A segunda edição acontecerá de 9 a 10 de outubro de 2023 no The Westin Warsaw Hotel Congresso de Economia de Dados – um evento único focado em mecanismos e tendências moldando a economia do futuro. O tema principal do congresso serão os dados, ou algo chamado petróleo do século XXI. Como será o uso da Inteligência Artificial na economia e nos negócios?
Que estratégia adotar na organização rumo à revolução da IA?
Na era da revolução da inteligência artificial, a educação dos funcionários e uma compreensão profunda da tecnologia estão a tornar-se elementos-chave da estratégia. O investimento na formação permitirá a inovação e a utilização otimizada das capacidades de IA. Uma análise de mercado aprofundada mostrará em que áreas, seja na automação ou na criação de novos produtos, a IA pode trazer maiores benefícios. É necessário integrar a inteligência artificial aos sistemas existentes, mas as questões de ética, transparência e segurança de dados são igualmente importantes. Alcançar o sucesso na era da IA exige que as empresas sejam flexíveis e se adaptem constantemente às mudanças nas condições do mercado.
Benefícios de usar IA e construir competitividade empresarial com base em soluções de IA e ML
Sem dúvida, a IA traz benefícios em termos de eficiência e produtividade empresarial. Automatiza processos e tarefas que até recentemente exigiam o envolvimento de pessoas, e também dá significado a dados que estão além da interpretação humana.
Graças ao aprendizado de máquina, os sistemas são capazes de autoaprendizado e de adaptação a novos dados, sem a necessidade de programação manual. Usando o ML, as empresas têm a capacidade de analisar rapidamente grandes volumes de dados, prever tendências e adaptar-se automaticamente às condições de mercado em constante mudança. Com isso, é possível obter benefícios específicos para o negócio, como otimização de processos, aumento da eficiência de vendas ou melhoria da qualidade do relacionamento com o cliente.
A IA e o ML também podem servir como ferramentas de apoio à decisão, fornecendo análises de dados e insights que ajudam você a entender melhor questões complexas e a tomar decisões de negócios informadas. O uso da IA permite que as empresas se adaptem às mudanças nas condições do mercado, respondam às necessidades dos clientes em tempo real e antecipem tendências futuras. Como resultado, as empresas que investem em IA tornam-se mais competitivas, inovadoras e capazes de enfrentar os desafios do futuro.
Novas competências no mercado de trabalho vs. preocupações dos funcionários e agitação social
No período de transformação digital, o desenvolvimento no domínio da inteligência artificial torna-se um catalisador de evolução no mercado de trabalho, introduzindo mudanças significativas no domínio das competências exigidas. As organizações modernas procuram cada vez mais especialistas com competências em programação, análise de big data e engenharia de algoritmos. Não menos importantes, no entanto, são as competências transversais avançadas, como a capacidade de aprender e de se adaptar, o pensamento crítico e uma abordagem interdisciplinar para a resolução de problemas.
Embora existam preocupações sobre a automação e a potencial substituição de humanos por máquinas em muitos setores, a IA abre a porta à criação de novos cargos especializados, como engenheiros de dados, especialistas em ética de IA e analistas comportamentais. No entanto, as mudanças tecnológicas dinâmicas podem levar ao agravamento das desigualdades sociais, especialmente entre aqueles que não têm acesso a recursos educativos adequados. Portanto, é crucial investir na educação, formação e apoio aos grupos profissionais mais vulneráveis às mudanças tecnológicas disruptivas para garantir o desenvolvimento socioeconómico sustentável na era da IA.
Portanto, vale a pena considerar se já podemos falar em substituir funcionários de IA nas organizações polacas? E se sim, em que posições já é perceptível? Esta questão foi respondida pelo Dr. Eng. Ireneusz Wochlik.
Até hoje, ainda não vejo uma substituição massiva de funcionários por soluções de IA. Atualmente, um problema maior é o número insuficiente de pessoas com as qualificações adequadas para implementar adequadamente soluções de inteligência artificial nas empresas, o que, por sua vez, provoca muitas vezes uma perceção errada desta tecnologia e receios relacionados. Este é um fenômeno natural: se não entendemos alguma coisa, ficamos com medo. Na minha opinião, devemos concentrar-nos na construção de conhecimento sobre a tecnologia de IA, de modo a utilizá-la da forma mais eficaz. O resultado do desenvolvimento dinâmico da inteligência artificial é mais uma revolução tecnológica, que implica a necessidade de construir equipas com novas competências e substituir muitas tarefas atualmente desempenhadas por pessoas por algoritmos e modelos de inteligência artificial. Este é, obviamente, um grande desafio para o qual devemos preparar-nos bem.
Dr. Eng. Ireneusz Wochlik, Membro do Conselho, Fundação AI LAW TECH.
Diferentes indústrias e o nível de adoção na área de IA
A implementação da inteligência artificial nas organizações varia e depende de muitos fatores, como indústria, escala de operações e cultura corporativa. Embora a IA esteja a ganhar popularidade, a sua sofisticação e aplicação prática variam muito de setor para setor. As indústrias relacionadas com a tecnologia, como as TI e as telecomunicações, desempenham frequentemente o papel de pioneiras no domínio da IA, investindo em investigação e desenvolvimento e implementando soluções inovadoras.. Para eles, a IA é um elemento estratégico fundamental.
