Como utilizar a IA generativa na sua empresa?

Com diagnóstico, casos de uso definidos, estratégia e com as competências e os recursos necessários, a sua empresa pode usar IA generativa.

Isso é um desafio e tanto, e nós entendemos.

Mas também entendemos como superar esse desafio: construindo uma cultura data driven sólida, você vai poder utilizar todo o potencial que a IA generativa pode oferecer.

Isso exige bastante trabalho e, neste texto, apresentamos reflexões bem didáticas para ajudar você nessa jornada de descoberta sobre como utilizar a IA generativa na sua empresa.

Boa leitura!

IA generativa: potência para os seus negócios

Ok, você já deve ter recebido um bombardeio de informações de canais de comunicação sobre IA generativa, Chat GPT, OpenIA, Bard etc.

E se você já experimentou o Chat GPT, talvez tenha se deslumbrado com o grau de assertividade das respostas e o nível de riqueza de detalhes e complexidade ao ter uma conversa com a inteligência artificial.

Provavelmente você também já se deparou com algum relatório, como este da McKinsey que diz que:

"A aplicação da inteligência artificial generativa em múltiplas indústrias poderá movimentar de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões na economia mundial anualmente".

E por conta disso tudo, se você é C-Level de uma empresa, provavelmente já se perguntou sobre como utilizar esse potencial.

Por outro lado, se você faz parte do nível gerencial ou operacional, em algum momento recente, a sua chefia já deve ter feito a você essa mesma pergunta:  
como utilizar o potencial da IA generativa?

Vamos por partes.

Definindo o horizonte do jogo com a inteligência artificial

Existem inovações que surgem espontaneamente durante a história de empresas e que dão muito certo?

Sim! Mas, convenhamos que, qualquer livro de gestão diz:

• estabeleça um objetivo;
• trace um planejamento;
• monitorar a execução;
• e meça os resultados.

Para a IA generativa, [infelizmente] não é diferente.

E por isso, é muito importante você fazer uma reflexão sobre: de que horizonte essa nova tecnologia fará parte na estratégia global da sua empresa?

Para ajudar você nesse entendimento, existe o framework H1, H2 e H3, proposto pela McKinsey.

Essa metodologia, que basicamente consiste em definir de que horizonte queremos jogar,  ajuda na definição de um plano estratégico para utilizar IA generativa nos seus negócios.

Entenda os horizontes (H) desse jogo

Escrevendo um texto para um blogpost, queremos aproveitar todo o potencial do ChatGPT para auxiliar nessa tarefa, certo?

Neste artigo, por exemplo, utilizamos este prompt:

"Estou escrevendo um blogpost sobre aplicações de IA generativa, descreva brevemente e de forma simples o que são os horizontes H1, H2 e H3".
A resposta [lapidada por nós] você lê a seguir:

H1 - Otimização do negócio atual

O primeiro horizonte, H1, concentra-se na otimização das operações atuais da empresa. Aqui, o foco está no presente imediato e na maximização dos resultados dentro do modelo de negócios existente.

As estratégias no H1 envolvem melhorias incrementais, refinamentos de processos, aumento da eficiência operacional e redução de custos. Esse horizonte é fundamental para garantir que a empresa esteja funcionando de maneira eficaz e entregando produtos e serviços de alta qualidade.

• Utilização
  O H1 é usado para manter a competitividade atual, garantindo que a empresa esteja atendendo às demandas de clientes de maneira eficiente e eficaz. Os esforços são concentrados na execução sólida do modelo de negócios existente.

H2 - Expansão e crescimento

O segundo horizonte, H2, amplia o foco para o médio prazo e busca oportunidades de crescimento e expansão. Nesse estágio, a empresa procura explorar novos mercados e segmentos de clientes não atendidos, e expandir suas ofertas de produtos ou serviços.

As estratégias no H2 podem envolver desenvolvimento de novos produtos, entrada em mercados emergentes e expansão geográfica.

Esse horizonte visa aumentar a relevância da empresa no mercado e criar uma base sólida para o crescimento futuro.

• Utilização
  O H2 é utilizado para buscar novas oportunidades de mercado e expandir a presença da empresa. É quando ocorre a exploração de áreas que podem gerar crescimento sustentável e diversificado.

H3 - Transformação e inovação radical

O terceiro horizonte, H3, é projetado para o longo prazo e enfoca a transformação radical e a inovação disruptiva. Aqui, a empresa busca redefinir fundamentalmente seu modelo de negócios, explorar novas tecnologias e criar novos produtos ou serviços que podem revolucionar o mercado.

