Inteligência artificial: da fantasia à realidade

Compreenda o impacto que vai muito além das discussões sobre carros autônomos

Marco Cavallo

24/01/2019

Não há como negar que a Inteligência Artificial (IA) terá um impacto profundo na sociedade e na maneira como as corporações operam e realizam seus negócios em todo o mundo. À medida que a IA se torna mais acessível para as organizações, mudando a natureza do trabalho e do próprio local de trabalho, é importante começar a mensurar e monitorar seus impactos e compreender seus desafios.

 

A tecnologia possui virtualmente um potencial nunca visto de transformar todos os setores da indústria. Nesse cenário, a Inteligência Artificial destaca-se como provavelmente uma das tecnologias mais transformadoras da Era Digital. O papel que as ferramentas e metodologias de IA desempenham em diferentes negócios e seus impactos na economia global tornaram-se temas amplamente discutidos, o que não é surpreendente. A IA tem o potencial de mudar radicalmente como as pessoas vivem e trabalham em maneiras sem precedentes, desde como nos conectamos uns aos outros até como acessamos informações e interagimos com diferentes tecnologias.

 

Embora a revolução da IA ​​seja quase tão antiga quanto a própria indústria de computadores, esta chegou recentemente à conscientização generalizada com o advento dos assistentes pessoais e bots. Porém, seu impacto econômico mais significativa ainda está por vir. À medida que os debates acontecem, a IA continua a evoluir, possibilitando aplicações de reconhecimento facial em smartphones, aplicativos e wearables que usam algoritmos para detectar diabetes e hipertensão com precisão crescente.

 

Grande parte da discussão relacionada com a IA ainda se concentra em torno de sci-fi e pretensões fantasiosas, porém o volume de aplicações práticas em todas as indústrias e segmentos está crescendo rapidamente e de forma exponencial, começando a influenciar diretamente o modo como as organizações conduzem seus negócios, investimentos e estratégias.

A IA pode ser muitas coisas: superestimada, sensacionalista, indefinida, tornando-se difundida e, finalmente, imprevisível de muitas maneiras. Entretanto, o mercado tem se concentrado muito mais em questões voltadas para o consumidor, como carros autônomos, drones entregando mercadorias, ou assistentes domésticos robóticos, sem compreender o grande impacto de curto prazo que a IA tem sobre as operações B2B e Enterprise. As empresas ainda mantêm discussões sobre RPA (Robotic Process Automation), ou automatização de processos robóticos que tem como objetivo automatizar tarefas administrativas repetitivas para economizar tempo dos funcionários e executivos através de uma interface gráfica usada para organizar a sequência de tais tarefas com base em regras, ou padrões que informam a um programa o que fazer sob certas condições.

Enquanto isso, a IA visa automatizar atividades inteligentes que os humanos associam a outras mentes humanas por meio de uma combinação de raciocínio, conhecimento, planejamento, aprendizado, processamento de linguagem natural (comunicação) e percepção (cognitiva). Sistemas que usam a IA supõem e formulam possíveis respostas baseadas em evidências disponíveis podem ser treinados por meio da ingestão de grandes quantidades de conteúdo, e automaticamente se adaptam e aprendem com seus erros e falhas. Entender as diferenças e os potencias das duas modalidades (RPA e IA) é essencial para se iniciar a compreensão de onde o mercado está atualmente e onde pode chegar para que seja possível mensurar os impactos econômicos e transformacionais.

 

O crescimento do mercado global de automação

 

Diversos institutos de pesquisas mostram que o mercado de automação de processos de negócios (BPA – Business Process Automation) está crescendo rapidamente, estimado em cerca de US$ 12,7 bilhões (Hfs Research, 2017) até 2021. Como um subconjunto desse mercado, e apesar de muitas organizações ainda estarem discutindo esta modalidade, atualmente o RPA representa menos de 10% dos projetos globais de BPA, e manterá sua trajetória relativamente menor para outras ferramentas de BPA. A estimativa é que o RPA crescerá para US$ 1,2 bilhão até 2021, com uma taxa de crescimento anual de 36% (Hfs Research 2017), que ainda é significativa para um mercado onde tanto se discute a adoção de IA. O gráfico abaixo mostra como este crescimento está se comportando:

 

 

É amplamente sabido que as organizações simplesmente não podem ser eficazes com uma estratégia digital que não contemple automatizar processos de maneira inteligente. Essa mudança consiste em fazer com que os processos sejam executados digitalmente para que as organizações inteligentes possam expandir seus negócios digitais e criar novas oportunidades. Atualmente, é nesta área que o a RPA agrega mais valor, fornecendo os módulos e ferramentas para a digitalização de processos rudimentares. Dado este fato, é natural que o RPA figure como uma prioridade mais comumente nas organizações, porém isso não implica em um processo de IA.

