Engajamento dos C-Levels e diretores é característica em comum das empresas bem-sucedidas em IA
A implementação desses sistemas precisa ser incluída na agenda estratégica da organização, com a definição de papéis e responsabilidades entre os colaboradores de diferentes áreas do negócio.
A implementação desses sistemas precisa ser incluída na agenda estratégica da organização, com a definição de papéis e responsabilidades entre os colaboradores de diferentes áreas do negócio. (Foto: Freepik)
As empresas já estão implementando seus próprios sistemas de inteligência artificial. O problema está na forma que esse trabalho por vezes é realizado, o que pode inviabilizar a tecnologia ou trazer riscos para o negócio que poderiam ser evitados. De forma geral, não deve haver pressa para criar esses sistemas, já que, antes de mais nada, os testes são imprescindíveis, especialmente em se tratando de sistemas que chegarão ao mercado – desenvolvidos, portanto, para fora da organização. “Com base na experiência recente de implementação de IA no mundo, é possível dizer que as companhias mais eficientes ou bem-sucedidas têm seus diretores e C-Levels engajados, assegurando-se de que os princípios de implementação dessa tecnologia estão sendo efetivamente cumpridos em toda a organização”, diz Tom Edwards, líder mundial em IA generativa na EY.
Ainda segundo o especialista, começar a implementação desses sistemas é sempre desafiador e envolve três passos fundamentais. O primeiro é o banco de dados, havendo necessidade de traçar uma estratégia que inclua a forma como a empresa organiza esses dados, entendendo quais são esses dados e se podem ser realmente usados por um sistema de IA – em conformidade, portanto, com as normas, como a de proteção de dados. O segundo é como esses dados são protegidos em termos de segurança da informação. Há mecanismos efetivos para proteger essas informações? Em caso de incidente de segurança, a organização está preparada para responder adequadamente? E, por fim, como terceiro passo, a empresa precisa avaliar se tem a expertise ou inteligência necessária para construir um sistema de IA – ou se antes deveria se dedicar a conhecer profundamente ou um pouco mais esse universo.
“As organizações bem-sucedidas têm seus C-Levels trabalhando para descobrir como priorizar esses investimentos em IA de acordo com as áreas ou funções mais relevantes para o negócio. Além disso, esses executivos estão definindo o time multidisciplinar de operações, de quem vai fazer o trabalho no dia a dia, a fim de tirar do papel o projeto de IA, por meio da distribuição correta das funções e da criação de cronograma de implementação desses esforços de transformação”, explica Tom. “Isso tudo faz parte de um framework de IA, cujo papel é também priorizar o uso dessa tecnologia com base na área que trará mais valor para o negócio”.
Criação da governança
Para quem está começando, ainda segundo Tom, o ideal é primeiro criar a governança, com a educação como base dela, além dos sistemas de arquitetura e de proteção dos dados. “A organização precisa primeiro saber para onde ir. Depois que tiver ideia para onde vai, é preciso saber as áreas que serão transformadas por meio da IA. Muitos clientes, especialmente de varejo, têm transformado principalmente marketing, por meio de novas experimentações de produtos e serviços; cadeia de suprimentos, com o objetivo de otimizar os processos envolvidos na gestão dos fornecedores; e atendimento ao cliente, com a meta de alçar essa experiência a um novo patamar”, diz Tom.
Em termos de risco, o especialista alerta que os sistemas desenvolvidos para interação direta com o cliente, ou seja, para fora da empresa, são mais perigosos. Isso porque podem de alguma forma ferir a privacidade dos consumidores ou interagir de forma que não seja a esperada – o erro de IA, também chamado de alucinação do algoritmo ou do sistema. “De qualquer forma, mesmo para um sistema de IA usado internamente, o vazamento de dado sensível ou prioritário para o negócio – sobre um colaborador, por exemplo – representa um risco. Por isso, é preciso criar políticas sobre quem usa esses sistemas e suas ferramentas, capacitando essas pessoas, além de assegurar que os modelos estejam realmente adequados e sem vieses inconscientes”, finaliza.