As estratégias no H3 podem envolver investimentos em pesquisa e desenvolvimento de ponta, aquisições estratégicas e a criação de produtos ou soluções que mudam as regras do jogo.

• Utilização
  O H3 é utilizado para criar o futuro da empresa, explorando inovações disruptivas que podem mudar a forma como a empresa opera e se posiciona no mercado. Aqui, a visão é de longo prazo e as recompensas podem ser substanciais, mas o risco também é maior.

Essa abordagem de múltiplos horizontes de estratégia permite que as empresas aloquem recursos e atenção de forma equilibrada entre as necessidades imediatas, o crescimento sustentável e a inovação de longo prazo.

Perceba que cada horizonte desempenha um papel vital na condução do sucesso contínuo da empresa, garantindo que ela evolua e se adapte de acordo com as demandas do mercado e as oportunidades emergentes.

Aqui na Indicium, por exemplo, estamos jogando nos horizontes H1 e H2.

Isso significa dizer que estamos tanto entendendo e desenvolvendo aplicações que buscam otimizar nossos processos internos, quanto desenhando propostas de valor que possam ser vendidas para clientes como um produto em mercado adjacente ao nosso core business.

Definido o horizonte, é hora de entender se a sua empresa tem maturidade para essa mudança

Você precisa entender se a sua empresa está pronta para a adoção de IA generativa.

Não adianta ter uma estratégia definida e querer pular etapas, principalmente se a sua empresa não tem maturidade analítica para isso…

Aqui na Indicium, acreditamos que iniciativas de aumento de maturidade analítica bem-sucedidas estão ancoradas neste três pilares:

• Pessoas
• Organização
• Dados

E, com base na análise desses três pilares relativamente à sua empresa, nós podemos fazer um diagnóstico de maturidade para uso de IA generativa.

Quer entender o grau de maturidade dos seus negócios?

Chegou a hora!

Acesse agora nosso Diagnóstico de Prontidão para uso de IA Generativa.

Você vai responder algumas perguntas relativas aos três pilares (pessoas, organização e dados) e vamos fornecer uma avaliação sobre o status de prontidão da sua empresa. Leva menos de 15 minutos.

Com isso, você vai entender tanto o grau de maturidade dos seus negócios quanto em quais fatores-chave você precisa trabalhar para ter sucesso com uma iniciativa de inteligência artificial.

É um ótimo começo para saber se sua empresa está preparada para usar o poder da IA generativa e passar a mapear as possibilidades para isso.

Mapeie oportunidades de uso para a IA generativa

Acreditamos na cultura e na multidisciplinaridade. Isso não é diferente no uso de IA.

As oportunidades de uso da IA generativa não surgem organicamente. É preciso treinar, falar sobre o tema, definir grupos de trabalho e comitês específicos para o assunto.

E é preciso usar e abusar do ChatGPT. Isso pode trazer insights para mapear casos específicos para cada área da sua empresa.

Veja este outro exemplo de prompt:

"Trabalho no setor de contratos de uma indústria têxtil, como posso aplicar IA generativa?"

A resposta [lapidada por nós] você lê a seguir:

A aplicação da IA generativa no setor de contratos de uma indústria têxtil pode trazer eficiência, personalização e automação aos processos contratuais.

Aqui estão algumas maneiras de aplicar a IA generativa:

Horizonte H1 - Otimização do negócio atual

Geração automatizada de contratos padrão: use a IA generativa para criar contratos-padrão personalizados, adaptados às necessidades específicas de cada cliente ou transação, reduzindo o tempo necessário para criar documentos repetitivos.

Revisão automática de contratos: aplique a IA generativa para analisar contratos em busca de erros, inconsistências ou cláusulas não conformes, garantindo maior precisão e qualidade.

Rastreamento de alterações: utilize a IA generativa para rastrear alterações em contratos, tornando mais fácil identificar e entender as modificações feitas ao longo do processo de negociação.

Horizonte H2 - Expansão e crescimento

Personalização de contratos: explore a IA generativa para personalizar contratos de acordo com as necessidades específicas de diferentes clientes, adaptando cláusulas, termos e condições de acordo com as especificações.

Tradução automática de contratos: use a IA generativa para traduzir automaticamente contratos para diferentes idiomas, permitindo a expansão para mercados internacionais sem barreiras de linguagem.

Horizonte H3 - Transformação e inovação radical

Contratos inteligentes: considere a criação de contratos inteligentes usando a tecnologia blockchain, em que a IA generativa pode auxiliar na codificação de cláusulas complexas e na automatização de execuções contratuais.

Análise de riscos em contratos: a IA generativa pode ser usada para analisar contratos em busca de riscos potenciais, identificando cláusulas ambíguas ou termos que possam causar problemas futuros.

