AI para o Negócio: não é SE, mas QUANDO e COMO, por Manuel Dias

site@2b-on.pt Notícias Leave a Comment

Uma parte essencial da minha função é reunir com grandes empresas portuguesas, das mais diversas indústrias, e compreender de que forma a tecnologia pode torná-las mais competitivas e relevantes no mercado. A Inteligência Artificial – AI – é cada vez mais o tema central da discussão. Porquê?

Porque tem o potencial de mudar profundamente a generalidade dos sectores abrindo as portas para uma nova era de inovação nas organizações, uma era em que a tecnologia se tornará mais intuitiva, mais conversacional, mais imersiva e cada vez mais próxima das capacidades da inteligência humana.

Assim, a questão fundamental não é saber se as empresas vão começar a usar AI, mas quando e como!

“You cannot overtake anyone by following in their footsteps”  é uma citação de Spiros Margaris, um reconhecido influenciador de AI, e é, de facto, muito verdadeira. Qualquer empresa, independentemente da sua dimensão, que queira ser disruptiva e ter um crescimento sustentável deverá ter uma cultura de inovação tecnológica como um dos princípios base. Para isso, mais do que seguir a concorrência direta, é fundamental olhar para AI como o enabler para algo completamente novo e disruptivo.

A aplicação de AI em diversos domínios é hoje uma realidade, substancia-se por exemplo em experiências de serviço ao cliente diferenciadas, recorrendo a bots inteligentes e assistentes virtuais personalizados, previsões financeiras, reconhecimento de vídeo em tempo real, gestão de talento automatizado, entre muitos outros cenários.

Um bom exemplo é a forma como a Unilever aumentou o resultado dos seus processos de recrutamento recorrendo a AI. Durante o ano passado, a Unilever usou AI para melhorar o processo de seleção de candidatos, desenvolvendo jogos baseados em neurociência e entrevistas gravadas, o que permitiu identificar determinadas características e comportamentos usando Inteligência Artificial. Os resultados traduziram-se na duplicação de candidaturas, aumento de diversidade, redução de candidatos na fase final da seleção e num aumento do rácio de aceitação de propostas.

A dinamarquesa Carlsberg colaborou com a Universidade de Aarhus e a Microsoft para o projeto “The Beer Fingerprint Project”. O laboratório da Carlsberg pretendia medir e avaliar melhor os aromas dos mais de 1000 tipos de cervejas produzidos diariamente. O objetivo era criar uma plataforma com sensores capazes de reduzir o custo e o tempo de desenvolvimento de novas cervejas, com sabores únicos e diversificados, e assim conseguir atrair novos clientes.

Outro exemplo é a Dixons Carphone, um grande retalhista de eletrónica, que descobriu que 9 em 10 consumidores começam a sua compra no site e 65% usam smartphones para compararem os produtos mesmo estando na loja. Criaram a “Cami”, um chatbot que usa AI, com quem os consumidores podem interagir tanto na loja física, como na loja online, reproduzindo uma interação semelhante à de um assistente de loja. A Cami aprende enquanto “trabalha” e é treinada para conseguir prever as necessidades dos consumidores de forma rápida e precisa. Esta abordagem personalizada permitiu ganhos de 6% a 10%, e os assistentes de loja ficaram com mais tempo para tarefas mais importantes.

No espectro empresarial Português contamos também com inúmeros exemplos. É possível hoje interagir com a GALP recorrendo a um Bot inteligente no seu website ou através do Skype, que além do esclarecimento de questões dos clientes, recorrendo a uma base de dados de conhecimento, permite automatizar o processo de submissão de leituras e efetuar um acordo de pagamento. No campo da saúde o projeto HVITAL no Hospital de São João é uma referência mundial na aplicação de Machine Learning e Deep Learning no tratamento clínico.

Com base em todos estes resultados, acreditamos no trabalho conjunto entre o ser humano e a máquina. Não tem a ver com substituir pessoas, embora isso já aconteça em algumas áreas específicas de atividade, mas sobretudo amplificar as capacidades humanas tirando partido do que os algoritmos fazem exemplarmente bem: analisar volumes massivos de informação e identificação de padrões complexos. 

Cortana Intelligence Suite – plataforma Cloud para Big Data e Advanced Analytics – representa hoje um dos maiores investimentos da Microsoft em AI. Integra atualmente mais de três dezenas de Serviços Cognitivos, disponibiliza uma framework multicanal para desenvolvimento de Bots Inteligentes (mais de 2000 já registados) bem como serviços de Machine Learning com suporte para R, Python e Deep Learning, que podem recorrer a GPUs e FPGAs para processamento massivo de dados. 

Em suma, o poder de computação quase ilimitado da Cloud combinado com o desenvolvimento de novos algoritmos e a disponibilização de petabytes de informação, permite hoje a aplicação de AI em larga escala e de forma transversal, com possibilidades até agora inimagináveis. Tudo isto visando a democratização no acesso das organizações a tecnologia AI para criar novas soluções e serviços digitais para todos nós.

Deixe uma resposta

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *