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Três mitos da utilização de inteligência artificial na indústria
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Três mitos da utilização de inteligência artificial na indústria

Segundo estudo do BCG, 34% das tentativas de transformação digital na indústria são bem-sucedidas - e é melhor começar arriscando

Redação

09/11/2021 às 14h41

Foto: Shutterstock

Somente
34% da transformação digital promovida no setor industrial atinge seus
objetivos e, nesses processos, a Inteligência Artificial (IA) pode ser
um fator para alcançar bons resultados. É o que defende um estudo do Boston
Consulting Grupos
(BCG) obtido com exclusividade pelo portal CIO.

De acordo
com a consultoria, investir em IA não é garantia de bons resultados e retorno
financeiro. Outro levantamento da consultoria, realizado em conjunto com a MIT
Sloan e que ouviu mais de três mil executivos, constatou que 70% das empresas
de todos os setores já usaram a IA em algum nível, porém apenas 10% reportaram
ganhos significativos.

Para que
as empresas tenham sucesso, precisam superar suas resistências à IA,
tipicamente baseada em três percepções equivocadas:

1. Muitos
líderes acreditam que a companhia não está pronta para aplicar IA por não terem
dados suficientes. Para o BCG, dados imperfeitos não são um problema para
iniciar a implementação de IA. E indústrias, na maior parte dos casos, já têm
os dados que precisam para começar. Começar pequeno ajuda a entender a
relevância de eventuais dados adicionais ainda não capturados, e assim direcionar
o esforço de coleta e estruturação das informações.

2. Líderes
costumam acreditar que os projetos de IA não dão retorno. Quando isso acontece,
o problema frequentemente é que a empresa possui diversas iniciativas de IA em
curso, mas nenhuma suficientemente robusta e madura, e nenhuma efetivamente
atacando os maiores problemas (ou oportunidades) de negócios. Para ser bem-sucedido,
diz o BCG, é necessário focar em poucas e grandes iniciativas de IA que atacam
o core do negócio. De acordo com o estudo, metade das que investiram em
projetos de IA de alto risco (que atacam o core do negócio) tiveram bons
retornos, contra 25% das que investiram em projetos de baixo risco (e que
endereçam oportunidades mais periféricas).

3. Outro
mito é acreditar que a tecnologia não é escalável para outras regiões ou para
outros produtos da empresa. Embora implementações sejam difíceis,
independentemente da tecnologia utilizada, o BCG diz que as empresas devem
priorizar esse ponto para a IA, pois existem particularidades regionais e
preferência de consumidores que devem ser levadas em conta em seu uso. Para
isso, as empresas precisam estruturar projetos com equipes de diversas regiões
ou unidades da empresa, apostar em talentos que conheçam o potencial da
tecnologia e tratar a IA como estratégica desde o início.

O estudo
indica como os líderes industriais deve focar para adotarem a IA
eficientemente: colocar o negócio em primeiro lugar e depois o IA – aplicações
bem-sucedidas são ferramentas criadas para endereçar um problema ou
oportunidade crítico de negócio; começar simples e escalar depois; lembrar-se
da regra 70/20/10: em projetos de IA, 10% do sucesso depende dos algoritmos,
20% da tecnologia e 70% da transformação dos processos de negócio ao redor da
solução tecnológica desenvolvida; adotar uma cultura de empreendedorismo; e ser
um embaixador da mudança – os líderes devem incentivar seu uso e reforçar as
melhorias. 

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