Assistência virtual para negociações: desenvolva assistentes virtuais que usem IA generativa para ajudar na negociação de contratos, sugerindo termos e cláusulas com base em dados históricos e regulamentações.

Ao aplicar a IA generativa no setor de contratos da indústria têxtil, você pode melhorar a eficiência, a precisão e a personalização dos processos contratuais, permitindo que sua equipe concentre-se em tarefas de maior valor agregado e garantindo que os contratos estejam alinhados com as necessidades da empresa e de clientes.

Entenda a solução de IA generativa

Para o desenvolvimento de soluções de IA generativa, é necessário compreender a natureza de alguns critérios.

1) Quanto ao uso de dados internos

A solução mapeada precisa de dados internos para funcionar?

Ex.: se o caso de uso for criar campanhas criativas de marketing, talvez a solução não precise de uma estrutura massiva de ingestão de dados; mas se for um assistente de manutenção de máquinas que responda questões específicas de manuais de máquinas, será necessário criar uma estrutura que consiga integrar os dados desses manuais.

2) Quanto ao formato de interação

Como será o formato de interação da pessoa com a solução de IA generativa?

Quem fará uso: colaborador interno; parceiro; cliente?

A pessoa usuária vai interagir pelo chat? Ou via interface?

Ex.: em uma solução de análise de sentimentos de redes sociais, a IA generativa pode ser aplicada de forma automatizada via API para disponibilização de resultados em um data warehouse.

3) Quanto à sensibilidade dos dados

Os dados a serem repassados para a solução de IA generativa são sensíveis?

Ex.: dados de criativos de marketing são menos sensíveis do que dados pessoais de clientes de um banco, e isso influencia diretamente o desenho da solução.

4) Quanto à tolerância ao erro

Sabemos que soluções de IA generativa podem "alucinar". Quão crítico isso é no contexto da operação?

Ex.: soluções de IA generativa estão sendo utilizadas para diagnóstico de exames de imagem; nesses casos, é claro que as respostas fornecidas devem ser analisadas com extrema cautela por parte dos usuários.

In house x Prateleira x Parcerias

Após entender a solução, é necessário entender como chegar lá. Vamos apresentar três caminhos:

1- desenvolvimento in house:
consiste em desenvolver toda a solução, ponta a ponta, com recursos internos.

2- prateleira:
consiste em contratar alguma ferramenta de mercado pronta.

3- parcerias:
consiste em contratar empresas ou pessoas parceiras para o desenvolvimento da solução.

Como você pode perceber, não existe uma resposta certa para a decisão. Existem critérios que podem ser analisados para auxiliar na tomada de decisão.

Reparou nos asteriscos (*)?

É para explicar uma característica da Indicium: treinamos clientes e repassamos todo o nosso conhecimento para que entendam a solução de ponta a ponta, minimizando o nosso lock-in.

Mapeie as competências e os recursos necessários

Após definir a estratégia, realizar diagnóstico de prontidão, levantar casos de uso e entender as soluções, chega o momento de entender quais competências e recursos são necessários para desenvolver uma solução de IA generativa.

É claro que cada solução é única e a combinação de competências e recursos também, mas para uma solução robusta, de forma genérica, tenha em mente que você vai precisar de:

• recursos

‍o    ‍ingestão de dados

o    armazenamento de dados

o    armazenamento de código

o    computação

o    LLM

o    interface de disponibilização

o    integração

• profissionais:

o    analista de negócio

o    engenheira ou engenheiro de dados

o    cientista de dados

Por último, mão na massa!

Com um plano de jogo robusto, é hora de colocar a mão na massa.

Na Indicium, acreditamos fortemente em tratar desenvolvimento de dados como desenvolvimento de produtos de dados.

Por isso, é importante ter a pessoa usuária como o centro de toda a jornada e ter interações periódicas com ela para entender se a solução em desenvolvimento está gerando o valor a que se propõe.

E trabalhar assim tem revolucionado a maneira como geramos valor, mas isso é assunto para outro artigo...

Implemente IA generativa com a Indicium

Com diagnóstico, casos de uso definidos, estratégia e com as competências e os recursos necessários, a sua empresa pode usar IA generativa.

Também já nos questionamos sobre como poderíamos aplicar inteligência artificial generativa na Indicium e em clientes.

Hoje, desenvolvemos soluções que de fato estão gerando mais produtividade. E isso também é assunto para um próximo artigo.

Conquiste melhores resultados com IA generativa implementando antes uma abordagem moderna de dados nos seus negócios. Clique aqui para conversarmos sobre isso.

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Até mais!