IA na tomada de decisões: Transforme sua estratégia de negócios

Como a IA está transformando a tomada de decisões?

A IA está transformando os processos de tomada de decisões de negócios de duas maneiras principais: apoiando decisões informadas e orientadas por dados e automatizando tarefas repetitivas. Vamos explorar cada um deles com mais detalhes. 

Insights orientados por dados

As ferramentas de IA podem processar informações com muito mais rapidez e precisão do que os humanos. Essas tecnologias permitem a análise preditiva, o reconhecimento de padrões em vastos conjuntos de dados e a tomada de decisões automatizada, ajudando as empresas a obter uma vantagem competitiva em seus setores e indústrias.

A tomada de decisões com base em IA pode ser usada em muitas áreas do local de trabalho:

• Recrutamento. A IA pode analisar dados históricos, prever necessidades futuras de contratação e avaliar candidatos para ajudar os recrutadores a tomar decisões mais informadas.
• Gerenciamento de tempo. As ferramentas de gerenciamento de tempo com tecnologia de IA podem prever quanto tempo você leva para realizar uma tarefa específica e ajustar o tempo estimado para concluí-la no futuro. Eles também podem descobrir os horários em que você é mais produtivo e atribuir a você tarefas prioritárias durante esses horários.
• Marketing. A IA é usada no marketing para analisar o comportamento do cliente, personalizar o conteúdo e as ofertas e otimizar as campanhas para obter melhores resultados. 

Você está curioso para saber como a IA pode apoiar a tomada de decisões de negócios? Para saber mais, confira nosso curso Tomada de decisões baseadas em dados para empresas.

Automação de tarefas repetitivas

Um dos benefícios mais práticos da IA nas operações comerciais é sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas. As possibilidades são infinitas. Algumas áreas que podem se beneficiar da automação da IA são o gerenciamento de projetos, o suporte ao cliente e a otimização da cadeia de suprimentos. Em geral, são atividades que consomem muito tempo e que, embora necessárias, não contribuem diretamente para o crescimento ou a inovação dos negócios. 

Ao detectar gargalos e processos ineficientes e identificar maneiras de otimizar as operações, a IA pode ajudar sua empresa a aumentar o desempenho e reduzir os custos. Isso resultará em economia de tempo para os funcionários, que poderão se concentrar em atividades de maior valor que exigem criatividade humana, pensamento crítico e tomada de decisões estratégicas.

Além disso, a IA pode ser a pedra angular dos esforços corporativos para reduzir as horas de trabalho e aumentar a satisfação dos funcionários. 

Aplicações de IA na tomada de decisões

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos mais específicos de uso de IA na tomada de decisões: 

Decisões estratégicas de negócios

Mostre como a IA ajuda as empresas a tomar decisões de longo prazo, como expansão de mercado ou desenvolvimento de produtos, usando análise preditiva​.

IA no gerenciamento de riscos

A integração da IA nos sistemas de gerenciamento de riscos está mudando a forma como as empresas lidam com as incertezas. Ao identificar as correlações em enormes conjuntos de dados além do que é perceptível para os seres humanos, os sistemas de IA podem permitir uma melhor análise preditiva, planejamento de cenários e avaliações de risco em áreas como finanças, segurança cibernética e fabricação.

Experiências personalizadas dos clientes

A IA oferece uma maneira eficaz e eficiente para as empresas expandirem sua capacidade de atender a mais clientes a um custo significativamente reduzido. Ao replicar e aumentar as capacidades humanas, os chatbots com IA podem coletar e cruzar informações para desenvolver respostas e soluções para problemas específicos do cliente, aumentando assim a satisfação e o envolvimento do cliente.

Para saber mais, confira nosso artigo separado para descobrir como a IA está revolucionando o atendimento ao cliente.

Exemplos de IA na tomada de decisões em todos os setores

As implicações da inteligência artificial para a tomada de decisões abrangem vários setores. Aqui estão apenas alguns exemplos: 

IA em finanças

Há muitos casos de uso de IA em finanças, um setor que, historicamente, tem sido pioneiro no uso de novas tecnologias para tornar os negócios mais seguros e lucrativos. Agus Sudjianto explica isso neste podcast:

Aqui estão alguns exemplos:

• Detecção de fraudes. A análise de fraude em tempo real e com tecnologia de IA permite a intervenção imediata e evita transações não autorizadas, protegendo a instituição financeira e seus clientes.
• Gerenciamento de riscos. A IA utiliza algoritmos para analisar conjuntos de dados grandes e complexos, identificar padrões e prever resultados, ajudando os bancos e as instituições financeiras a reduzir os riscos de forma mais eficaz, detectando atividades suspeitas ou anômalas. Isso leva a decisões bem informadas sobre investimentos, empréstimos, subscrição de seguros e assim por diante.
• Atendimento ao cliente. Os bancos também estão usando a IA para oferecer recomendações personalizadas de produtos aos clientes com base em seu histórico de transações e padrões de gastos. Isso não apenas melhora a experiência do cliente, mas também as taxas de conversão.

