Líderes do setor mostram a sabedoria de apostar tudo na IA

Apesar de toda a atenção que a IA generativa está recebendo agora, a maioria das organizações fez pouco com inteligência artificial. Isso é um grande erro, diz Tom Davenport, Consultor Sênior da Prática de Analytics da Deloitte. As empresas, especialmente as líderes do setor, precisam apostar tudo na IA se quiserem permanecer competitivas.

Para realmente se beneficiar dos investimentos em IA, as organizações devem repensar como humanos e máquinas interagem em ambientes de trabalho, diz Davenport, começando com aplicativos que mudam a forma como os funcionários realizam seus trabalhos e interagem com os clientes. A IA deve ajudar a conduzir todas as decisões de negócios e todas as ofertas de produtos ou serviços.

Essa mensagem está no cerne do novo livro de Davenport, All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence, coescrito com o Diretor da Deloitte Consulting, Nitin Mittal.

“Não agrega muito valor apenas mexer na IA – fazer um experimento aqui e ali”, diz Davenport. “Podemos fazer IA facilmente em pequena escala. Mas integrá-lo à forma como você faz seu trabalho significa incorporá-lo à sua arquitetura de tecnologia existente”.

Em vez disso, as organizações precisam incorporar a IA aos processos e fluxos de trabalho de negócios. Eles precisam aprimorar a equipe para trabalhar com IA. E eles precisam garantir que a tecnologia de IA possa ser dimensionada. Eles também precisam fazer essas coisas ao longo do tempo, para garantir que o mundo não mude de uma forma que torne o esforço contraproducente.

“Há muitos benefícios a serem obtidos com a adoção agressiva de [IA] e seu uso para mudar sua estratégia, seu modelo de negócios e seus principais processos de negócios. Está realmente incentivando as empresas a fazer mais com a IA do que a abordagem prática que a maioria adotou”, enfatiza Davenport.

Aprendendo com aqueles que colhem enormes benefícios com investimentos em IA

No livro, Davenport e Mittal identificam 30 organizações que apostaram na IA e se beneficiaram enormemente com essa estratégia.

“O exemplo mais impressionante é a Ping, na China”, explica Davenport. “A maioria das pessoas não sabe muito sobre ela, embora seja a 16ª maior empresa em faturamento do mundo. Agora é a maior empresa do setor privado na China. A Ping foi fundada como uma seguradora, mas agora possui cinco “ecossistemas” ou unidades de negócios. Além de seguros, eles adicionaram bancos, saúde, Smart City [um negócio de cidades inteligentes] e um negócio de serviços automotivos”.

A Ping cresceu a uma taxa inacreditável, diz Davenport. A empresa criou essa abordagem de ecossistema para permitir que eles façam parcerias com outras organizações e obtenham dados de clientes desses relacionamentos. Eles usam esses dados para criar modelos de IA que fazem um bom trabalho de previsão ou categorização de comportamentos. Eles então expandem cada negócio e obtêm mais dados, diz ele.

“Meu exemplo favorito é o negócio de assistência médica, que criou uma oferta chamada Good Doctor”, continua Davenport. “Durante a pandemia, ficamos impressionados nos Estados Unidos quando as pessoas podiam conversar com seus médicos pelo Zoom, obter uma receita ou qualquer outra coisa. Mas isso vai muito além disso”.

O Good Doctor é um sistema baseado em IA para triagem, diagnóstico e recomendações de tratamento, explica Davenport. Um médico real faz o diagnóstico final e recomenda o tratamento para um paciente, mas o médico obtém recomendações do sistema Good Doctor.

“Para mim, o mais surpreendente é que é usado por quase 400 milhões de pessoas na China, mais do que a população dos Estados Unidos. Eles não têm médicos suficientes na China, então isso fez uma grande diferença no estado da saúde”, diz Davenport.

Outros líderes de IA transformando seus mercados

Outro exemplo retratado no livro é a Shell Oil Co., que adotou a IA em muitas de suas unidades de negócios e a usou para reprojetar vários processos. O exemplo mais dramático é a inspeção das grandes fábricas e oleodutos da Shell.

