Na era da revolução cognitiva, testemunhamos uma notável expansão dos horizontes da inteligência artificial (IA) e do machine learning (ML).
Essas tecnologias, antes confinadas a tarefas específicas, agora transcendem fronteiras, desbravando limites outrora considerados intransponíveis.
Após inúmeras discussões, eventos e reflexões, a grande questão que se impõe é como discernir entre os avanços legítimos e as promessas vazias, e como democratizar essas inovações sem permitir que as atuais gerações de Large Language Models (LLM) as suplantem em suas próximas iterações.
Toda onda tecnológica traz consigo uma mistura de excitação e conteúdo substancial.
A verdadeira prova está em discernir quais startups de IA possuem fundamentos sólidos e quais estão apenas surfando na maré da tendência do momento.
Um dos maiores avanços da IA foi criar algoritmos outrora restritos somente a grandes desenvolvedores e Big Techs para um modelo de algoritmos acessíveis individualizáveis a todas as empresas e todas as pessoas. Isso se traduz em uma verticalização dos algoritmos em diversos setores.
Explico com um exemplo: Várias são as legaltechs (JusticIA, OmnniJus, Juridico AI, …. que estão tentando simplificar o processo jurídico brasileiro. Petição, seleção dos melhores argumentos para aquela Vara específica, contestação e análises jurisprudenciais. A tecnologia neste caso é o catalisador do processo fim a fim, podendo ser usado para processos repetitivos com ganhos no tempo de elaboração das peças e definindo a probabilidade de ganho das causas.
Para as empresas, os impactos se fazem sentir em diversos departamentos.
Vamos começar no Marketing, onde as equipes de Data Science analisam dados para identificar padrões de consumo, informando as estratégias de marketing mais alinhadas às necessidades dos clientes. Além de abordagens integradas, unindo online e offline(omnichannel) para proporcionar aos clientes uma experiência coesa em todos os pontos de contato e mensuração do sucesso de campanhas, indo além dos números superficiais.
Em vendas, a Decision Intelligence vai além da análise de dados tradicionais, incorporando elementos para aprimorar a qualidade das decisões. Ao compreender e antecipar padrões complexos, as organizações podem adaptar-se proativamente a mudanças, reduzindo incertezas e fortalecendo a resiliência em ambientes dinâmicos. Decidir com precisão na era da complexidade não é apenas uma questão de ferramentas avançadas, mas de se sobressair frente a concorrência.
A Salesrun, por exemplo, faz predição de sell in e sell out com mais de 80% de precisão reduzindo as quebras de estoque e eventuais perdas de venda pela ruptura do produto e ainda se comunica via whatsapp com o funcionário da empresa por uma linguagem corrida. Em qual indústria ou qual distribuidor que não quer a visibilidade horizontal da cadeia com esta assertividade, minimizando quebras de produtos?
O caso mais simples é o atendimento ao cliente.
Quando trabalhei na Vivo e definimos a solução de chatbot no antigo conceito de bucket(pergunta e resposta mais assertiva, que nada mais era que uma árvore de decisão com respostas repetitivas), o sonho era o ChatGPT, o Gemini, Youchat, Perplexity, Google Bard, etc, mas agora este não é mais um sonho e sim uma realidade da interação “robô”/humano fluídica.
Gosto muito do exemplo da codificação e desenvolvimento para a área de TI e o impacto para os atuais programadores que irão focar mais na auditoria e não mais tanto na criação dos codes. A geração de scripts automatizados que realizam tarefas específicas, como manipulação de dados, redução de erros sintáticos, automação de processos ou interação com sistemas externos usando Rama, Phyton, HTML/CSS, Web3, etc é o breakthrough esperado.
Entretanto, surge o receio da substituição da criatividade humana pela IA, com softwares capazes de gerar apresentações, textos, vídeos e até mesmo obras de arte. Nesse contexto, empresas estão se posicionando como consultorias de IA (Brand Nexus, Accenture, IBM, Visibilidade, Arbit, Distrito,….) para auxiliar outras na jornada da inovação, oferecendo orientação e expertise para navegar nesse ecossistema em constante evolução.
Em suma, para os tomadores de decisão, é crucial adentrar no ecossistema da IA, escolher parceiros confiáveis e cultivar talentos internos familiarizados com os processos e dinâmicas organizacionais, seja através de colaborações abertas ou internamente. Começar com projetos piloto, por mais modestos que sejam, é o primeiro passo para sair da inércia e embarcar nessa jornada de transformação digital.
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