IA no setor de saúde

As tecnologias de IA são usadas em diferentes combinações para resolver problemas no setor de saúde. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA está sendo aplicada ao setor de saúde.

• Diagnóstico e geração de imagens médicas. A IA revolucionou os diagnósticos e as imagens médicas ao fornecer ferramentas que aumentam a precisão e a eficiência da detecção de doenças. Você pode saber mais sobre isso no curso Biomedical Image Analysis in Python do DataCamp.
• Descoberta e desenvolvimento de medicamentos. A IA desempenha um papel fundamental na agilização do processo de descoberta e desenvolvimento de medicamentos, reduzindo o tempo e os custos associados à introdução de novos tratamentos no mercado.
• Iniciativas de saúde pública. A IA apoia os esforços de saúde pública, fornecendo ferramentas para monitoramento de doenças, previsão de surtos e estratégias de prevenção.
• Administração do setor de saúde. A IA está sendo cada vez mais usada para melhorar a eficiência das operações de saúde, desde a programação até o inventário e muito mais.

IA na fabricação

Nos últimos anos, a IA tem feito avanços revolucionários no setor de manufatura devido às quantidades significativas de dados das quais o setor depende. Abaixo, você pode encontrar alguns dos casos de uso mais ilustrativos da IA na fabricação.

• Manutenção preditiva. Ferramentas de IA foram desenvolvidas para prever o momento ideal de manutenção ou substituição de equipamentos industriais, economizando tempo e custos.
• Controle de qualidade e inspeção. Os produtos fabricados geralmente mantêm um certo nível de controle de qualidade para garantir que os produtos tenham um bom padrão antes de serem colocados nas mãos dos consumidores. Ferramentas de IA, como câmeras e sensores, foram desenvolvidas para aprimorar a inspeção abrangente de ferramentas para testar produtos antes de chegarem ao mercado.
• Gerenciamento da cadeia de suprimentos. Um bom exemplo de IA na fabricação pode ser visto no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Normalmente, os fabricantes precisam processar milhões de pedidos, compras, materiais, ingredientes, etc. O manuseio manual desses processos afeta significativamente o tempo e os recursos das pessoas, portanto, mais empresas estão se inclinando para a IA para aumentar os processos da cadeia de suprimentos.

Benefícios e desafios da IA na tomada de decisões

Como acontece com todos os avanços tecnológicos, há implicações positivas e negativas no uso da IA na tomada de decisões: 

Principais benefícios

Há três benefícios principais na implementação da IA para apoiar os processos de tomada de decisão:

Eficiência aprimorada

De acordo com a McKinsey, a IA tem o potencial de automatizar de 60% a 70% das atividades de trabalho, ajudando os funcionários a se concentrarem em tarefas de alto valor. Esse tipo de automação foi implementado em vários setores para aumentar a eficiência, transferindo recursos para funções mais estratégicas.

A Harvard Business School também informa que as empresas que utilizam a IA para automação do fluxo de trabalho observam ganhos mensuráveis de produtividade. As ferramentas de IA não apenas aumentam a eficácia dos funcionários ao remover tarefas repetitivas, mas também simplificam os fluxos de trabalho, o que aumenta a produtividade e a eficiência operacional.

Reduções de custos

A IBM relata reduções substanciais de custos obtidas por meio da manutenção preditiva orientada por IA, com exemplos como uma empresa de mineração que usou a IA para reduzir o tempo de inatividade em 30%. Os modelos preditivos habilitados para IA podem prever as necessidades de manutenção dos equipamentos, evitando quebras dispendiosas e reduzindo as interrupções operacionais.

Nas operações da cadeia de suprimentos da IBM, as soluções baseadas em IA economizaram US$ 160 milhões e mantiveram uma taxa de atendimento de pedidos de 100% durante a pandemia da COVID-19. Isso mostra como a IA pode ser empregada estrategicamente para reduzir os custos, otimizando os recursos e minimizando o tempo de inatividade.

Tomada de decisão precisa e mais rápida

A IA aprimora a tomada de decisões por meio da análise rápida de conjuntos de dados complexos, o que ajuda na previsão e no gerenciamento de riscos. Isso leva a decisões mais rápidas e precisas, conforme demonstrado pelos modelos de análise preditiva que ajudam as empresas a prever as mudanças no mercado e as demandas dos clientes, obtendo assim uma vantagem competitiva .

A capacidade da IA de lidar com grandes conjuntos de dados e extrair insights em tempo real dá às empresas uma vantagem no planejamento estratégico orientado por dados. De acordo com o Gartner, 79% dos estrategistas corporativos consideram a IA essencial para o sucesso de seus negócios, ressaltando seu papel fundamental na obtenção de uma vantagem competitiva por meio de uma tomada de decisão aprimorada.

