Inteligência Artificial na Gestão de Negócios: o papel das máquinas e das pessoas

Pensar a Inteligência Artificial é trabalho da ciência e da literatura desde a década de 50 – ao mesmo tempo que Alan Turing pensava o primeiro chatbot, Frank Herbert, autor de Duna, também explorava um futuro que a via como perigosa demais para existir. A verdade é que hoje a inteligência artificial é usada nos negócios – e cada vez mais esse é um diferencial para as empresas e carreiras que querem ter sucesso.

O que é Inteligência Artificial, ou IA?

A Inteligência Artificial, ou IA (ou ainda AI, “Artificial Inteligence” no inglês), começou a ser teorizada com o pai da computação, Alan Turing. Responsável por quebrar a codificação nazista na Segunda Guerra, Turing levantou a questão: como saber a diferença entre uma máquina e um humano? Desse modo, bolou-se o Teste de Turing: se um ser humano não souber diferenciar um do outro, a máquina pode ser considerada humana.  Hoje o conceito é um pouco menos filosófico. Inteligência Artificial é um termo difuso, mas a maioria dos que trabalham com ela concordam que Inteligência Artificial é a capacidade que máquinas têm de resolverem problemas de maneira autônoma. Assim sendo, usamos “inteligência artificial” para falar de diversos aspectos diferentes: da Alexa, assistente virtual da Amazon, até carros autodirigíveis e robôs investidores em ações. 

O Big Data e a Inteligência Artificial

Quando nos candidatamos a uma vaga, buscamos por algo próximo a nossa experiência – estágio para graduandos, Júnior para formados, Sênior para aqueles com anos de carreira. Isso porque a experiência diz muito sobre a qualidade do nosso trabalho. O mesmo acontece com as Inteligências Artificiais, e é aqui que mora a importância do Big Data. O Big Data, volumes gigantescos de dados disponíveis a todo momento, são a matéria-prima do “raciocínio” de uma inteligência artificial. O que faz uma inteligência artificial ser tão inteligente (ou burra) quanto seus dados.  Se queremos programar um carro que dirija sozinho, por exemplo, ele não pode bater nem tomar a direção errada. Dessa forma, precisamos alimentá-lo com dados – imagens de objetos a serem evitados, rotas possíveis, dados em tempo real de trânsito, etc. A partir disso, ele poderia decidir a melhor rota do ponto A ao ponto B, te levando para o bar e de volta sem se preocupar com a lei seca. Mesmo que o carro seja a diesel. 

IA na gestão de negócios

Assim como o carro pode tomar a melhor decisão de para onde ir, também uma organização pode antever problemas e identificar melhores tendências através de dados. Com base em um grande banco de dados, uma IA pode perceber que todo caminhão, após três anos de operação, diminui sua eficiência de combustível em 25%, identificando que vale mais a pena trocá-los do que mantê-los, e já separando verba para isso. Tudo isso sem que um executivo precise olhar uma planilha. 

Gestão Orientada a Dados

Uma gestão orientada a dados se vale das informações disponíveis para a tomada de decisão e embasamento de teorias. Metodologias e filosofias como o Lean Six Sigma ajudam a entender criticamente a posição e relevância de cada indicador em uma estratégia, sendo indispensáveis para os líderes que quiserem sucesso. 

Usos da IA hoje

Existem diversos usos para a IA nos negócios – mais surgem a cada dia. Separamos alguns exemplos para identificar de que modo essa tendência já faz parte do seu dia-a-dia.

IA para Chatbots:

Falar de IA’s em chatbots (chats automáticos, em que você envia perguntas respondidas em tempo real por um robô) é quase uma redundância: a primeira IA de que se tem registro, Eliza, foi uma robô-terapeuta capaz de identificar mais de 250 frases, em 1966, por Joseph Weizenbaum.  Embora Eliza não tenha passado no Teste de Turing, muitos dos serviços de atendimento ao consumidor foram otimizados através da utilização de Inteligências Artificiais. Sobretudo com o auxílio do Processamento de Linguagem Natural (NLP, no inglês). Horas-trabalho de profissionais de atendimento, assim como a captação de mais dados se somam a esses robôs que funcionam 24/7.

