Como medir o impacto comercial da inteligência artificial

Os líderes de TI e os peritos da indústria fornecem informações sobre como saber se os esforços em matéria de IA estão a dar os seus frutos.

Por Maria Kolorov

A inteligência artificial (IA) está em transição, tanto nas soluções tecnológicas como na forma como é utilizada. As empresas estão cada vez mais a retirar os pilotos dos laboratórios de testes e a implementá-los em escala, e algumas estão a obter ganhos significativos. Independentemente de qualquer incerteza em torno desta ciência, ignorar o seu potencial representa o risco de as empresas que fazem negócios “à moda antiga” se afundem.

Mas, para outras organizações, a obtenção de valor da IA pode ser difícil de conseguir. Os seus modelos podem não estar afinados e os seus conjuntos de dados de formação podem não ser suficientemente grandes. Além disso, existem preocupações sobre preconceitos, ética e transparência. Lançar uma iniciativa na produção antes de estar pronta ou expandir uma estratégia para além da sua fase inicial antes de examinar devidamente os resultados pode custar muito dinheiro ou, pior ainda, enviar uma organização por um caminho comercial prejudicial.

Como é possível saber se um projeto desta escala vai transformar, ou em vez disso sabotar, uma empresa? Sem números claros de retorno do investimento (ROI), devem ser criativos. E, portanto, os líderes de TI estão a medir o valor da IA.

Tecnologias maduras versus inovadoras

A medição do valor comercial de qualquer iniciativa ou tecnologia nem sempre é um cálculo linear. A IA não é certamente uma exceção, especialmente quando a maturidade e o potencial são tidos em conta. Variáveis comprovadas e preditivas como a mineração de dados, poupança de custos e formação, investimento e capacidade de facilitar novos usos influenciam as decisões quando se trata de ROI aceitável, mas é importante confiar na tecnologia, não importa quão nova ou estabelecida.

Alguns casos de utilização estão num elevado nível de maturidade, diz Chris Mattman, diretor de tecnologia e inovação da NASA JPL. “Temos também os processos aborrecidos de todas as empresas. Assim, automatizamos muitas coisas como o processamento de bilhetes, pesquisa e extração de dados, e revisão de contratos e subcontratos”.

Para tecnologias com um nível médio de maturidade, analisa-se se têm capacidade de permitir novos casos de utilização e a que custo. Aqui, a IA permitirá novos casos de utilização que atualmente não são possíveis. Por exemplo, no caso da NASA, poderia analisar imagens do espaço e enviar um milhão de legendas de texto à Terra para descrever, por exemplo, que existe um lago seco numa determinada direção.

Finalmente, para as tecnologias de IA experimental mais vanguardistas, a medida do sucesso é se permitem fazer novas ciências e escrever e publicar novos trabalhos. Empresas como a Google e a Microsoft têm acesso fácil a volumes gigantescos de dados de formação, mas na JPL os conjuntos de dados são difíceis de adquirir e requerem peritos de nível de doutoramento para os analisar e rotular.

Medir a IA e as suas esferas de influência

Quando não existe uma forma direta de medir o impacto empresarial de um projeto AI, as empresas extrairão dados de indicadores-chave de desempenho (KPIs) relacionados. Estas variáveis estão geralmente relacionadas com objetivos empresariais e podem incluir, entre outras variáveis, a satisfação do cliente ou taxas de retenção de empregados.

O caso em questão é o Sistema de Saúde do Atlântico, onde os pacientes estão no centro de todas as decisões, diz Sunil Dadlani, o seu vice-presidente sénior e CIO. Assim, em muitos aspetos, o retorno do investimento em IA é medido através da observação de melhorias nos cuidados ao paciente. Estas métricas centradas no doente incluem a redução do tempo de estadia nas instalações, tempo de tratamento mais rápido ou verificações de elegibilidade de seguro mais rápidas.

Medir o sucesso de forma incremental

A automatização que leva à redução de custos é a forma mais fácil e clara de mostrar os benefícios económicos da IA, diz Sanjay Srivastava, chefe de estratégia digital da Genpact. Mas também pode facilitar novos fluxos de receitas ou mesmo transformar completamente o modelo de negócio de uma empresa.

Por exemplo, um fabricante de motores de aviões viu que poderia melhorar a previsão de falhas e melhorar a logística para que pudesse começar a oferecer motores como serviço. “É um novo modelo de negócio, muda a forma de funcionamento de uma empresa porque a tecnologia da IA o permite”.

Alinhamento com visão estratégica

Depois há a questão de que, a curto prazo, alguns projetos podem prejudicar o resultado final, mas ainda assim serem importantes e transformadores a longo prazo. Por exemplo, uma empresa que implementa um chatbot de serviço ao cliente pode eliminar tarefas quotidianas. “Mas estes podem ser prejudiciais porque algumas pessoas são boas em vendas e querem interagir com as pessoas”, diz o analista do Gartner Whit Andrews. “Por isso, a organização pode não querer isto”.

Questiona-se o tipo de empresa que se quer ser, diz ele. “A dada altura, tem de se perguntar se é o tipo de empresa que, se uma entrega correr mal, por exemplo, os clientes podem telefonar para perguntar onde está e depois tentar vender-lhes o seu produto”.




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