 

RPA, IA, Analytics: o que está em pauta?

 

Há uma grande importância em entender como as organizações estão usando e orquestrando diversos conjuntos de soluções cognitivas e de inteligência artificial, bem como outras ferramentas no contexto da prestação de seus serviços. Como estas estão transformando proativamente os processos para seus clientes? Claramente a ênfase não está na automação de tarefas ou soluções pontuais isoladas, mas na automação de uma função de negócios ou ponto de vista do processo. Quais são as estratégias de gestão de dados que sustentam a transição para uma metodologia de IA? Compreender a estratégia da empresa para estes tópicos, é um passo importante para que se possa compreender e até mesmo prever os possíveis impactos da IA dentro das organizações e nos contextos os quais estão inseridos.

 

À medida que mais processos passam pelo processo de digitalização, mais valor as organizações podem obter de sistemas cognitivos que se alimentam de padrões de dados para ajudar a orquestrar cadeias de processos mais inteligentes e mais amplos. Naturalmente as empresas têm investido em sistemas de automação de processos e, mais recentemente, os valores aplicados em IA chegam a ser mais de 10 vezes os valores investidos em RPA. Conforme estas soluções amadurecerem, veremos uma convergência real de soluções de Analytics, RPA e IA à medida que a orquestração inteligente de dados se torna o verdadeiro diferencial estratégico para as organizações. O gráfico abaixo mostra como os investimentos em IA e RPA têm se comportado e tendem a se comportar globalmente no período entre 2016 e 2021:

 

 

IA e RPA são dois termos e sistemas distintos. Para simplificar, o RPA é praticamente um software que reduz os esforços humanos e complementa seu trabalho através da adição de funcionalidades automatizadas. Por outro lado, a IA tem o potencial de remover completamente o esforço humano de um processo. Conforme mencionado anteriormente, essas soluções se complementam muito bem e tendem a convergir, por isso é importante perceber que as empresas que hoje já concentraram esforços e recursos financeiros em RPA não terão prejuízos, pois uma vez combinados o potencial da Inteligência Artificial e da RPA, isso capacitará a organização a criar um processo completamente autônomo.

 

Como exemplo prático desta combinação, imagine que uma empresa possui um sistema RPA para colocar seus documentos em um formato específico necessário para que estes sejam digitalizá-los e colocá-los em um software de contabilidade ou governança. Neste caso pode-se utilizar a IA para classificar automaticamente documentos mal-organizados na ordem necessária e, após esta operação, deixar o processo ser manipulado por bots. O conceito da intersecção do RPA, junto com a Inteligência Artificial, é conhecido como Automação Contínua, podendo ainda integrar Analytics, conforme mostra a figura abaixo:

 

 

 

Enquanto cada elemento do Automação Contínua possui uma proposição de valor e uma função distinta dentro das organizações, há crescente convergência entre os três elementos mencionados. Os sistemas de Analytics estão cada vez mais dependentes de ferramentas de IA, como, por exemplo, o Processamento de Linguagem Natural (NLP – Natural Language Processing) para a condução e realização de análises orientadas por pesquisa, redes neurais para exploração de dados e algoritmos de aprendizagem para construir modelos preditivos. Desta forma, é possível afirmar que o ápice da transformação digital das organizações está na interseção entre automação, análise e inteligência artificial.

 

Para que as organizações possam iniciar tais projetos de transformação e automação contínua, não há um ponto de partida preestabelecido, por não ser um processo linear. Porém é essencial que esta entenda com clareza o problema de negócios que está tentando resolver. Outro ponto extremamente importante que as organizações precisam levar em conta é o fato de que a IA não é apenas um mercado isolado, mas esta deve ser vista como um conjunto de tecnologias e módulos diferentes, abrangendo um fluxo contínuo que deve ser discutido no contexto do impacto operacional de cada módulo dentro do negócio, suas capacidades e casos de uso específicos.

