Autor: Flavio Ditt
Customizações na exata medida da demanda, alinhamento dos processos à realidade do público-alvo e comunicação eficaz são foco de projetos de alto retorno, sem a complexidade de tratar dados sensíveis ou em alto volume
O termo Inteligência Artificial (IA) abrange uma gama muito ampla de aplicações e muitas vezes se confunde com outras disciplinas, como automação de processos, bots transacionais, e até big data e analytics em alguns casos. Nas iniciativas e prospecções das organizações, duas vertentes têm se destacado. Uma delas se refere ao uso de dados para aplicações como apoio a decisão ou prevenção de fraudes. Esses projetos aproveitam muito da estrutura de BI a big data, mas têm como contrapartida a alta carga de dados, com todos os desafios adjacentes de integração e governança. A aplicação de IA que tem obtido mais visibilidade, todavia, é a nova geração de “assistentes virtuais”, capazes de interagir em linguagem natural com funcionários e clientes finais, e buscar responder como faria o empregado mais experiente e hábil da organização.
Além da capacidade de contextualizar e reconhecer padrões de linguagem natural, o que caracteriza a Inteligência Artificial é que o sistema se autocodifica por observação. Ou seja, as regras parametrizadas são modificadas ou estendidas de forma empírica. Nada que não façamos naturalmente e por isso a cada dia o funcionário fica melhor e mais rápido. A diferença é que cada acerto, uma vez aprendido pela IA, faz com que a melhoria passe a fazer parte da “inteligência da organização”.
Oportunidades de negócios com Inteligência Artificial – A experiência de selecionar e contratar produtos personalizados, por exemplo seguro ou investimentos, costuma deixar muito evidentes as limitações do atendimento automatizado. Opções de busca que levam a FAQs genéricos ou a uma lista de normativos em PDF fazem com que tudo que o cliente queira é um interlocutor que entenda o que ele precisa e monte o pacote adequado.
Contudo, o atendimento humano não lhe será muito mais satisfatório se o funcionário estiver instrumentalizado com as mesmas ferramentas, a menos que haja um colega veterano por perto. Em um primeiro momento, a Inteligência Artificial vai varrer essas informações documentadas de forma dispersa e transformar em uma informação relevante (em vez de lhe apontar os gráficos de umidade e velocidade do vento, diz se vai chover ou não). Com o tempo, em um processo normalmente supervisionado por humanos, o sistema vai recebendo novas perguntas e aumentando sua capacidade de responder a outras questões e outros interlocutores.
Como já se comprova nos primeiros projetos de IA, a tecnologia não esvazia o papel das interações humanas, menos ainda as substitui. Se, por um lado, a automação libera o funcionário de tarefas que agregam pouco valor, a Inteligência Artificial potencializa o que a pessoa faz de melhor. Em alguns projetos, vemos as aplicações inicialmente implementadas para apoio aos funcionários e estendidas ao público após uma fase de curadoria coletiva.
Nuvem e a questão dos dados – Seja pelo volume de dados ou das novas arquiteturas de processamento, a infraestrutura em nuvem tem sido um grande habilitador dos projetos de IA. As companhias ganham velocidade de implementação, e capacitação de seus motores de IA (cérebro) se utilizando de grandes plataformas na nuvem para ganhar conhecimento de forma mais rápida. Também evitam grandes investimentos de capital (Capex) no data center, o que esbarraria em incertezas sobre os padrões tecnológicos. A disponibilidade de IaaS e PaaS, por sua vez, tem permitido que startups de desenvolvimento explorem serviços nessa área, a partir da contratação on demand e conhecimento de grandes plataformas.
Mesmo nos projetos que não envolvam grandes cargas de dados, como o caso das aplicações de autoatendimento relacionado a produtos (pré-venda, suporte etc.), mais focadas na capacidade de contextualização do que em análises complexas, a modelagem e integração das fontes de consulta do sistema de IA ainda consomem boa parte do tempo nos projetos.
Nos últimos dois anos, a Inteligência Artificial saiu definitivamente do terreno da ficção científica e já se torna um componente básico de vários serviços do dia a dia, como gestão urbana, cybersegurança e, claro, na comunicação entre humanos e máquinas. O primeiro passo tende a ser nas áreas com necessidades e benefícios mais visíveis. Talvez assim, o bancário que tenta vender título de capitalização, por exemplo, ou a URA que fala de promoções que você já conhece consigam explicar o que você pergunta na hora de escolher o seguro ou financiamento pelo qual se interessa, e fazer um bom negócio para ambos os lados.
Flavio Ditt é diretor executivo da Coddera.
