Quais são as aplicações e os impactos da inteligência artificial nas empresas?

Recentemente, as redes sociais foram palco para diversos debates sobre inteligência artificial, por conta da popularização do ChatGPT, ferramenta de automação de texto da Open AI.

Inclusive, algumas pessoas manifestaram o medo de serem substituídas pela IA em suas funções e, consequentemente, de ter seus empregos roubados pela tecnologia.

O ponto é que, sim, a IA vai trazer transformação para o mercado de trabalho. Ela não roubará empregos da forma como imaginamos, mas exigirá uma mudança de postura. As pessoas precisarão se adaptar à transformação digital e entender como usar a IA em suas rotinas de trabalho.

Por isso, a ideia deste artigo é explicar as aplicações da inteligência artificial e quais os impactos dessa tecnologia nas empresas.

O que é inteligência artificial (IA)

A inteligência artificial é uma tecnologia que dá aos recursos eletrônicos a capacidade de pensar, agir, lembrar, tomar decisões e resolver problemas como se fossem seres humanos.

Como o próprio nome sugere, a inteligência artificial fornece a uma máquina a capacidade de pensar de forma semelhante a uma pessoa. Ou seja, dispõe de uma lógica parecida com o raciocínio humano para desempenhar atividades semelhantes.

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Assim, os computadores executam tarefas de acordo com o conjunto de regras programadas — os algoritmos, que funcionam através de IA. Os chatbots e Big Data são dois exemplos disso.

Então, a partir da inteligência artificial, é possível prever o comportamento de um público consumidor, tomar decisões a partir de dados de circunstâncias passadas e fazer um prognóstico sobre o futuro.

O ChatGPT, por exemplo, é um modelo de linguagem, que consegue criar textos escritos de forma natural e coerente. Hoje em dia, ele vem sendo utilizado em aplicativos de escrita automatizada, assistentes virtuais e chatbots.

Para que serve a inteligência artificial?

Que a inteligência artificial tem inúmeras aplicações, isso nós já sabemos. Mas para que serve inteligência artificial no contexto empresarial?

Acredite, muitas pessoas usam inteligência artificial para criar nomes de empresas e até mesmo de estabelecimentos, usando seu potencial de insights e combinações criativas. Confira abaixo alguns dos principais usos de IA no ambiente corporativo:

• Automação de processos;
• Processamento e análise de dados;
• Atendimento ao cliente;
• Personalização da experiência do (a) cliente;
• Otimização da eficiência logística;
• Recrutamento e seleção de talentos;
• Detecção de ameaças contra ataques cibernéticos;
• Otimização de processos de produção
• Previsão de falhas em equipamentos;
• Assistência virtual para pessoas colaboradoras;
• Análise preditiva;
• Aprimoramento de produtos e serviços;
• Análise de sentimento em relação a produtos e marcas.

Esses são apenas alguns exemplos da aplicação de inteligência artificial, que deixa claro seu potencial para otimizar processos, melhorar a tomada de decisões, impulsionar a inovação e aumentar a competitividade nas empresas.

Machine learning e deep learning

Inteligência artificial, machine learning e deep learning são três tecnologias que se relacionam e que, apesar de desempenharem trabalhos distintos, são complementares entre si.

A inteligência artificial, como um todo, representa a capacidade de uma máquina de processar e replicar o comportamento humano. É, portanto, um conceito mais amplo, que engloba os demais.

O Machine learning, por sua vez, é um modelo de inteligência artificial que auxilia o aprendizado da máquina e que funciona a partir de dois elementos principais: análise estatística e análise preditiva.

Ambos têm capacidade de detectar padrões e gerar insights com informações de circunstâncias passadas. Ou seja, à medida que é exposto a novos dados, o Machine Learning evolui.

Um exemplo de Machine Learning é o feed do Instagram. A partir de informações dos conteúdos que a pessoa consumiu no passado, o Machine Learning personaliza os conteúdos que aparecerão no feed.

Outros exemplos de Machine Learning são o reconhecimento facial e o suporte às pessoas clientes.

O Deep Learning, por fim, é uma das tecnologias mais recentes de IA. A partir de redes neurais, que simulam o comportamento do cérebro, ele processa e analisa diversos dados complexos.

Assim, o Deep Learning funciona como uma subárea do Machine Learning — ambos atuam no processamento de dados. Isto é, o Machine Learning estabeleceu os fundamentos para o Deep Learning evoluir.

A diferença entre eles se refere à autonomia. Enquanto o Machine Learning exige que uma pessoa profissional faça escolha manual dos recursos que devem ser processados, o Deep Learning é completamente intuitivo.

Alguns exemplos de Deep Learning são a identificação de fraudes e a análise de sentimentos.

Quais as abordagens da inteligência artificial

Assim como acontece com as pessoas humanas, a inteligência artificial também utiliza diferentes formas de aprender.

Os três métodos estatísticos — e abordagens para processar dados, da inteligência artificial são:

Regressão

A regressão serve para fazer um mapeamento das variáveis de entrada para prever os resultados de saída.

Ou seja, serve para os algoritmos de aprendizagem supervisionada, especialmente para antecipar resultados em que já se tem uma ideia de quais são as possibilidades de desfecho.

Classificação

A classificação, por sua vez, atua a partir de duas ou mais variáveis, através do agrupamento dos resultados em várias categorias.

Clustering

Por fim, o clustering está entre os métodos que usam algoritmos de aprendizagem não supervisionada.

