A Revolução da Inteligência Artificial nos Negócios: Descubra Como Isso Mudará Tudo!

A inteligência artificial (IA) é para os negócios o que os telescópios são para a observação das estrelas - um incrível impulso tecnológico que amplia, esclarece e ilumina as decisões de negócios. A tecnologia habilitada por IA impulsiona tudo, desde algoritmos que filtram e-mails de spam até sistemas complexos que podem dirigir carros sem a intervenção humana. Os avanços na IA na última década têm sido nada menos que surpreendentes. Graças aos avanços no poder de computação e ao crescente volume de dados disponíveis para treinar modelos, o crescimento da IA e do aprendizado de máquina (AM) tem sido exponencial. As máquinas agora podem ensinar-se a jogar e vencer os melhores jogadores do mundo em jogos habilidosos como xadrez, Go e inúmeros outros jogos de estratégia digital. E, de maior consequência, as máquinas provaram ser melhores do que os humanos na detecção precoce de câncer de pulmão. À medida que essas ferramentas se tornam cada vez mais onipresentes, há cada vez menos áreas onde seu impacto não é sentido. Os negócios certamente não são exceção. Um número crescente de tarefas gerenciais pode agora ser tratado ou auxiliado por soluções baseadas em IA. Cabe aos gestores avaliar e entender essa nova tecnologia e como ela pode ser incorporada em suas organizações. O mundo dos negócios tornou-se cada vez mais digital. Isso permitiu a coleta de quantidades cada vez maiores de dados. Esses dados são o combustível que alimenta o AM e permite que empresas de todos os tamanhos dependam cada vez mais de processos de tomada de decisão baseados em dados. Nas melhores empresas, os gestores encontraram maneiras de colaborar com seus homólogos robóticos para obter os melhores resultados. As empresas que utilizam aprendizado de máquina e dados em seus processos de tomada de decisão são capazes de tomar decisões mais seguras quando têm dados para apoiá-las. Elas podem estabelecer metas lógicas e concretas que permitem acompanhar o impacto de suas decisões ao longo do caminho. As empresas orientadas por dados também são mais proativas. Ao usar dados para entender melhor seus produtos, clientes e operações, elas podem impulsionar mudanças nas áreas mais críticas. Essas mudanças resultam em maior velocidade, mais eficiência, menores custos e aumento dos lucros. No entanto, há desvantagens e riscos nas transformações digitais. Os grandes líderes não podem ser substituídos por circuitos e software (ainda). Quando os dados e a modelagem preditiva se tornam a norma, pode-se argumentar que perdemos o contato com nosso julgamento e criatividade humanos. Também é importante lembrar que as máquinas não são infalíveis. Elas são tão boas quanto o software com o qual são construídas ou os dados com os quais foram treinadas. Assim como os vieses podem influenciar o comportamento humano, eles também podem ser treinados nos algoritmos de aprendizado de máquina. Uma das maiores desvantagens do AM é que, à medida que os algoritmos se tornam mais complexos (como nas redes neurais profundas), eles se tornam cada vez mais difíceis de serem compreendidos pelos humanos. A ideia de entregar a tomada de decisão a uma caixa preta que não entendemos parece tão lógico quanto entregar nosso processo de decisão a uma bola de bilhar mágica. À medida que as ferramentas de 'arrastar e soltar', sem código, aumentam em popularidade, isso se torna mais um problema. Os cientistas de dados em potencial podem confiar nos modelos errados para impulsionar decisões, sem ter uma compreensão clara dos modelos que estão usando, o que pode influenciar os resultados. É importante que nós, como líderes de negócios, avaliemos e compreendamos a tecnologia de IA e aprendizado de máquina, equilibrando seus benefícios e riscos. Devemos saber como colaborar com nossos colegas robóticos para obter os melhores resultados, ao mesmo tempo em que mantemos nosso julgamento e criatividade humanos.