Investindo em Inteligência Artificial: Matriz de priorização para tomada de decisão nas empresas
Por Eliéser Ribeiro — Cientista de Dados e Head de IA da Provider IT
Na era da transformação digital, onde a inovação e a tecnologia avançam a passos largos, empresas de todos os setores buscam incessantemente maneiras de se manterem competitivas e à frente no mercado. Uma das maiores revoluções dessa era é, sem dúvida, a inteligência artificial (IA), que vem moldando não apenas o futuro dos negócios, mas também o da sociedade como um todo. Neste cenário, a grande questão que se impõe é: onde e como investir em IA na empresa?
Em nossos trabalhos de consultoria voltados à implementação de IA nas empresas, temos observado que esta é exatamente a pergunta que muitos líderes empresariais estão tentando responder. Conferir sobre o serviço de consultoria no link do vídeo aqui. Pesquisas de opinião realizadas com CEOs ao redor do mundo têm demonstrado um interesse crescente no investimento em tecnologias de IA. Contudo, apesar dessa intenção declarada, a realidade mostra que os investimentos ainda são cautelosos, refletindo as dúvidas e inseguranças que naturalmente acompanham o hype em torno deste tema tão discutido atualmente.
Neste contexto, sugerimos um passo estratégico importante: o desenvolvimento de uma matriz de priorização. Esta abordagem estratégica é projetada para ajudar as organizações a identificar seus processos chave e determinar considerações críticas ao investir em inteligência artificial, simplificando o processo decisório em um ambiente complexo e às vezes incerto. Utilizando critérios muito específico que vamos ver a seguir, esta ferramenta permite aos líderes empresariais discernir quais processos poderiam obter maior vantagem com a implementação de IA, promovendo uma distribuição de recursos mais estratégica e a criação de planos de ação resultantes em benefícios tangíveis.
Grandes investidores e gestores têm ressaltado o valor transformador da IA. Andrew Moore, chefe de IA do Google Cloud, comparou a IA à eletricidade do século XXI, sublinhando seu caráter revolucionário. Mark Cuban, investidor e empresário, alertou sobre a importância de se estudar IA, considerando um grande erro não fazê-lo. Jeff Bezos, fundador da Amazon, previu que a IA será parte integrante de tudo o que fazemos, enquanto Satya Nadella, CEO da Microsoft, destacou a IA como a maior oportunidade tecnológica da nossa geração. Essas visões desafiadoras evidenciam a necessidade de uma estratégia clara para investir em IA.
O primeiro passo
O primeiro passo crucial na implementação de IA numa empresa é entender profundamente seus processos principais, avaliando tanto a importância quanto as oportunidades de aplicar técnicas de IA, desde automações básicas até tecnologias avançadas como machine learning, deep learning e visão computacional. Também se considera o uso de soluções prontas disponíveis no mercado. Esse entendimento pode ser alcançado por meio de entrevistas semi-estruturadas, que ajudam a capturar as nuances dos processos e a descrição requisitos, ou também seguir para uma análise documental. Com essas informações, é possível criar uma lista detalhada dos processos a serem abordados na matriz de priorização.
A matriz de priorização
A construção de uma matriz de priorização é uma solução para os desafios levantados por tomadores de decisão e investidores, proporcionando um método para hierarquizar o que precisa ser feito. Propomos uma matriz que considera 8 itens essenciais, avaliados em uma escala de 5 pontos, permitindo uma distinção mais precisa entre níveis de prioridade e, consequentemente, uma organização estratégica mais efetiva.
Os itens a serem avaliados na matriz incluem:
1. Impacto no Negócio: Refere-se à influência que a implementação terá nos resultados operacionais e financeiros da empresa, incluindo eficiência, competitividade, lucratividade e satisfação do cliente.
2. Viabilidade Técnica: Avalia se as tecnologias necessárias para a implementação estão disponíveis, são maduras e podem ser integradas com os sistemas existentes de forma eficaz e eficiente.
3. Baixo Custo de Implementação: Considera todos os gastos associados à adoção da nova solução, como aquisição de tecnologia, alterações de infraestrutura, treinamento de pessoal e despesas operacionais adicionais. Quanto menor a avaliação na escala maior o custo, quanto maior o número menor o custo.
4. Retorno sobre o Investimento (ROI): Mede o ganho ou perda gerado pela implementação em relação ao montante investido, ajudando a determinar a rentabilidade e justificar o esforço financeiro.
5. Baixa complexidade de implementação: Reflete o grau de dificuldade envolvido no projeto, incluindo desafios técnicos, necessidade de mudança nos processos de negócio e a escala de mudança organizacional requerida. Quanto menor a avaliação na escala maior a complexidade, quanto maior o número menor a complexidade.
6. Acesso a dados disponíveis e necessários: Considera a qualidade, quantidade e acessibilidade dos dados necessários para a implementação e operação eficaz da solução, incluindo a preparação e manutenção dos mesmos. Quanto menor a avaliação na escala pior o acesso, quanto maior o número melhor o acesso.
7. Impacto na força de trabalho: Avalia como a implementação afetará os funcionários, em termos de mudanças no emprego, necessidades de treinamento e desenvolvimento de habilidades, e impacto na cultura organizacional.
8. Conformidade e aspectos sociais e éticos: Examina questões legais, regulamentares e éticas relacionadas à implementação, incluindo privacidade de dados, segurança e o potencial impacto social da tecnologia adotada.