“Costumava levar literalmente até seis anos para inspecionar todos os aspectos de suas plantas com inspetores humanos”, diz Davenport. “A Shell agora filma por seis dias, usando drones e sistemas de análise de imagem baseados em IA. Eles alcançaram reduções drásticas no tempo para fazer essas inspeções, e também há um benefício potencial de segurança aqui. A Shell também treinou mais de 5.000 engenheiros para serem cientistas de dados cidadãos, em certo sentido. Eles são capazes de interpretar esses dados de inspeção sem ter um histórico profissional em ciência de dados”.

Um terceiro exemplo é a Kroger, uma das maiores varejistas de produtos alimentícios dos Estados Unidos. A Kroger tem uma subsidiária integral de ciência de dados chamada 84 Point 51 Degrees, com sede em Cincinnati. O nome vem da longitude de Cincinnati.

“A subsidiária é realmente impressionante em termos do trabalho de ciência de dados que eles fazem para a Kroger relacionado a produtos de consumo, bem como para as empresas que vendem seus produtos na Kroger”, explica Davenport. “Por exemplo, eles executam um enorme modelo que prevê as vendas em cada unidade de estoque, em cada loja, em toda a coleção de lojas, todas as noites”.

A Kroger também possui o maior programa de fidelidade de supermercado do país. A empresa usa os dados desse programa para prever quais ofertas e promoções de produtos convencerão os membros a aparecer em uma loja local com mais frequência e a comprar mais.

“Eles estão usando o programa de fidelidade para recomendar novos produtos com alto nível nutricional, para incentivar os clientes a comprar no espaço de alimentos saudáveis”, diz Davenport. “Eles também vendem alguns de seus insights de dados para parceiros de produtos de consumo. Acho que eles estão bem à frente de qualquer outro varejista de alimentos nesse aspecto”.

O valor da IA para grandes organizações legadas

O foco principal do livro de Davenport e Mittal está nas organizações legadas que desejam realmente se transformar com IA.

“Não é sobre os nativos digitais que têm muito mais facilidade, já que todos [nessas organizações] já acreditam em IA e transformação digital”, observa Davenport. “Ainda assim, muitas empresas dizem que estão fazendo isso. Mas eles têm muito poucas implantações de IA para mostrar. Eles não o integraram em seu trabalho diário e, portanto, não obtêm nenhum valor econômico real”.

Davenport reconhece que muitas empresas podem se sentir relutantes em fazer um grande investimento neste estágio relativamente inicial da IA “moderna”. Mas o livro pretende demonstrar como as organizações comprometidas com o uso da IA estão obtendo benefícios significativos e, em alguns casos, transformando seus mercados.

Para esse fim, essas organizações líderes são amplas e profundas em termos de adoção de IA, diz Davenport. Eles têm vários casos de uso ou aplicações em produção. Eles usam uma variedade de tecnologias, incluindo aprendizado de máquina. Muitos também usam automação de processos robóticos e chatbots computacionais baseados em linguística.

“O tempo de ficar de fora acabou”, enfatiza Davenport. “De certa forma, estávamos tentando assustar os leitores e dizer: ‘Será difícil alcançá-los se outra pessoa em seu setor estiver fazendo isso e você não’”.

Mais importante ainda, a IA é uma área em que será difícil ser um seguidor rápido, porque requer muitos dados e muitas habilidades que não estão amplamente disponíveis, explica Davenport. As organizações devem começar a investir em IA agora, e existem maneiras de fazer isso de maneira bastante fácil e barata.

“Muitos fornecedores estão incorporando recursos de IA em seus sistemas ERP e CRM, então você pode começar por aí”, diz Davenport. “Mas se você quiser qualquer tipo de vantagem competitiva da IA, provavelmente terá que desenvolver alguns desses recursos por conta própria. Isso significa desenvolver habilidades e recursos tecnológicos para produzir alguns de seus próprios casos de uso”.