Os setores mais tradicionais, como a indústria e a agricultura, também reconhecem os benefícios da IA, mas tendem a ser mais cautelosos na sua abordagem. Nessas indústrias, a IA é mais frequentemente usada para otimizar processos e aumentar a eficiência. Independentemente das diferenças na taxa de adoção e na aplicação prática, os objetivos são semelhantes em muitos setores: aumentar a eficiência, melhorar a qualidade dos produtos e serviços e compreender mais profundamente as necessidades dos clientes. No entanto, as barreiras que enfrentam variam. Para os sectores tecnológicos, os desafios são muitas vezes a falta de especialistas qualificados e a concorrência no mercado, enquanto para as indústrias tradicionais são geralmente barreiras culturais, falta de compreensão da tecnologia ou restrições orçamentais.
Modelos de IA usados
A inteligência artificial tornou-se uma ferramenta fundamental em diversas áreas de negócios, trazendo inovação e otimização de processos. Veja como diferentes modelos de IA são colocados em prática em diferentes setores:
- Exploração de dados: A inteligência artificial é usada para coletar e analisar dados que ajudam a identificar tendências e otimizar campanhas de marketing. Um exemplo é um algoritmo de autoaprendizagem que fornece informações sobre o comportamento e as interações do usuário e se aprimora com o tempo. Graças à IA, é possível obter dados comportamentais (por exemplo, o que o utilizador vê no site, o que clica) e dados declarativos (baseados em inquéritos ou bases de dados de mailing).
- Comunicação com o cliente: As empresas utilizam chatbots, programas de conversação em linguagem natural, para otimizar a comunicação com os clientes. Os exemplos incluem chatbots em sites como IKEA ou Orange.
- Assistentes Virtuais: Assistentes ativados por voz como Siri e Cortana ajudam os usuários a fazer escolhas e apresentar sugestões para uma determinada consulta.
- Direcionamento de mensagens: graças à IA, as empresas podem rastrear a atividade dos usuários em todas as plataformas e aumentar a probabilidade de cliques em anúncios. Os exemplos incluem Google e Facebook, que rastreiam a atividade do usuário e adaptam o conteúdo publicitário a eles.
- Recomendações: Sistemas de recomendação, como os usados pela Amazon e Netflix, analisam o comportamento e as classificações dos usuários para sugerir conteúdos que possam ser do seu interesse.
- Geração e otimização de conteúdo: IA é usada para gerar conteúdo. Um exemplo é o Xiaomingbot, que escreveu muitas notícias durante os Jogos Olímpicos. Outras ferramentas como Automated Insights ou Article Forge usam IA para criar artigos.
- Personalização de sites: ferramentas como The Grid usam IA para adaptar sites às necessidades dos usuários.
A escala organizacional do suporte de IA – um novo nível de organização orientada por dados
Na era da digitalização, onde os dados são um ativo cada vez mais valioso, as organizações aspiram a implementar a tecnologia de IA em grande escala. A chave aqui é a construção de uma estrutura organizacional eficaz que favoreça abordagens centradas em dados.
Recentemente, assistiu-se a uma revolução na área dos dados, com impacto mais significativo no setor financeiro. As organizações querem tornar-se entidades orientadas por dados, o que implica a utilização de dados no processo de tomada de decisões informadas. Isto permite automatizar processos, criar produtos inovadores, personalizar ofertas e implementar estratégias avançadas de precificação e gestão de relacionamento com o cliente.
Contudo, o sucesso nesta área depende não apenas da tecnologia avançada, mas também da evolução da cultura corporativa. É fundamental contratar especialistas capazes de dar sentido aos dados e transmutá-los em atividades que gerem valor para os clientes. Neste contexto, a ideia de Data Mesh, que redefine a abordagem tradicional de gestão de data warehouses, ganha importância. O Data Mesh oferece maior flexibilidade no gerenciamento de dados, permitindo acesso descentralizado e distribuindo a “propriedade” da informação.
O papel da inteligência artificial generativa na economia baseada em dados
A IA generativa está a transformar setores económicos com base na análise avançada de dados, como o financeiro e os seguros. Graças à capacidade de criar novos conteúdos com base nas informações recolhidas, a Inteligência Artificial permite às empresas financeiras prever tendências de mercado e identificar potenciais riscos de investimento.
No setor dos seguros, por exemplo, a IA pode analisar enormes conjuntos de dados de clientes, antecipando potenciais sinistros e otimizando as ofertas de seguros. Além disso, em áreas como a gestão de risco ou a análise de crédito, a IA, ao identificar anomalias, reforça a segurança e ajuda na tomada de decisões mais informadas. Nas organizações orientadas por dados, a IA torna-se a chave para análises mais profundas, inovação e vantagem competitiva.
O principal desafio que as organizações enfrentam hoje é o gerenciamento eficaz de dados. Se falamos de transformação digital, de inteligência artificial ou da filosofia “datadriven”, os dados são sempre a base. As empresas que queiram utilizar de forma eficiente soluções digitais, incluindo inteligência artificial, devem começar a construir competências internas na área de governação de dados e análise avançada de dados. Não estamos falando aqui apenas de ferramentas, mas da mudança cultural das empresas. É seguro dizer que se uma organização está pronta para trazer soluções de IA para produção, também está pronta para qualquer outro desafio digital. Algumas empresas escolhem este caminho e na minha opinião é o único caminho certo.
Dr. Eng. Ireneusz WochlikMembro do Conselho, Fundação AI LAW TECH.
Mais informações úteis e o que você pode aprender no Congresso de Economia de Dados você encontrará sobre aqui.
Fonte: Comunicado de imprensa