Escala de Avaliação (1 a 5):
A utilização de uma escala de 5 pontos, oferece maior precisão e flexibilidade, permitindo uma análise detalhada que facilita tanto a identificação de áreas prioritárias quanto o consenso entre os tomadores de decisão. Este método não apenas destaca os elementos mais críticos para o sucesso do projeto, mas também fornece uma base para análises futuras, assegurando que a empresa possa navegar com mais segurança no dinâmico campo da IA. A escala é a seguinte:
1. Muito Baixo: Significa que o item tem pouca relevância ou um impacto mínimo na consecução dos objetivos do projeto. Isso também se aplica quando os custos são proibitivos e a complexidade é elevada, resultando em um esforço e investimento que podem tornar a iniciativa pouco atraente.
2. Baixo: Indica uma relevância limitada com um impacto modesto sobre o projeto, sugerindo que, embora haja algum valor, este não é substancial para justificar prioridade elevada.
3. Moderado: Denota uma importância e impacto intermediários, marcando o item como significativo, mas não crucial para o sucesso do projeto. É um ponto de equilíbrio onde o valor e o esforço necessitam de uma consideração cuidadosa.
4. Alto: Reflete uma alta importância para o sucesso do projeto, com um impacto considerável. Tais itens são fundamentais e devem receber atenção prioritária na alocação de recursos.
5. Muito Alto: Atribuído a itens essenciais para o sucesso do projeto, com um impacto extremamente significativo. Esta classificação enfatiza a crítica necessidade de priorização e investimento imediatos.
Ponderação da matriz
Após listar os processos e avaliar cada item na escala de 1 a 5, soma-se os valores de cada linha para determinar o total, que varia entre 8 a 40. Processos com índices mais altos são considerados prioritários para a transição para IA na empresa, indicando onde o investimento e esforços devem ser focados para maximizar o impacto e a eficiência operacional.
Simulação hipotética
Neste ponto procuramos detalhar o processo de criação e aplicação prática de uma matriz de priorização, proporcionando às organizações uma ferramenta essencial para o planejamento e implementação eficaz de investimentos em IA, de forma estratégica e informada. Por meio de um exemplo hipotético, consideraremos a ALVORADA IMP E EXP SA, uma empresa do setor alimentício com receitas de R$ 252,1 bilhões. (Dados fictíticios)
Exploramos várias áreas em que a ALVORADA poderia se beneficiar de inovações, considerando que não dispomos de informações específicas sobre suas operações diárias. Esse exercício teórico resultou na identificação dos seguintes sete processos:
1. Chatbots para atendimento ao cliente
2. Algoritmos de previsão de demanda
3. Coleta de feedback para melhoria contínua
4. Sensores IoT para monitoramento de máquinas e equipamentos
5. Sistemas integrados para rastreamento de fluxo de materiais
6. Monitoramento em tempo real do desempenho das linhas de produção
7. Adaptação de produtos conforme preferências dos clientes
Baseando-nos na abordagem que sugerimos anteriormente, compilamos a seguinte tabela para a ALVORADA:
A matriz de priorização destaca a importância de focar inicialmente em chatbots para atendimento ao cliente e algoritmos de previsão de demanda, dada a sua elevada pontuação e potencial para impulsionar eficiência e satisfação. Em seguida, a coleta de feedback e sensores IoT para monitoramento de equipamentos são identificados como cruciais para a melhoria contínua e manutenção preditiva. Sistemas de rastreamento e monitoramento em tempo real de produção também são prioritários, porém em menor grau, enquanto a adaptação de produtos baseada em preferências dos clientes, apesar de importante, é considerada uma prioridade secundária. Esta hierarquia sugere uma alocação estratégica de recursos para maximizar impacto e eficácia.
Considerações finais
Ao explorar o dinâmico território da inteligência artificial nas empresas, a importância de uma abordagem metódica e informada não pode ser subestimada. A matriz de priorização pode ser adotada como uma bússola essencial nesta trajetória, ajudando as organizações a navegar através da complexidade de decisões de investimento em IA. Ela permite uma avaliação criteriosa dos processos empresariais, alinhando-os não apenas com as possibilidades tecnológicas atuais, mas também com os objetivos estratégicos da empresa. Assim, garante-se que os esforços se concentrem nas áreas de maior impacto e retorno potencial.
A implementação de IA exige mais do que apenas a adoção de novas tecnologias; envolve uma compreensão profunda das operações da empresa e uma visão clara de como a IA pode transformá-las. O processo de priorização, portanto, não só identifica onde a IA pode ser mais benéfica, mas também prepara o terreno para uma transição suave, minimizando riscos e maximizando benefícios. Ao fazer isso, as empresas podem evitar armadilhas comuns e focar em inovações que ofereçam vantagens competitivas sustentáveis.
Finalmente, o exemplo hipotético da Alvorada IMP E EXP SA ilustra claramente como a metodologia pode ser aplicada na prática, revelando oportunidades para melhorar a eficiência, inovar em produtos e serviços, e aprimorar a experiência do cliente. Este exercício não apenas demonstra a aplicabilidade da matriz de priorização em contextos reais, mas também enfatiza a necessidade de uma abordagem estratégica e fundamentada na tomada de decisões sobre IA. Com esta ferramenta, as empresas estão melhor equipadas para aproveitar o potencial da inteligência artificial, transformando desafios em oportunidades e visões em realidade.
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