Hoje a inteligência artificial já não é algo tão distante. Confira aqui analises de IA, projetos resilientes e automação inteligente. Saiba mais aqui!
A estimativa de receita proveniente do Mercado de Inteligência Artificial, que inclui software, hardware e serviços, de acordo com a International Data Corporation (IDC) é de US $327,5 bilhões. Ainda segundo o IDC, a previsão para essas receitas em 2024 gira em torno de US $500 bilhões. Na América Latina os investimentos em infraestrutura em nuvem pública (IaaS) chegarão a US $8,5 bilhões em 2024. No Brasil, a previsão de despesas com IA é de US $464 milhões, de acordo com o Previsões do IDC Brasil 2021. Grande parte disso vem de serviços de consultoria e negócios.
Este artigo tem como objetivo identificar os fatores determinantes para a entrega de projetos resilientes, na mesma linha das informações acima. São feitas referências ao estudo “Cinco perguntas para um projeto de IA de sucesso” (Gartner, 2020).
Em que formas é possível a inteligência artificial?
De acordo com Kai-Fu Lee em seu best-seller “Superpoderes da IA: China, Vale do Silício e a nova ordem mundial, 2018”, há “As Quatro Ondas da IA”. Em resumo, Kai-Fu Lee destaca que “a Revolução de IA completa levará um pouco de tempo e acabará por nos lavar a uma série de quatro ondas: IA de Internet, IA de negócios, IA de percepção e IA de automação. Cada uma dessas ondas de IA aproveitam a energia de uma maneira diferente, interrompendo diferentes setores e tecendo a inteligência artificial mais profundamente em nossas vidas diárias.” Kai-Fu Lee (2018) também destaca que “as duas primeiras ondas – IA de internet e IA de negócios – já estão ao nosso redor, remodelando nossos mundos digital e financeiro de maneiras que mal podemos registrar. Eles estão aumentando o controle das empresas de internet sobre nossa atenção, substituindo paralegais por algoritmos, negociando ações e diagnosticando doenças.”
O que são considerados casos de negócio para o uso de análises e IA?
Kai-Fu Lee mostra uma perspectiva interessante para casos de uso em alguns setores: “A primeira onda de IA aproveita o fato de os usuários da Internet estarem rotulando os dados automaticamente enquanto navegam. A Business AI aproveita o fato de que as empresas tradicionais também rotulam automaticamente grandes quantidades de dados há décadas. Por exemplo, as seguradoras cobrem acidentes e detectam fraudes, os bancos concedem empréstimos e documentam as taxas de reembolso e os hospitais mantêm registros de diagnósticos e taxas de sobrevivência. Todas essas ações geram pontos de dados rotulados – um conjunto de características e um resultado significativo – mas, até recentemente, a maioria das empresas tradicionais tinham dificuldade em explorar esses dados para obter melhores resultados”.
Kay-Fu Lee também afirma: “Essas startups vendem seus serviços para empresas ou organizações tradicionais, oferecendo a elas seus algoritmos soltos em bancos de dados existentes em busca de otimizações. Eles ajudam essas empresas a melhorar a detecção de fraudes, fazer negócios mais inteligentes e descobrir ineficiências nas cadeias de abastecimento. As primeiras instâncias de IA empresarial se agruparam fortemente no setor financeiro porque naturalmente se presta à análise de dados. O setor opera com informações bem estruturadas e tem métricas claras que ele busca otimizar.”
A IDC Financial Insights fornece mais detalhes para o setor de serviços financeiros. “Em 2022, 40% das transações nas agências serão iniciadas como transações pré-configuradas ou nomeações para especialistas que começam em plataformas digitais e são realizadas em tecnologia e locais de propriedade de bancos”. Com o crescimento e aceitação de wearables fornecidos pelo consumidor e pela empresa, até 2024, 15% dos pagamentos de consumidores em todo o mundo serão autenticados e/ou negociados por meio de um dispositivo wearable.
Casos de uso para seguros, de acordo com a IDC Financial Insights: “Em 2022, 25% das seguradoras globais de primeiro nível estarão em um caminho para novos sistemas básicos de seguro”.
Destacamos os seguintes businesses cases para seguros:
l) Melhorar a jornada do cliente e uso de análises para conhecer seu cliente (KYC), estratégias de próxima melhor oferta (NBO) e próxima melhor ação (NBA), com o objetivo de aumentar as margens na venda de serviços e produtos. Além disso, o uso de Inteligência Artificial para identificação e prevenção de Churn;
ll) Auxiliar a equipe de Revenue Assurance com uso de Inteligência Artificial para Prevenção de Fraudes, com o objetivo de reduzir custos;
lll) Intelligence Automation para melhorar a experiência de negócios, por exemplo, usando Robot Cognitive Automation com chatbots, ou agentes de seguros virtuais, e se conectar com Process Mining, com resultados para melhorar a marca e aumentar a receita.
De acordo com a IDC Retail Insights, em 2023, 80% dos varejistas oferecerão pagamentos sem contato e sistemas de leitura e pagamento baseados em aplicativos na loja, aumentando as taxas de conversão em 40% e as taxas de retenção de clientes em 30%. Selecionamos alguns casos de uso de acordo com a metodologia de “Marketing Mix” e seus P’s (McCarthy e Kotler): Produto, Preço, Lugar, Processo de Promoção, Pessoas e Percepção do Cliente.