Processamento de Linguagem Natural, ou PLN

O processamento de linguagem natural é o mecanismo através do qual robôs ou inteligências artificiais compreendem línguas humanas e são capazes de responder a elas. É uma área da computação que une linguística e programação, observada como tendência para os próximos anos. 

IoB – Internet of Behaviour

Seguindo a Internet das Coisas (Internet of Things, ou IoT), hoje trabalha-se com o conceito de Internet do Comportamento, ou IoB (Internet of Behaviour, do inglês). Afim de criar soluções inteligentes de negócios, esse estudo busca assimilar diferenças dos dados de comportamentos de usuários. Perceber que quando um usuário de aplicativo de vendas desbloqueia a tela do celular três vezes dentro de cinco minutos pode indicar uma maior propensão a compras pode te fazer acionar um push up do seu aplicativo para esse público, otimizando as suas vendas. Esse tipo de raciocínio, que demanda dezenas de milhares de dados, só é possível com o processamento algorítmico da Inteligência Artificial. 

Concessão de Crédito

Não é atoa que bancos pedem sua data de nascimento na hora de fazer uma análise de crédito – grandes IA’s calculam como a sua geração costuma lidar com dinheiro, atrelando a isso seu estado de origem, histórico de finanças dos pais e extratos bancários através de modelos algorítmicos preditivos. Cada transação bancária que fazemos entra no cálculo dessa máquina que avalia se valemos ou não o risco do empréstimo.

Gestão de Logística

A pandemia do coronavírus colocou a logística na posição mais perigosa que já esteve: de um lado, houve aumento brusco da demanda por entregas em domicílio, enquanto do outro, o comércio internacional se viu estagnado por barreiras sanitárias. Entretanto, foi necessário desenvolver uma solução logística para o transporte de produtos, levando em considerações dezenas de milhares de rotas e variáveis. Nesse ponto a Inteligência Artificial aparece como facilitadora: capaz de calcular rotas levando em conta velocidade de veículos, consumo de gasolina, taxas alfandegárias e validade de produtos. Ela pode apontar soluções logísticas em minutos – tarefa que demandaria um time dedicado por alguns dias. 

Inovação com IA 

Nunca antes houveram tantos dados em tão pouco tempo e de tão fácil acesso. A disponibilidade de informação hoje faria vergonha a uma Biblioteca de Alexandria. No entanto, é saber usar esses dados para soluções concretas que determina o sucesso ou fracasso da inovação de um negócio usando IA – separamos alguns pontos de atenção

Pergunta que a IA responderá

Em primeiro lugar tenha em mente qual é o problema que você quer resolver com Inteligência Artificial. Esse é o ponto de partida para decidir quais dados alimentar a sua IA, como estrutura-los. E acima de tudo, qual grau de autonomia vale a pena dedicar a essa atividade. 

Dados Enviesados

Um dos riscos para as IA’s, que inclusive as colocam na mira de alguns projetos reguladores, é a existência de dados enviesados, que façam as Inteligências agirem como um humano – o que tira toda a utilidade do projeto. Tenha certeza de que os dados atribuídos a IA estão limpos e livres de vieses computacionais. 

Metadados

Aqui não estamos falando do metaverso, tendência nas conversas recentes. Pelo contrário, os metadados são os dados sobre os dados. Nesse sentido, quando entramos em uma biblioteca, temos o livro Blade Runner (dado) na sessão de ficção científica (metadado). O uso dos metadados no processamento de informação é o passo adiante que diferencia o Big Data dos “muitos dados”.

Tendência na Inteligência Artificial

Como comentamos, a Inteligência Artificial é sujeita aregulações, com a criação de órgãos e comitês especiais, como a Lei Geral de Proteção de Dados. Assim, a posição de Auditor de Dados representa bem o nicho de mercado que está surgindo.  Auditoria de Dados é a capacidade de perceber vieses em dados que alimentem organizações ou Inteligências Artificiais. Sua importância é garantir que as máquinas, incapazes de enfrentar julgamento legal, repercutem preconceitos humanos. O tema é amplamente abordado pelas organizações que visam levantar a bandeira ESG, diferencial competitivo no mercado.