Nada mais nos separa do futuro em que a Inteligência Artificial será parte do nosso cotidiano.

A tecnologia tem avançado muito rapidamente nos últimos anos. Dados de vários tipos são produzidos e armazenados em grandes quantidades, serviços de processamento de dados em nuvem se tornam cada vez mais acessíveis e as técnicas de fronteira permitem transformar os dados em inteligência; ou seja, nada mais nos separa do futuro em que a Inteligência Artificial (ou Artificial Intelligence, AI) será parte do nosso cotidiano.

Diante desse contexto, muito se discute sobre como será a interação da máquina “inteligente” com os humanos no mercado de trabalho. Especificamente um tema se mostra intrigante para as empresas: qual será o efeito da introdução da Inteligência Artificial sobre os recursos humanos da minha empresa?

Apesar das muitas previsões que alertam para a substituição de pessoas por robôs, o que se observa na prática é que a variação da empregabilidade vai depender da solução que se emprega, do setor de atuação ou do estágio de aplicação da solução. De acordo com pesquisa realizada pela consultoria McKinsey[1] com executivos que desenvolveram projetos de AI, mais de um terço dos entrevistados relatam menos de 3% de alteração no tamanho da força de trabalho por causa da implantação da AI, e apenas 5% dos entrevistados relatam uma alteração superior a 10%.

Uma outra estratégia de projetos de Inteligência Artificial busca gerar valor para a companhia por meio de aumento da produtividade dos seus funcionários. Segundo a pesquisa da IFS global, muitas empresas (61%) justificam o investimento em AI como um recurso para ajudar colaboradores a se tornarem mais produtivos. O desafio que se coloca para as empresas, então, não é simplesmente tecnológico. Após o desenvolvimento de soluções de AI, o passo seguinte é incorporá-los no dia a dia da operação dos seus funcionários, de forma a aumentar a produtividade do trabalho. Uma falha nesse passo pode colocar tudo a perder.

De acordo com pesquisa realizada com 400 executivos pelo Economist Intelligence Unit, dentre os três riscos principais para adotar ou aumentar o uso da AI, dois estão relacionados à capacitação da força de trabalho. Trinta e seis porcento (36%) dos entrevistados informaram que sua organização pode não ter os recursos, em termos de pessoas ou ferramentas, para implementar efetivamente a AI. Logo atrás, com índice de 35%, apareceram as preocupações em como convencer os funcionários a adotar novas tecnologias ou aprender novas habilidades.

Na prática, a tendência a se observar nas empresas será a formação de times técnicos em AI e Data Science, em conjunto com o treinamento e capacitação de pessoal interno não-técnico que, para colocar em prática os novos sistemas, precisará compreender seu funcionamento. O time técnico, que será formado por engenheiros e cientistas de dados, será responsável pela estruturação de bases de dados, treinamento de modelos e desenvolvimento de sistema.

Esses profissionais, apesar de disputados, podem ser encontrados fora da empresa. Já a equipe de Data Translators[2], que será a responsável por extrair o máximo de valor a partir dos sistemas, deverá combinar conhecimento prático do setor (domain knowledge) com o conhecimento mínimo dos novos sistemas, de forma  a poder criticar os resultados da AI (a máquina não é infalível!) e maximizar seus efeitos no negócio. Este profissional será muito raro e a principal forma de tê-lo é formá-lo internamente na empresa, por meio de treinamento especializado.

Uma força de trabalho que compreenda claramente os benefícios que a AI traz para seus trabalhos e esteja equipada com as habilidades necessárias para usar essa tecnologia estará bem posicionada para identificar novas oportunidades, não apenas para aumentar a produtividade, mas também para o desenvolvimento da carreira pessoal. Cabe aos empregadores inteligentes estarem atentos para dar a devida importância tanto ao desenvolvimento tecnológico quanto ao desenvolvimento das equipes internas.

*[1] “Global AI Survey: AI proves its worth, but few scale impact”.

*[2] McKinsey (2018) “Analytics translator: The new must-have role”.

***Por Edmilson de Siqueira Varejão, Sócio-Fundador da Startup AI Consult, mestre e doutorando em economia pela Fundação Getúlio Vargas (FGV)

****Artigo previamente publicado no IT Forum 366

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A importância da ciência de dados já está clara para o ganho de competitividade no mercado. Muitas empresas já estão certas disso.

Porém, o fato é que muitas organizações ainda se perdem na hora de definir qual solução em inteligência artificial (IA) empregar frente ao problema que vivenciam.

Assim, acabam não adotando ou adiando projetos de inovação.  

