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Implantação de IA em escala é um dos grandes desafios das empresas ao aplicar a tecnologia
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Implantação de IA em escala é um dos grandes desafios das empresas ao aplicar a tecnologia

Segundo Deloitte AI Institute, as organizações enfrentam desafios para uma integração completa de IA e para a obtenção de uma confiança contínua

Da Redação

06/09/2021 às 9h01

IA, inteligência artificial
Foto: Shutterstock

Embora a Inteligência Artificial ganhe, a cada dia, mais popularidade, muitos líderes e tomadores de decisão ainda têm dúvidas significativas sobre o que a IA pode realmente fazer por seus negócios. Um dossiê da Deloitte AI Institute, que destaca dezenas de casos de negócios para IA em seis grandes setores, descobriu que, em negócios relacionados ao consumidor, o desafio é especialmente difícil, sobretudo para aplicação da tecnologia em grande escala.

“Isso é particularmente difícil, pois muitos têm grandes plataformas legadas de dados e analytics, dados descentralizados e operações de analytics e (em muitos casos) autoridade e responsabilidade descentralizadas”, diz o relatório. “Isso geralmente leva a dados inconsistentes, de baixa qualidade e limitados em usabilidade, o que é um grande problema para sistemas de IA, que tendem a ser extremamente intensivos em dados (com a qualidade da entrada tendo um impacto direto na qualidade da saída)”.

Outro obstáculo comum para aplicação de IA é o alinhamento e a integração da tecnologia em toda a empresa. O relatório diz que para obter todos os benefícios da IA em escala, um plano integrado de negócios e tecnologia é necessário.

A falta de confiança contínua também foi apontada pela Deloitte como um dos principais desafios. “Lidar com esse problema requer uma abordagem de gerenciamento de mudança coordenada para se comunicar com líderes e equipes e ouvir/abordar suas preocupações. Para empresas sem controle direto sobre esse elemento crítico, a implantação de IA em escala pode ser difícil de conseguir”, diz o relatório.

No entanto, os níveis de adoção e maturidade de IA variam amplamente por motivos que incluem escalabilidade devido à qualidade e complexidade dos dados, construções organizacionais e escassez de talentos e falta de confiança, observa a Deloitte.

O relatório também destacou os casos de uso mais valiosos e prontos para os negócios para tecnologias relacionadas à IA e examinou os principais problemas e oportunidades de negócios - agora e para o futuro.

Por exemplo, no atendimento ao cliente, agora é possível personalizar a experiência do cliente em todos os canais, usando machine learning, IA conversacional e processamento de linguagem natural por meio da jornada e do ciclo de vida do cliente, diz o relatório.

Além disso, a IA pode automatizar as interações do cliente por meio do uso de chatbots, auxiliando no relacionamento da empresa com o consumidor. Através de dispositivos de IoT, a IA também é capaz de detectar os sentimentos e necessidades dos clientes conectados e personalizar as suas experiências.

O planejamento, a previsão e o marketing da demanda do consumidor também serão aprimorados por meio da IA, diz o relatório.

À medida que as organizações se preocupam cada vez mais com a experiência do cliente, aumenta o número de canais de vendas. Enquanto isso, “os varejistas devem continuar a melhorar a forma como planejam em vários canais de vendas e como lidam com as interrupções”, diz o relatório. “Isso normalmente requer recursos aprimorados de planejamento de demanda e reposição que aproveitem o poder da IA".

Os antigos sistemas de marketing tomavam decisões baseados em um conjunto fixo de suposições e entradas e saídas definidas. No entanto, segundo o relatório, ainda que tais sistemas possam fornecer percepções úteis em um nível macro, eles geralmente são difíceis de dimensionar e, em grande parte, não têm a capacidade de olhar para as especificidades do público. Com a IA, os profissionais de marketing agora têm a oportunidade de analisar os maneirismos do consumidor em um nível muito mais detalhado'', diz o relatório.

Agregando valor para os negócios

O relatório analisa todos os casos de uso específicos do setor para identificar seis maneiras principais de a IA criar valor para os negócios:

  • Redução de custos: Aplicação de IA e soluções de automação inteligente para automatizar tarefas de valor relativamente baixo e frequentemente repetitivas, reduzindo custos por meio de maior eficiência e qualidade.
  • Velocidade de execução: Reduzindo o tempo necessário para alcançar resultados operacionais e de negócios, minimizando a latência.
  • Complexidade reduzida: Melhorando a compreensão e a tomada de decisões por meio de analytics que são mais proativas, preditivas e capazes de ver padrões em fontes cada vez mais complexas.
  • Engajamento transformado: Mudando a maneira como as pessoas interagem com a tecnologia, permitindo que as empresas se envolvam com as pessoas em termos humanos, em vez de forçar os humanos a se envolverem em termos de máquina.
  • Inovação alimentada: Redefinindo onde jogar e como ganhar usando IA para permitir novos produtos, mercados e modelos de negócios inovadores.
  • Confiança fortalecida: Protegendo uma empresa de riscos como fraude e de segurança cibernética e melhorando a qualidade e consistência enquanto permite maior transparência para aumentar a confiança da marca.

A IA está impulsionando novos níveis de eficiência e desempenho para empresas de todos os tamanhos, disse Irfan Saif, co-líder em Inteligência Artificial, diretor e conselheiro financeiro e de risco da Deloitte & Touche em comunicado. "As organizações têm a oportunidade de desbloquear todo o potencial da IA ao adotá-la e implantá-la em escala em toda a empresa".

Com informações do TechRepublic.

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