 

As grandes expectativas das organizações com Inteligência Artificial

 

Não é algo novo que as expectativas de IA são muito altas em diferentes setores, organizações de todos os tamanhos e em variadas geografias. Embora a maioria dos executivos ainda não tenha visto efeitos substanciais ou até mesmo tangíveis da IA, estes têm uma clara expectativa (e, em muitos casos, a necessidade) de realizá-los nos próximos cinco anos. Uma recente pesquisa do grupo BCG mostra essa tendência de forma aparente, independentemente do tamanho, setor ou geografia da organização, conforme demonstrado no gráfico abaixo:

 

 

De acordo com o estudo, as organizações que foram pesquisadas relataram expectativas semelhantes para os grandes efeitos da IA nos processos, sendo que mais de 59% esperam ver os grandes efeitos e impactos da IA em cinco anos. Quando se observa com uma perspectiva voltada mais às funções e departamentos, a maioria das organizações prevê efeitos consideráveis dentro dos departamentos de tecnologia da informação, operações e manufatura, gerenciamento da cadeia de suprimentos e atividades voltadas para o cliente.

 

  • Tecnologia da informação: O próprio BPA, aqui já amplamente mencionado, serve como um grande exemplo do potencial da IA dentro do departamento de TI. Os serviços de TI registraram um enorme crescimento nos últimos 20 anos. Muitas das atividades mecânicas que eram realizadas por estes departamentos foram terceirizadas ou se deslocaram para países de baixo custo de mão de obra foram, tais como administração do sistema, administração de TI, operações de negócios, verificação. A IA possibilita que as organizações possam desempenhar mais e mais essas tarefas e, apesar de muitas ainda estarem nos estágios iniciais, chegarão ao ponto nos próximos anos. Até lá a maioria, se não todas as atividades, serão completamente automatizadas e autônomas, criando também oportunidades para novos tipos de atividades inovadoras que hoje não existem.

 

  • Operações e manufatura: Os executivos de empresas dos segmentos industriais e de manufatura esperam um grande efeito em suas operações tais como, por exemplo, aumentar as habilidades humanas com AI para melhorar suas operações no campo. Empresas do segmento de petróleo já coletam e utilizam todos os dados que saem dos sistemas de perfuração e criam conselhos para que os engenheiros responsáveis ajustarem seus parâmetros de perfuração para permanecerem na zona ideal e alerta-os para possíveis problemas operacionais e riscos futuros. Outra utilização prática neste segmento é a automatização de análises de falhas, onde os sistemas se capacitam autonomamente ao longo do tempo e criam a inteligência e capacidade de avaliação rápida, mudando seu escopo de meramente fornecer a descrição de riscos para a predição e prescrição para mitigar estes.

 

  • Atividades voltadas para os clientes: As organizações estão aprimorando o atendimento ao cliente através da IA de forma significativa. Muitas organizações estão não somente potencializando a escala de seus negócios com sistema que possuem a capacidade de reconhecimento facial baseada em inteligência artificial mais precisos do que seres humanos, complementando recursos cognitivos, incluindo reconhecimento de voz e imagem, o que pode não somente potencializar vendas, mas prover uma melhor e mais precisa experiência para seus clientes.

 

 AI exige liderança e estratégia

 

Independentemente do setor no qual atua, as empresas têm uma grande oportunidade de aplicar a IA em todas as áreas e criar novas capacidades de negócios para crescimento, lucratividade e sustentabilidade sem precedentes na história corporativa. Porém, para que qualquer organização possa alcançar o potencial da IA de forma plena, estas devem se preparar totalmente para a disrupção que será causada em suas diferentes áreas. Considerando que a IA será um novo fator de produção, esta deverá interagir com os recursos tradicionais corporativos e com a forma com o qual a organização atua, criando novos desafios. Os líderes corporativos terão de evoluir de maneiras novas e inesperadas à medida que seus papéis irão tornar-se cada vez mais interdependentes.

 

Em diversas organizações em diferentes setores, o ímpeto e o interesse pela IA ainda vêm de baixo ou do middle management da organização, dos entusiastas digitais que já observaram e estudaram essas tecnologias e se tornaram pessoalmente empolgados com suas potencialidades. Porém, alcançar o valor da IA para qualquer organização demandará reconhecimento e ação do topo da empresa. Apesar das altas expectativas, a adoção da IA está em um estágio muito inicial, ainda há uma grande disparidade entre expectativa, planejamento e ação. Embora quatro em cada cinco executivos concordem que a IA é uma oportunidade estratégica para suas organizações, apenas cerca de uma em quatro incorporou a IA em algumas ofertas ou processos. O caminho ainda é longo, porém promissor e cheio de possibilidades.