Isto é, um modelo que recebe muitos dados que não têm rótulos e, portanto, não há perspectiva de prever o resultado final.

Assim, a ideia é justamente reconhecer padrões e, a partir deles, encontrar uma lógica entre os dados.

Quais as aplicações da inteligência artificial nas empresas

Sendo assim, a inteligência artificial pode ser aplicada em diferentes etapas do processo de uma organização: na produção, na gestão de pessoas até no atendimento às pessoas clientes.

Essas são algumas dessas possibilidades:

Chatbots

Os chatbots são ferramentas que ajudam a otimizar o atendimento às pessoas clientes. Nesse caso, todo processo de contato com essas pessoas é feito por máquinas e interações pré-programadas.

Ou seja, a empresa cria roteiros e encadeamento de conversas para usar nos chats e nos telefones da empresa.

Além de otimizar e agilizar o processo, os chatbots auxiliam a padronizar a experiência da pessoa consumidora. Como consequência, também auxilia a melhorar a comunicação e a experiência com seu público.

Automação de processos

A inteligência também serve para fazer a automação de processos. Ou seja, fazer com que processos — que antes eram manuais, fiquem mais independentes da interação humana.

Isso ajuda a empresa a otimizar seus processos e a obter melhores resultados, especialmente diante da redução de erros e do aumento da produção e eficiência.

A automação de processos funciona para diferentes setores da empresa, desde a logística até a produção.

Alguns exemplos da automação de processos por inteligência artificial são o RPA (robot process automation), URA (unidade de resposta audível) e BPM (business process management systems).

Recrutamento e Seleção

Além do mais, a inteligência artificial também pode servir para fazer o recrutamento e seleção de pessoas.

Para isso, entre muitos currículos de todos os tipos, a ferramenta ajuda a fazer o mapeamento de pessoas mais adequadas às vagas abertas, a partir das habilidades e competências necessárias para os cargos.

Essa ferramenta otimiza todo processo de recrutamento, fazendo com que a empresa contrate a melhor pessoa candidata em menos tempo e com menos esforço das pessoas colaboradoras.

Ainda, a partir de configurações específicas, a IA também serve para identificar as pessoas mais condizentes com fit cultural.

Entre tantos outros benefícios, essa tecnologia também permite que a opinião das pessoas recrutadoras não interfira tanto no processo. Assim, o processo também se torna menos parcial e com menos vieses.

Desenvolvimento de produtos

Por fim, a inteligência artificial atua, inclusive, no desenvolvimento de produtos. Os dados apontam que as ferramentas de IA podem dobrar a produtividade de engenheiros e engenheiras.

Um exemplo disso é a ferramenta de codificação Codex da Open AI, que usa redes neurais para, de forma automática, completar tarefas e resolver mais de 30% dos problemas de codificação referentes a tarefas simples, como criar formulários.

Ou seja, é uma proposta de valor extremamente atraente para otimizar processos, especialmente para empresas que têm dificuldade de encontrar talentos para operar nessas funções.

Isso significa que, dos processos internos aos produtos oferecidos, não há dúvidas de que o futuro é tecnológico. Tanto que a não adoção dessa tecnologia provavelmente colocará muitas empresas em perigo.

Qual o impacto da IA nas empresas

Cada vez mais, os impactos da inteligência artificial nas empresas se mostram relevantes. A pesquisa da McKinsey sugeriu que a IA pode automatizar cerca de 15% das tarefas trabalhistas até 2030.

Na prática, esses são alguns dos benefícios que a IA pode trazer para a rotina produtiva de uma empresa:

Aprendizado contínuo

A partir da inteligência artificial, as empresas podem aprimorar seus processos a partir da repetição — ou do histórico de tentativas e erros. Isto é, permanecer em aprendizado contínuo.

Em outras palavras, a IA fornece a capacidade de aprender de maneira autônoma e encontrar respostas e soluções mais assertivas com o passar do tempo — e do acúmulo de dados.

Já que, como já foi dito, o Machine Learning permanece em constante evolução, conforme os novos dados que vão chegando.

Assim, a tecnologia consegue reconhecer padrões com base em dados passados e refinar as interpretações.

Processamento de dados ilimitados

É impossível que as empresas, apenas com trabalho humano, consigam processar todos os dados gerados na atualidade.

Sendo assim, o Big Data funciona a partir de inteligência artificial, para captar, integrar, analisar e interpretar todos os dados.

Então, por exemplo, a partir desse processamento, as empresas podem criar históricos e verificar hábitos das pessoas consumidoras.

Todos esses dados fornecem informações relevantes para a empresa criar estratégias mais assertivas em todas as áreas da organização.

Maior eficiência e produtividade

As ferramentas de IA podem aumentar em quase 140% a produtividade das pessoas colaboradoras nos próximos 8 anos, de acordo com a pesquisa da Ark Invest.

Em termos financeiros, isso representa o aumento de, aproximadamente, US $50.000 por pessoa trabalhadora. Ou US $56 trilhões em todo mundo.

Especialmente a partir da automatização de tarefas burocráticas, a IA ajuda a aumentar o nível de assertividade e velocidade de processos e diminuir a chance de erros.

O resultado disso é o aumento de produtividade de diversos setores da organização e, consequentemente, melhores resultados financeiros.

Todos esses pontos demonstram como a IA é aplicável nas empresas e a necessidade das organizações se adaptarem para acompanhar a transformação digital e serem mais eficientes.

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