A inteligência artificial (IA) é para os negócios hoje o que a Internet foi há 25 anos, no alvorecer do novo milénio. Alguns — os entusiastas e os inovadores — vêem uma oportunidade neste admirável mundo novo. Outros, mais céticos ou cautelosos, estão apenas à espera que a onda os leve para a frente sem grande esforço.
Muito tem sido escrito e discutido sobre IA para negócios, e não pretendo simplesmente repetir o que já está nas notícias todos os dias. Este artigo é uma reflexão pessoal que procura responder a uma pergunta que ouço frequentemente por parte dos nossos clientes:
Como pode a IA ajudar o meu negócio?
Acredite ou não, esta é uma das questões mais recorrentes que me colocam. Todos temos uma noção do que é inteligência artificial — seja por filmes, séries como Black Mirror ou pelas notícias diárias — mas poucas empresas têm uma ideia clara de como a incorporar com sucesso nas suas operações. Menos ainda são as que a utilizam de forma ativa.
Na minha perspetiva, antes de se iniciar qualquer processo de adoção de IA, há duas questões críticas que toda a organização deve conseguir responder:
- Quão maduros e prontos estão os processos organizacionais para a adoção de IA?
- Como se caracteriza a infraestrutura de dados atual?
Avaliar a maturidade dos processos organizacionais
Os processos determinam como uma empresa funciona diariamente. Podemos vê-los como um conjunto de regras e atividades organizadas, realizadas por várias pessoas, com o objetivo de atingir um determinado fim. Estão presentes em áreas como o recrutamento, as compras ou o atendimento ao cliente.
Para que a IA possa ser integrada com sucesso nos processos, é necessário avaliar a sua maturidade. Eis algumas questões fundamentais que ajudam a fazer esse diagnóstico:
- O processo é repetitivo? Quanto mais frequente for a sua execução, maior o potencial de automação com recurso à IA.
- O processo está claramente definido? Está documentado? Todos os envolvidos o conhecem? Está padronizado ou é executado de forma diferente por cada colaborador?
- Que tipo de dados são utilizados? São estruturados, semiestruturados ou não estruturados? A complexidade dos dados influencia a viabilidade da automação inteligente.
- A eficiência do processo é medida? É possível saber quanto tempo demora a execução? Há registo de falhas ou repetições?
Este tipo de análise permite atribuir uma pontuação de maturidade a cada processo, o que ajuda a priorizar iniciativas de IA.
Exemplo: automação inteligente no processo de compras
Vejamos um exemplo prático de um processo comum: o processo de compras. Este inclui normalmente as seguintes etapas:
- Pedido de compra
- Aprovação do pedido
- Seleção de fornecedores
- Análise de cotações
- Criação da ordem de compra (PO)
- Receção e verificação dos bens ou serviços
- Correspondência de fatura, PO e entrega, e respetivo pagamento
Como pode a IA melhorar este processo?
- Classificação automática de pedidos: a IA pode analisar e-mails ou formulários e classificá-los em categorias relevantes.
- Aprovações inteligentes: com base em regras de negócio, a IA pode encaminhar aprovações ou pré-aprovar pedidos simples.
- Comparação automática de faturas: a IA pode validar automaticamente se a fatura coincide com a ordem de compra e a receção.
- Deteção de anomalias: modelos de IA podem identificar duplicações ou potenciais fraudes.
Neste caso, a IA não substitui as pessoas — antes valoriza o seu trabalho, tornando-o mais eficiente, com menos erros e menor custo.
A infraestrutura de dados está pronta para a IA?
Os modelos de IA, especialmente os baseados em machine learning, dependem de dados — muitos e de qualidade. Uma infraestrutura de dados adequada é condição essencial para o sucesso. Sem ela, qualquer iniciativa será ineficaz ou mesmo inviável.
Uma rápida autoavaliação pode ser feita com base nas seguintes questões:
- Os dados estão disponíveis e acessíveis, ou presos em silos?
- Os dados são limpos, completos, consistentes e atualizados?
- Existe capacidade de armazenamento escalável, preferencialmente na nuvem?
- A infraestrutura suporta fluxos de trabalho de machine learning (versionamento de modelos, repositórios, rastreamento de experiências)?
Se a resposta a muitas destas questões for negativa, o investimento inicial deve focar-se em criar uma base sólida de dados antes de avançar para a IA.
O que pode a sua empresa fazer com IA quando estiver pronta?
Com uma boa base de dados e processos bem definidos, as empresas podem começar a obter valor real da IA e do machine learning. Exemplos práticos incluem:
- Identificação de padrões e segmentos de clientes
- Recomendação de produtos ou serviços
- Previsão de rotatividade de clientes (churn)
- Previsão de vendas e fluxos de caixa
- Otimização de recursos, logística e stocks
Para todos estes casos, existem algoritmos comprovados, já usados com sucesso por empresas em todo o mundo.
Custo de oportunidade: o que acontece se não agir agora?
Decidir adiar a adoção da IA tem um custo de oportunidade real. As empresas que a integram com sucesso vão operar com maior agilidade, tomar melhores decisões e inovar mais rapidamente. Isto traduz-se em ganhos de eficiência, melhoria da experiência do cliente e maior competitividade.
Por outro lado, as empresas que não agirem arriscam-se a perder quota de mercado — não porque os seus produtos sejam piores, mas porque os seus processos são mais lentos, mais caros e menos eficazes. No mundo atual, não avançar é, muitas vezes, sinónimo de recuar.
E agora?
A inteligência artificial não é um destino, mas um caminho. E, como qualquer transformação relevante, começa com um diagnóstico e uma estratégia bem definida.
Se está a considerar dar os primeiros passos com IA no seu negócio, mas não sabe por onde começar, estou disponível para ajudar a avaliar a maturidade dos seus processos e a infraestrutura de dados — de forma prática e orientada aos resultados.
Fale comigo e veja como a IA pode começar a gerar valor real na sua organização.