Vimos o mesmo no relatório The State of Data and AI Literacy Report 2024. 62% dos líderes acreditam que a alfabetização em IA agora é importante para as tarefas diárias de suas equipes.

Desafios

Embora os benefícios da IA sejam claros, a implementação de uma solução de IA bem-sucedida nem sempre é fácil e livre de riscos. Vamos analisar os desafios mais importantes.

• Preconceito e discriminação. Modelos de IA tendenciosos podem resultar em decisões injustas que muitas vezes exacerbam a discriminação, principalmente contra grupos minoritários.
• Questões de privacidade. Os modelos de IA são treinados com grandes quantidades de dados, principalmente extraídos indiscriminadamente da Internet. Em muitos casos, esses dados contêm dados pessoais. Isso pode levar a problemas e riscos relacionados à privacidade e à segurança dos dados.
• Falta de intuição humana em decisões complexas. Embora a capacidade exclusiva da IA de processar grandes quantidades de dados seja fundamental para melhorar a tomada de decisões, a intuição e a perspicácia comercial ainda desempenham um papel importante. Se essas habilidades estiverem ausentes, os líderes empresariais correm o risco de tomar as decisões erradas.
• Dependência excessiva de sistemas automatizados. Esse é o outro lado da moeda. O excesso de confiança na IA pode afetar significativamente a tomada de decisões, promovendo a dependência e potencialmente diminuindo as habilidades de julgamento individual.

O futuro da IA na tomada de decisões

Ao olharmos para o futuro, a importância da IA nos ambientes de negócios deverá crescer exponencialmente. Com as tecnologias de IA evoluindo em ritmo acelerado e suas aplicações se expandindo em vários setores, a IA proporcionará uma vantagem competitiva para as empresas que conseguirem integrá-las com sucesso em suas operações diárias, tanto apoiando a tomada de decisões orientada por dados quanto automatizando tarefas repetitivas.

As oportunidades para as empresas são infinitas. No entanto, como mostra o relatório State of Data & AI Literacy Report 2024 da DataCamp, apesar do progresso nos anos anteriores, o treinamento em IA continua em sua infância, o que significa que as empresas terão que fazer investimentos adicionais em alfabetização em IA para aproveitar todo o potencial dessa tecnologia.

 O que melhor descreveria a situação do treinamento em IA na sua organização? Fonte: DataCamp

Permanecendo à frente com o treinamento em IA

Se você está determinado a implementar a IA para apoiar a tomada de decisões em todas as áreas da sua empresa, deve ir em frente. Mas lembre-se de que você não avançará em sua jornada sem as pessoas certas para colocar sua estratégia de IA em prática.

A implementação e o gerenciamento bem-sucedidos dos sistemas de IA exigem uma força de trabalho qualificada. Cientistas de dados, especialistas em IA e outros profissionais com experiência em IA e aprendizado de máquina são essenciais para desenvolver, interpretar e gerenciar essas tecnologias. 

Recrutar e reter talentos com o conjunto de habilidades adequado pode ser um desafio, especialmente devido ao mercado competitivo para profissionais de tecnologia. Investir em treinamento e desenvolvimento para a equipe existente também pode ajudar a preencher a lacuna de habilidades e garantir que a organização possa aproveitar totalmente os recursos de IA. 

Felizmente, a DataCamp está aqui para ajudar. Com a nossa solução DataCamp for Business, podemos ajudar sua empresa a se familiarizar com dados e IA. Com uma solução dimensionável que pode funcionar para equipes de qualquer tamanho, juntamente com caminhos de aprendizagem personalizáveis e relatórios detalhados, o DataCamp for Business pode ajudar você a transformar sua empresa e se preparar para a IA. 

Solicite uma demonstração para ver como a DataCamp pode orientar você no processo de capacitação de toda a sua equipe, criando uma cultura positiva de IA e implementando uma tomada de decisão sobre IA no seu local de trabalho.

Conclusão

A IA é a tecnologia mais revolucionária do nosso tempo. Um número crescente de empresas já o está adotando para automatizar e otimizar suas práticas, reduzir seus custos operacionais, tomar decisões melhores e criar produtos melhores.

À medida que a IA se torna mais integrada ao DNA das empresas, novas e melhores práticas de IA surgirão ao longo do caminho. Portanto, as empresas com um sólido domínio dos fundamentos da IA provavelmente terão uma vantagem significativa sobre a concorrência.

Enquanto isso, recomendamos que você fique atento à IA e à tecnologia por trás dela com os seguintes materiais do DataCamp:

• Fundamentos de negócios de IA
• Inteligência Artificial para Líderes Empresariais
• Implementação de soluções de IA no curso de negócios
• Curso de IA generativa para negócios
• Ciência de dados, alfabetização em dados e treinamento em IA para impulsionar sua empresa
• Capacite sua equipe em dados e IA
• Plataforma líder para a alfabetização de dados em toda a sua empresa
• Curso de Tomada de Decisão Orientada por Dados para Negócios
• Tomada de decisão orientada por dados: Um guia para empresas