Alcance da inteligência artificial

Estudo global da consultoria Gartner realizado em 2017 já apontava que, apesar de a inteligência artificial despertar grande interesse de organizações globais, 54% dos projetos em ciência de dados estruturados entre 2015 e 2017 não foram sequer iniciados ou foram implementados apenas parcialmente.

Parte desse cenário se dá pelo fato de muitas companhias ainda serem seduzidas pelos algoritmos mais modernos e sofisticados. Sem priorizar a adequação do processo à estrutura da empresa, aos processos corporativos do cotidiano e, principalmente, às pessoas. 

Afinal, a inteligência artificial não se encerra na tecnologia.

Trata-se de uma transformação digital que influi na cultura organizacional das empresas e exige das lideranças aprender e treinar colaboradores para o trabalho com os algoritmos.

É a estrada para a tomada de decisão baseada em dados, que é o que realmente pode trazer mais produtividade, eficiência e competitividade às organizações.

Jornada da inteligência

Recentemente conduzimos a jornada de workshops gratuitos Inteligência Artificial para Tomadores de Decisão em diferentes capitais, como Vitória, São Paulo, Rio e Porto Alegre.

O objetivo era entender as principais dúvidas e anseios das corporações e orientar tomadores de decisão quanto aos passos a serem dados para a transformação digital de fato.  

Assim, a partir do que mapeamos nos eventos e da nossa experiência na startup AI Consult, atendendo empresas no Brasil e Estados Unidos, listamos seis passos fundamentais para ajudar as companhias a avançarem na transformação digital com a IA, adotando critérios assertivos para a escolha da melhor solução, de forma sustentável e envolvendo pessoas: 

1. Organize os dados

A inteligência artificial pressupõe uma visão preditiva, mas as previsões só acontecem em cima de dados.

Assim, é preciso ter um histórico, um banco de dados, seja qual for o porte da empresa.

Caso a sua empresa ainda não possua os dados necessários, nunca é tarde para começar a gerá-los.

2. Defina o problema a ser solucionado e objetivos a serem alcançados

Feito isso, não há um só caminho para iniciar o processo.

Temos visto duas trajetórias: a primeira é o top-down, em que a instituição define estrategicamente que deve investir na inclusão de soluções inovadoras de IA e data science.

Essa decisão já sinaliza uma certa maturidade da empresa.

O segundo caminho é o bottom-up, em que uma área da instituição realiza um projeto pontual e, a partir daí, identifica outras oportunidades na companhia e, aos poucos, vai avançando e se tornando mais inovadora. 

3. Desenvolva os algoritmos, dando preferências à simplicidade

Há algumas aplicações, já testadas em diversas localidades ou empresas do mundo, que são reconhecidamente bem-sucedidas e documentadas.

Em muitos casos replicar essas soluções na organização que vai iniciar um projeto pode gerar alto ganho com baixo risco.

O papel da consultoria é justamente encontrar o melhor projeto para cada empresa, o que envolve entender e discutir o problema diagnosticado e avaliar os dados disponíveis.

Quanto mais simples forem as técnicas (sem prejuízo da qualidade), maiores serão as chances de a equipe compreendê-las, participar do seu desenvolvimento e, posteriormente, ter maior utilização. Isso é muito importante.

4. Redesenhe os processos e protocolos

O algoritmo de inteligência artificial somente proporcionará valor para a empresa se for integrado ao dia a dia da organização.

Para isso acontecer é necessário que todos os stakeholders do processo estejam convencidos e conscientes da sua importância, desde o funcionário do chão de fábrica, que fornece dados que serão utilizados pelo modelo, até o usuário final, responsável pela tomada de decisão a partir do resultado do algoritmo. 

5. Valorize a experiência adquirida pela empresa

A experiência adquirida pelas pessoas chave da empresa deve ser levada em consideração na construção dos algoritmos e, sobretudo, na sua aplicação.

Vale ressaltar que a inteligência artificial não é infalível; ou seja, a combinação de pessoas experientes, tecnologia de ponta e processos bem desenhados maximizará os resultados do projeto.

6. Treine a equipe

A crença de que a IA rouba postos de trabalho é exagerada.

O que a inteligência artificial requer é treinamento para que as pessoas saibam trabalhar melhor com os algoritmos, em uma somatória.

A tomada de decisões baseada em dados é das pessoas e deve ser o objetivo das organizações. 

