Generativa nas áreas operacionais das empresas. A primeira delas são as fontes de dados utilizadas pelas ferramentas, já que elas são a base para a tomada de decisão e com dados pouco qualificados, a probabilidade de erro é maior.
Para contornar esse obstáculo, as empresas vêm criando programas de governança de dados, para qualificar e padronizar a entrada de informações em seus negócios. Com tais cuidados, há uma preparação para usar IA para entregar valor aos resultados obtidos.
Outro questionamento frequente é relacionado à propriedade intelectual de conteúdos criados conjuntamente aos recursos de inteligência artificial. Afinal, a criação de textos, imagens e códigos terá os créditos da ferramenta ou de quem a operou?
A resposta para tais dúvidas passa pelo uso equilibrado de tais ferramentas automatizadas. É fato que as máquinas desenvolveram uma grande capacidade analítica e criativa, mas elas foram inspiradas no comportamento humano.
Ou seja, ao assumir a liderança e utilizar o potencial inovador e decisório, os profissionais podem extrair o melhor resultado dos processos, aproveitando a capacidade de síntese da IA Generativa para propor novas soluções.
Também vale ressaltar os focos de atenção com a privacidade e vazamento de dados. Contudo, enquanto os ataques cibernéticos crescem em volume e complexidade, a IA está ajudando os analistas de operações de segurança a ficarem à frente das ameaças.
Tecnologias como machine learning facilitam a análise de milhões de fontes e fornecem percepções para profissionais que podem diminuir o ruído dos alertas diários, avaliar recomendações e reduzir drasticamente os tempos de resposta.
Ao final, o saldo é positivo, uma vez que a IA Generativa melhora as técnicas de gestão, automatiza processos complexos e aumenta a produtividade da equipe.
Os receios quanto ao aprendizado do uso dos novos recursos pode ser contornado com treinamentos e capacitações constantes, nas quais as corporações apoiam o desenvolvimento de habilidades a partir do acompanhamento contínuo e incentivo à inovação.
Outro método eficiente é o estímulo à utilização de sistemas automatizados na rotina de trabalho, como no Runrun.it. Completa, a plataforma conta com uma central de automações que simplifica a organização e distribuição de demandas, o monitoramento das tarefas e a entrega das atividades. Faça o teste grátis: https://use.runrun.it/
