A Inteligência Artificial Generativa (Generative IA) na indústria tem revolucionado a forma como as empresas operam e criam valor. Nos últimos três anos, mais de USD 1,7 bilhão foram investidos em soluções IA por empresas de capital de risco, e esse investimento não se restringe a apenas ao Chat GPT. Este foi o ponto de partida para que o mundo começasse a olhar para a IA Generativa com mais atenção, porque a utilização dessa tecnologia nas empresas demanda muito mais sofisticação e estratégia.
A IA é uma inovação baseada em algoritmos de aprendizado de máquina que possibilita a criação de novas soluções a partir de informações que já existem. Utiliza duas redes, conhecidas como GANs, as quais criam e avaliam a qualidade dos dados gerados, fazendo com que seja possível aumentar a eficiência de produtos e serviços, assim como acelerar processos e reduzir custos. Porém, para que essa inovação beneficie de verdade nossas operações, gerando resultados positivos tanto para as organizações quanto para nossos clientes e o mercado como um todo, precisamos entender qual seu impacto e possíveis riscos.
Qual o impacto da Inteligência Artificial Generativa (Generative IA) no mercado?
Ela ainda é recente, mas já é possível verificar o impacto da Generative IA no mercado e nas futuras estratégias das empresas. Em um dos estudos feitos pela Accenture, foi possível identificar que 12% das organizações de alto desempenho já estão usando a inovação para impulsionar significativamente o crescimento de suas receitas, melhorar a experiência do cliente e as métricas de governança ambiental e social.
Para colocar a Generative IA em prática, as empresas precisam de grande quantidade de dados, profissionais qualificados e capacidade computacional suficiente para manter e implantar os modelos rapidamente. Os líderes empresariais, inclusive, estão cientes desse potencial. Uma outra pesquisa, também realizada pela Accenture, mostrou que 98% dos líderes entrevistados concordam que a Generative IA desencadeará criatividade e inovação significativas nos próximos três a cinco anos.
Atualmente, encontramos diversas aplicações da IA no mercado, podendo ser utilizada desde o design de produtos até a otimização de processos de produção, logística e outros setores da indústria. Veja alguns exemplos do que vem sendo feito:
- Indústria automotiva: vem sendo usada para criar mundos e modelos 3D para simulações e desenvolvimento de veículos autônomos, auxiliando a melhorar a segurança e a eficiência;
- Cadeia de suprimentos: a IA tem sido utilizada para otimizar a logística sugerindo novas formas de gestão de estoque, rotas mais eficientes no transporte e maior precisão nos processos;
- Área de controle de qualidade: os sistemas de visão computacional da IA facilitam a inspeção de produtos, identificando de formas mais rápida e precisa possíveis defeitos;
- Manufatura avançada: tem auxiliado a ajustar parâmetros em tempo real, otimizando as operações, prevendo falhas de equipamentos e automatizando tarefas de manutenção.
Por termos conhecimento e acreditarmos no potencial e poder transformador que essa tecnologia possui, nos últimos tempos nossas equipes na Accenture junto de nossos parceiros têm se dedicado a projetos inovadores ao mercado. Compartilho aqui um pouco do que tem sido feito:
- Projeto pioneiro de Generative IA na Indústria de Recursos Naturais. Uma grande mineradora brasileira tem sido auxiliada pela tecnologia para reduzir tempo e recursos em redações de licenças ambientais;
- Projeto de Copiloto de Governança de Dados que utiliza uma base de dados inteligente alimentada por pesquisa semântica para simplificar a adoção de processos;
- Uma grande varejista brasileira tem utilizado a Generative IA para aprimorar as capacidades do chatbot para ter uma comunicação cada vez mais natural com os clientes, auxiliando os mesmos a escolherem os produtos de forma mais assertiva para solucionar suas necessidades;
- Uma grande produtora de aço conseguiu expandir seus talentos com o uso de uma Generative IA assistente, ou seja, a tecnologia ajuda os colaboradores em tarefas e procedimentos que ainda não possuem tanto conhecimento;
- Uma empresa de telecomunicações vem aplicando a Generative IA para auxiliar na criação de projetos de antena, distribuindo equipamentos e móveis em uma planta determinada pelo usuário por meio de planilha de excel ou mesmo prompt simples.
No entanto, apesar dessa tecnologia ser de fácil acesso, ela traz consigo desafios que merecem atenção dentro das empresas pois envolvem segurança e ética.
Quais os possíveis riscos e desafios da Generative IA?
A partir do momento no qual as empresas começam a pensar na possibilidade de implementar a IA em seus processos e operações, uma das pautas prioritárias deve ser a segurança, afinal, os modelos disponíveis no mercado ainda estão em fases iniciais de desenvolvimento. Isso significa que há uma grande possibilidade de ocorrer vazamento e/ou roubo de dados, desinformação em larga escala e violação de direitos autorais, por exemplo.
Além disso, outros pontos merecem atenção pois podem se tornar desafios futuros dentro das organizações como a falta de dados de alta qualidade, a velocidade de amostragem, a licença de dados e até mesmo a infraestrutura da computação utilizada em termos de escala.
Como podemos ver, mesmo a Generative IA gerando benefícios significativos a indústria, ela também apresenta preocupações e nos faz ficar alertas, como toda nova revolução e tecnologia no mercado. Com planejamento, estratégia e busca por cada vez mais conhecimento em relação a ela, é possível utilizar seu potencial para transformar o mercado e a maneira como trabalhamos e vivemos.