*Por Edmilson Varejão e Vinícius Pantoja, sócios fundadores da AI Consult

**Artigo previamente publicado em Inov.jor

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Para a Startup AI Consult, muitas empresas reconhecem a necessidade de se aplicar as tecnologias mais inovadoras, mas esbarram no desconhecimento de como deve ser a adequação às necessidades do negócio, para gerar mais valor e produtividade

O estudo global do Gartner, empresa mundial em pesquisa e aconselhamento corporativo, realizado em 20 17, apontou que, apesar da Inteligência Artificial- IA, despertar grande interesse das organizações globais, 54% dos projetos em ciências de dados estruturados entre 2015 e 2017 não foram sequer iniciados ou foram implementados apenas parcialmente em processos produtivos.

Para a startup AI Consult, que apoia empresas brasileiras na aplicação de inteligência artificial em diversos segmentos da economia, os dados reforçam sua experiência de que um dos fatores de sucesso em projetos desse tipo é desenvolver a solução mais adequada a partir da identificação de quando, por que, como e qual tecnologia em inteligência artificial implementar. “A inteligência artificial é a nova eletricidade do mercado. Muito embora a importância da ciência dos dados já esteja clara para o ganho de competitividade, o fato é que muitas empresas ainda se perdem na hora de definir qual solução empregar frente ao problema que vivenciam, e acabam não adotando ou adiando projetos de inovação”, diz Edmilson Varejão, mestre e doutorando em economia pela Fundação Getúlio Vargas – FGV, especialista em Data Science pela UCLA, dos Estados Unidos, e um dos sócios-fundadores da AI Consult.

A AI Consult atua no Brasil e nos Estados Unidos orientando organizações sobre as diversas soluções e infinidade de aplicações técnicas que a sigla IA sintetiza hoje no mercado. A Startup desenvolve também produtos inovadores e sob medida em machine learning e data analytics, nas áreas de predição de falhas em equipamentos para redução de custos (manutenção preditiva), modelagem inteligente para otimização de estoques, predição de evasão de clientes e elaboração de indicadores-chave em Big Data, entre outras.

Desafio é incluir AI no dia a dia da empresa

O mesmo estudo do Gartner também apontou que quase 60% dos líderes que já estavam gerenciando projetos em Inteligência Artificial naquele período, disseram que o lançamento real poderia levar o dobro do tempo do que o que fora planejado inicialmente, no começo das ações. Segundo a AI Consult, isso acontece também porque muitas organizações são seduzidas pela técnica mais sofisticada e deixam de priorizar a adequação à estrutura e aos processos corporativos que vivenciam no cotidiano. “Nesse contexto, o foco da AI Consult vai além da implementação dos algoritmos mais modernos, e trabalha sobretudo para incluir os resultados da Inteligência Artificial no dia a dia do cliente, ou seja, para que a tecnologia realmente faça sentido e gere valor de maneira sustentável”, explica Vinícius Pantoja, mestre em economia pela FGV, reitor da Princeton School of AI, nos Estados Unidos; certificado em Data Science pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) e sócio-fundador da AI Consult.

Por isso, para aliar eficácia aos projetos de AI e contribuir para a redução desse percentual de soluções descontinuadas ou mesmo abortadas, a AI Consult apoia-se na experiência em consultoria e na formação econômica dos sócios para identificar os gaps e dores do cliente e, a partir daí, por meio de uma equipe de especialistas em ciências de dados, identificar a melhor solução de AI, redesenhar processos operacionais da empresa a partir dos resultados dos algoritmos e trabalhar na manutenção desses processos com ajustes e treinamentos.

Cultura da tomada de decisões baseada em dados

Sob esse fluxo de trabalho, a AI Consult oferece soluções de Gestão Inteligente de Ativos Industriais (Plataforma GIAI), plataforma que hospeda os dados relevantes e os utiliza para prever, por meio de uso de inteligência artificial, quais máquinas e equipamentos possuem maior chance de falha e recomenda manutenção preditiva; Nowcasting – que usa a AI para estimar com agilidade variáveis macroeconômicas, regionais e setoriais, como PIBs estaduais e indicadores em áreas como energia elétrica, óleo e gás; Marketing, com algoritmo que usa dados em tempo real para auxiliar as empresas nas estratégias de gestão de estoques e gestão da base de clientes; entre outras aplicações, a partir das necessidades e desafios do cliente.

A ideia é sempre contribuir para a construção da cultura da tomada de decisão baseada em dados (data-driven decision making), o que compreende um trabalho feito sob medida para cada empresa, capaz de mudar completamente a história de qualquer negócio. “Em outras palavras, dominamos as técnicas mais sofisticadas, mas entendemos que elas são o meio e não o fim em um processo de inclusão de AI no dia a dia de uma empresa, de forma real e transformadora”, completa Edmilson.

