Como estruturar a operação da sua empresa para as mudanças da IA

De acordo com a renomada consultoria Gartner, tecnologias e disciplinas como machine learning, análise prescritiva e preditiva, além de supply chain risk management, integram o chamado “vale da desilusão” na ótica das empresas.

É importante saber desse sentimento manifestado pelo mercado, já que essas tecnologias geralmente integram o escopo de inteligência artificial (IA). O que significa é que, por mais que haja tecnologias incríveis disponíveis, as empresas ainda têm uma grande dificuldade de conseguir implementá-las com sucesso, de forma que tragam efetivamente valor ao negócio.

Grande parte diz estar “pronta” para as mudanças. Mas como se estruturar para fazer o melhor uso possível da IA nas operações de uma organização? Convidamos o sócio-fundador da 7D Analytics, Matheus de Sá Ferreira, que detalha o passo a passo para preparar sua empresa, de fato, para tirar o melhor proveito possível da inteligência artificial.

5 etapas para estruturar a operação da sua empresa com IA

Para Matheus de Sá Ferreira, há algumas etapas necessárias para que uma empresa esteja verdadeiramente preparada para integrar a inteligência artificial nas suas operações. São elas:

1. Faça um diagnóstico de oportunidades de uso da IA

Um bom diagnóstico para avaliar o uso da inteligência artificial em uma empresa envolve, primeiramente, a identificação de áreas dentro da organização nas quais ela pode ser aplicada. Seja na melhoria de processos, no aumento da eficiência ou na geração de novos insights estratégicos, é fundamental entender seu potencial de uso real no dia a dia.

“Recomenda-se priorizar iniciativas que estejam alinhadas com as atividades core da empresa, garantindo que os esforços de implementação se concentrem em áreas que oferecem o maior potencial de impacto positivo e que seja um grande diferencial frente à concorrência”, analisa Ferreira.

Compreender o equilíbrio entre o esforço realizado e os benefícios a serem obtidos com a implantação da IA nas operações também é fundamental. Isso ajuda a determinar quais projetos de IA são viáveis e têm um bom ROI (retorno sobre o investimento).

2. Defina o problema a ser resolvido

Mais do que criar modelos preditivos eficazes, é necessário compreender profundamente os contextos operacionais e as necessidades específicas da organização. É essencial considerar alguns aspectos:

Modo de uso da solução de IA;
Nível de “interpretabilidade” dos resultados gerados;
Frequência necessária de atualizações;
Integração com sistemas existentes;
Avaliação de vantagens que a IA pode trazer quando comparada a soluções alternativas.

3. Monte uma equipe qualificada

Ter um time de profissionais com uma experiência sólida em ciência de dados e inteligência artificial — além de capacidade de articular de forma eficaz as necessidades de negócio com as soluções tecnológicas disponíveis — também é essencial.

Essa equipe pode contar com especialistas que atuam na empresa e têm profundo conhecimento dos processos e objetivos organizacionais, ou ainda com consultores externos que tenham expertise específica em implementações de IA. O cenário ideal é ter um time misto com ambos os perfis.

Seja qual for o caminho escolhido, é fundamental que os especialistas envolvidos nos projetos de IA da empresa tenham ótima comunicação e compreendam com clareza as implicações técnicas e estratégicas do uso da inteligência artificial no contexto empresarial.

4. Comece com um protótipo e faça iterações para evoluir

A partir de tecnologias de código aberto (open source), é possível desenvolver protótipos de forma ágil e econômica antes de realizar um investimento mais significativo em uma plataforma tecnológica específica.

Assim, a viabilidade técnica da solução de IA pode ser validada, além de serem identificadas “quick wins” (soluções simples para otimizar os processos internos em um curto espaço de tempo) com base nos insights obtidos. Isso ajuda a convencer o público interno da empresa a realizar novos investimentos.

Além disso, essa forma de trabalhar possibilita avaliar se os dados disponíveis para explicar o fenômeno em questão são adequados e, assim, revisar a definição do problema de forma iterativa.

5. Expanda o uso da IA e amplie a maturidade do tema na empresa

Após a validação inicial por meio de protótipos, é fundamental expandir a aplicação da IA para outros cenários relevantes dentro da organização. Isso implica não apenas no refinamento contínuo dos modelos e na escala dos dados, mas também na melhoria da governança de dados e na otimização da arquitetura de TI.

“Ao fortalecer a infraestrutura tecnológica e a governança dos dados, a empresa não só aprimora a qualidade e a confiabilidade das análises de IA, mas também aumenta sua capacidade de integrar novos casos de uso com eficiência e segurança”, entende o executivo.

Essa abordagem iterativa e focada em maturidade solidifica as bases da IA existente e também prepara a organização para futuras inovações e adaptações às mudanças do mercado, o que garante uma vantagem competitiva sustentável.

Principais benefícios da IA em operações

A implementação eficaz da inteligência artificial nas operações de uma empresa pode proporcionar uma série de benefícios significativos que impactam diretamente a eficiência operacional, a qualidade dos produtos/serviços e a satisfação do cliente. Estamos falando de:

· Mais visibilidade por meio da análise de dados

A análise avançada de dados permite não apenas mais visibilidade a respeito do que aconteceu e está acontecendo dentro da organização, mas também do que pode ocorrer no futuro. Com a IA, as empresas podem extrair insights detalhados e em tempo real sobre seus processos internos, cadeia de suprimentos e desempenho geral. Isso permite uma tomada de decisão mais embasada e precisa.

· Projeção de cenários

Além disso, a IA também capacita as empresas a projetarem rapidamente cenários de vendas e operações. Ao utilizar modelos preditivos e simulações baseadas em dados históricos e em tempo real, as organizações conseguem antecipar demandas futuras, ajustar estratégias de produção e otimizar a alocação de recursos de forma proativa.

“Isso não apenas aumenta a eficiência operacional, reduzindo custos e minimizando desperdícios, mas também melhora a capacidade de resposta às mudanças do mercado”, destaca Ferreira.

· Personalização em escala

A personalização em escala é mais um benefício potencial proporcionado pela IA. Ao analisar grandes volumes de dados de clientes, como preferências individuais, histórico de compras e comportamento online, as empresas podem oferecer produtos e serviços altamente personalizados.

Isso aumenta a relevância das ofertas para cada cliente, melhora a experiência do usuário e a fidelidade à marca, além de impulsionar as taxas de conversão e o valor médio de compra. O resultado é um aumento de complexidade na gestão das cadeias de suprimentos, que precisará evoluir em nível de processos e automação para poder entregar essa visão.