Desafios da implementação de IA: como superá-los?

Implementar inteligência artificial (IA) nas organizações vai muito além de adotar ferramentas populares como ChatGPT.

Requer uma compreensão profunda dos problemas de negócio e uma estratégia bem definida para colher resultados transformadores.

Para entender como lidar com os principais desafios da implementação de IA, conversamos com o coordenador do curso IA Aplicada à Gestão Empresarial da FDC Pós Online, Tiago Moura.

Moura lidera times de cientistas de dados na construção de produtos de IA para saúde, direito, indústria automotiva e de transformação. Ele é CTO da Hop AI, empresa especializada em resolver desafios complexos com inteligência artificial. Em 2018, foi reconhecido como IBM Lifetime Champion, um título vitalício pela sua contribuição para a comunidade técnica global.

Confira a seguir um resumo das principais ideias compartilhadas por Tiago Moura.

Panorama atual da implementação de IA nas organizações

A inteligência artificial nas organizações apresenta dois cenários distintos. De um lado, há o hype em torno dos Large Language Models (LLMs) como ChatGPT, que ganharam destaque desde 2022. Do outro, existem tecnologias de machine learning mais tradicionais que já entregam resultados significativos há décadas.

Os LLMs se destacam principalmente em casos de uso relacionados a ganhos de produtividade individual. Quando vários colaboradores se tornam mais produtivos, isso beneficia a organização e causa transformações internas. Porém, quando se fala de resultados transformadores, outras tecnologias podem ser mais eficazes.

Casos de implementação de IA

As tecnologias de machine learning oferecem capacidades que podem gerar impactos significativos nos negócios. A capacidade de prever o futuro, por exemplo, permite às organizações se programar melhor para vendas, fazer gestão de estoque mais eficiente e tomar decisões de compra mais assertivas quando os preços dos insumos flutuam.

"Se eu sei o que eu vou prever, que eu tenho que vender com mais assertividade no futuro, eu consigo me programar melhor. Assim eu consigo fazer uma organização, uma gestão de estoque mais eficiente", destaca Moura.

Outros casos incluem sistemas de recomendação e classificação. Estes exemplos já são amplamente utilizados no cotidiano: a Netflix gera o cardápio de filmes através de IA, a capa que aparece para cada usuário é escolhida baseada em suas preferências, e o feed das redes sociais é gerado por inteligência artificial.

O problema como ponto de partida na implementação de IA

Moura enfatiza que o maior erro na implementação de IA é começar pela solução em vez do problema: "Eu preciso ter um problema real. E essa talvez seja a maior dificuldade que as pessoas têm quando trabalham com inteligência artificial. Elas tentam achar um problema para resolver depois que definiram a solução de IA que querem usar."

Essa abordagem invertida geralmente leva a projetos frustrantes, em que o resultado não justifica o investimento ou simplesmente não se sustenta. Para obter os grandes resultados esperados da inteligência artificial, é necessário identificar problemas que realmente se beneficiem dessa tecnologia.

Habilidades e mudanças culturais para implementar IA

Do ponto de vista técnico, a implementação de IA não exige mudanças drásticas nas habilidades dos usuários finais. Na maioria dos casos, a tecnologia opera de forma invisível, como nos sistemas de recomendação que já utilizamos diariamente.

No entanto, os desafios culturais são significativos. Existe um mal-entendido sobre as consequências da IA para as organizações, alimentado por narrativas de que a tecnologia substituirá completamente o trabalho humano.

"Essa fala nasce de um entendimento errado", observa Moura. "As grandes soluções de inteligência artificial moram na combinação da capacidade analítica da máquina, que consegue ‘moer’ planilhas e bancos de dados enormes, com a sensibilidade do ser humano de olhar para o que está acontecendo e tomar uma decisão.".

O papel dos gestores na implementação de IA

Os gestores enfrentam uma situação particularmente desafiadora. Muitos não se prepararam adequadamente para esse momento, não tendo estudado aplicações de IA ou casos de uso específicos. Simultaneamente, são pressionados a implementar iniciativas relacionadas à inteligência artificial.

Quando buscam capacitação, frequentemente encontram conteúdo superficial que não preenche adequadamente suas lacunas de conhecimento. Isso os leva a optar por soluções mais seguras, como produtos prontos, que podem ser boas formas de começar, mas talvez não entreguem os maiores resultados possíveis.

Expectativas alinhadas e implementação realista da IA

Um dos principais riscos em projetos de IA é o desalinhamento de expectativas. Pelo fato de a tecnologia estar em evidência na mídia, existe uma certa confusão sobre como as coisas funcionam na prática.

"É comum encontrar pessoas que tenham entendimento de que ‘pô, isso tinha que ser fácil, isso tinha que ser resolvido em 10 dias de trabalho’", relata Moura. "Há 10 anos que a empresa tenta resolver um problema, e as pessoas acham que, agora com a IA, em 10 dias terão uma solução?", questiona.

A inteligência artificial tem potencial transformador, mas, como qualquer tecnologia, possui seu processo de implementação com desafios relacionados a processos, cultura empresarial e expectativas. A diferença é que ela vai além da parte técnica, estabelecendo relações diretas com os indivíduos, o que torna a discussão mais complexa.

A democratização da IA

Embora empresas utilizem inteligência artificial desde os anos 1990, o momento atual representa uma democratização da tecnologia. Antes, era necessário investimento significativo para acessar essas ferramentas. Hoje, uma licença custa cerca de 20 dólares mensais, tornando a tecnologia acessível para pequenos negócios.

"A diferença principal que a gente tem é essa. Não é necessariamente algo novo do ponto de vista tecnológico, mas o acesso que temos hoje é algo inédito", esclarece Moura.

Essa democratização permite que profissionais testem soluções de forma barata, prototipem ideias e validem conceitos antes de fazer investimentos maiores em ferramentas próprias ou produtos especializados.

Como fazer uma implementação de IA estratégica

Para implementar IA com sucesso, as organizações precisam olhar para seus problemas e desafios de negócio primeiro, depois identificar a tecnologia adequada. A inteligência artificial não é uma solução universal: ela funciona melhor para alguns tipos de problemas do que para outros.

"A inteligência artificial, embora muito poderosa, muito chamativa, não é uma bala de prata. Ela não é uma panaceia que vai resolver todos os problemas dentro da organização", conclui Moura.

O curso IA Aplicada à Gestão Empresarial da FDC Pós Online  foi desenvolvido para preencher essa lacuna, oferecendo aos gestores uma compreensão prática de como combinar inteligência artificial e negócios no dia a dia, desde o mapeamento de problemas até a execução de estratégias que gerem resultados concretos.

Perguntas frequentes sobre implementação de IA nas organizações

*Este conteúdo foi produzido com o apoio de IA.