*Artigo previamente publicado por InforChannel

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Para quem não está familiar com a expressão 4.0, esse é um termo que faz referência à Quarta Revolução Industrial (mas que não se concentra apenas ao setor industrial). Representa maneiras inteiramente novas pelas quais a tecnologia se torna incorporada nas sociedades e até em nossos corpos humanos. Alguns exemplos de inovações são interconectividade, automação, aprendizado de máquinas e armazenamento e processamento de grandes bases de dados em tempo real.

O Papai Noel recebeu os pesquisadores acompanhado do seu time de duendes cientistas e engenheiros de dados. Ele explicou que há algumas décadas decidiu adotar um sistema de trabalho baseado em dados (data-driven) como forma de atender à crescente demanda com mais sustentabilidade. Após um período de adaptação cultural ao novo sistema de trabalho, ele conta que hoje já possui uma universidade corporativa que capacita os duendes. “Passamos por um processo de transformação digital de três pilares: tecnologia, pessoas e processos. Foi determinante para o sucesso o redesenho dos nossos processos e o treinamentos específicos para as diferentes áreas”, disse o duende líder do time de inovação.

Dentre as muitas tecnologias utilizadas, algumas chamaram a atenção dos pesquisadores. Uma delas é o processo de recebimento de cartas. As milhões de cartas recebidas todos os anos são escaneadas e as informações contidas são extraídas por meio de RPA (Robotic Process Automation). O primeiro passo é o uso de OCR (Optical Character Recognition) para transformar as imagens geradas a partir do escâner em texto digitalizado.

Em seguida, que é a parte mais delicada, o robô realiza leitura que analisa o conteúdo e extrai as informações mais relevantes, como presentes desejados e declarações sobre comportamento. Para isso foram desenvolvidos algoritmos de NLP (Natural Language Processing). “o robô identifica automaticamente o idioma e traduz para Javanês. Temos um algoritmo de Análise de Sentimento e Subjetividade capaz de extrair informações subjetivas da carta, como estados afetivos e emoção, que nos auxilia a avaliar o comportamento da criança ao longo do ano”, reforçou o duende responsável pelo RPA.

A área de marketing utiliza essas informações e aplica algoritmos de Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning) para criar clusters de presentes solicitados; isto é, agrupar os milhares de produtos solicitados em grupos semelhantes, de forma a facilitar o planejamento da produção. Como muitas cartas são recebidas na véspera do Natal, foram desenvolvidos algoritmos preditivos que combinam dados demográficos, socioeconômicos e, principalmente, de redes sociais para estimar a demanda de cada cluster de produto com meses de antecedência.

“Ultimamente incluímos nos nossos algoritmos os dados de navegação das crianças na internet. Com isso já aumentamos para 98% a taxa de acerto da cesta de pedidos da criança”, disse a duende responsável pelo marketing. O supply chain atua próximo às áreas de produção e marketing. Primeiro, utilizam as projeções de demanda para realizar projeções das compras necessárias. Porém, historicamente a área de produção tinha muitos problemas com falhas de equipamentos no último trimestre do ano, época de pico da produção e frio intenso.

A solução tecnológica foi investir em IoT (internet of things), por meio de instalação de sensores nas máquinas, para acompanhamento em tempo real. “a área de inovação desenvolveu um algoritmo de Manutenção Preditiva que utiliza os dados dos sensores para prever a falha da máquina antes dela acontecer. Agora não temos mais sustos na produção”, disse o duende líder da área de produção.

As inovações não param por aí. O Papai Noel espera ter novidades já para o próximo natal. Um dos projetos prioritários é redução do churn rate; isto é, a redução da quantidade de crianças que deixa de acreditar no natal. Para isso está em desenvolvimento algoritmo que utiliza dados também de redes sociais, bem como o próprio conteúdo da carta, para prever a probabilidade que cada criança tem de deixar de acreditar. De posse desse algoritmo a área de marketing elabora a estratégia de retenção por tipo de criança. “Nossa meta é ter de volta 100% das crianças acreditando no Natal”, disse a duende responsável pelo marketing.

Os pesquisadores concluíram que as técnicas descritas no texto podem parecer tão reais quanto a existência do Papai Noel, mas já existem e são disponíveis para todas as empresas que desejam ter resultados inacreditáveis.

*Artigo escrito por Edmilson Varejão [Mestre e Doutorando em Economia pela FGV e CEO da Startup AI Consult] para o portal Convergência Digital

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