O caso de uso Price Optimization é de grande importância na estratégia das empresas varejistas, que aliadas às previsões de demanda e ao conhecimento do cliente, proporcionarão a construção de cenários para maximizar a receita ou o avanço da estratégia de market share. Os casos de uso para a percepção do cliente estão relacionados à jornada do cliente através da experiência de um serviço ou produto, capacidade de inteligência artificial.
As capacidades proporcionarão impactos positivos na lealdade e melhorarão as margens de vendas cruzadas. O desafio do Chargeback pode ser otimizado com a abordagem Intelligence Automation: usando RPA, com algoritmos de IA avançados para prevenção de fraudes e monitoramento constante dos processos de negócios. Isso resulta em redução de custos e valor da marca no mercado.
De acordo com o IDC (2021), “O programa Analytics and Intelligent Automatization Services examina todo o ciclo de vida dos serviços relacionados à implantação de soluções de tecnologia analítica, inteligência artificial (IA) e tecnologia de automação inteligente. Analytics, IA e automação inteligente de tecnologias distintas, mas cada vez mais interligadas, à medida que os clientes se esforçam para tornar as pessoas e processos mais eficientes e descobrem novas maneiras de conduzir os negócios na era digital. Esta pesquisa examina o serviço de negócios que as empresas estão construindo para ajudar seus clientes a adotar análises, IA e automação inteligente, bem como essas tecnologias estão sendo aproveitadas na prestação de serviços. A cobertura se estende por todo o ciclo de vida de analítica, IA e serviços de automação inteligente oferecidos por provedores de serviços de TI e negócios, incluindo gerenciamento de informações e dados, BI e ferramentas analíticas e aplicativos, análises avançadas, big data, IA e automação de processos robóticos.”
Você tem aplicativos automatizados por robô em seu negócio? Quais seriam os resultados e benefícios para melhorar a sua produtividade e competitividade?
De acordo com a Forrester Research (2021), mais de 5 milhões de BOTs estarão em produção em grandes empresas. Já que estamos falando de finanças, é possível automatizar até 80% dos processos bancários mais comuns. De acordo com a pesquisa divulgada pela TI Inside, o setor bancário brasileiro alcançará cerca de US $1,2 bilhão em investimentos com a transformação digital até 2023. A interação sem a Entrega de Projetos Resilientes: Analytics, Inteligência Artificial e Automação Inteligente a necessidade de horário fixo e a agilidade na devolução das propostas de crédito são exemplos da satisfação que os processos automatizados com RPA podem gerar nesses clientes.
O Credit Union, aproveitando essa ideia, obteve uma redução de 830 horas por ano em intervenções manuais para corrigir informações errôneas no cadastro de seus associados. Segundo o Gartner, até 2021, 90% das médias e grandes empresas terão pelo menos um processo apoiado pelo RPA. Do ganho nas tarefas de back office e middle office, à automação nos negócios das empresas finais, como seguros, finanças, saúde e telecomunicações, todas as indústrias e setores públicos estão se beneficiando da referida proposta, inclusive impulsionados pelo atual cenário de pandemia. Nas grandes empresas, o investimento na RPA chega a cerca de US$20 milhões, enquanto nas médias esse valor gira em torno de US$5 milhões.
Como garantir a continuidade dos negócios e acelerar os processos?
Segundo Simon Sinek (2020), o jogo dos negócios se encaixa na definição de um jogo infinito. “Não conhecemos todos os jogadores, e novos jogadores podem entrar no jogo a qualquer momento. Todos os jogadores estabelecem suas próprias estratégias e táticas, e não há um conjunto de regras fixas com as quais todos tenham concordado, além da lei. Ao contrário de um jogo, não há tempo para o início, meio ou fim do negócio”.
Além disso, Simon Sinek (2020) destaca que “os benefícios de uma mentalidade infinita, o verdadeiro valor de um negócio não é medido pelo sucesso alcançado com base em um conjunto de métricas arbitrárias em períodos arbitrários. O verdadeiro valor de uma empresa é medido pelo desejo dos outros de contribuir para seu sucesso contínuo, não apenas enquanto eles (os membros da empresa) ainda estiverem aqui, mas bem além de sua presença. Jogadores de mente infinita querem deixar suas organizações melhor do que quando começaram”.
Acreditamos que as pessoas são a chave para garantir a entrega em projetos resilientes em Analytics, IA e Intelligence Automation, elas são os jogadores com pensamento infinito. Alguns desses profissionais já são conhecidos, por exemplo, Scrum Master, Data Engineer, Data Scientist, Consultor de BI e Product Owner. Podemos incluir o Designer Strategy (responsável pelas atividades de Design Thinking) e o Psicólogo como atores para difundir a cultura da mentalidade infinita.
Ao final desta discussão, destacamos algumas conclusões para mitigar os riscos do projeto em Analytics, Inteligência Artificial e Automação de Inteligência.
Inicialmente, a definição clara do aplicativo de negócios considerando grandes volumes de dados, que possuem muitas atividades humanas repetitivas, e regras para sustentar e manter o projeto.
A Arquitetura da Solução e os recursos de Governança Analítica são essenciais para garantir a entrega de projetos de negócios e os impactos positivos nas margens das empresas.
SOURCES
Competição Analítica – Vencendo através da nova Ciência,
Thomas H Davenport and Jeanne G. Harris.
O jogo Infinito, Simon Sinek
AI Super Powers. China, Silicon Valley, and the New World Order,
Kai-Fu Lee
