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8 tendências em inteligência artificial, segundo a KPMG

Estudo da KPMG entrevistou executivos e mostrou alguns aspectos importantes, como a necessidade de se criar normas de governança e controlar o uso da IA

POR Adriana Fonseca | 20/01/2020 19h15

Entender o desenvolvimento da inteligência artificial e como ela vem sendo usada é desafiador para muitos líderes de negócios. Machine learning, assim como outras tecnologias, está avançando mais rapidamente do que se podia prever e esse ritmo pode ser difícil de acompanhar. Nesse cenário, manter-se competitivo começa com uma visão clara da atual paisagem da inteligência artificial: onde as maiores e mais influentes empresas do mundo estão em termos de investimento em IA?

É com esse questionamento que a consultoria global KPMG preparou o estudo “AI transformando a empresa”, que traz insights sobre o desenvolvimento da inteligência artificial em algumas das maiores companhias do mundo. O levantamento é fruto de entrevistas com 30 líderes de negócios e pesquisas, e resultou em oito tendências em inteligência artificial. Saiba quais são:

inteligência artificial Foto (Shutterstock)

1.Mudança tecnologia experimental para a aplicada

A inteligência artificial passou rapidamente de uma “tecnologia para se olhar” para uma “tecnologia para se implementar”. Isso porque ela é, cada vez mais, capaz de endereçar uma vasta gama de questões de negócios, e empresas ao redor do mundo têm implementado com sucesso a automação em nível funcional. Essa mudança foi conduzida por muitos fatores, incluindo a digitalização rápida, avanços em machine learning e a crescente disponibilidade de dados. Agora, muitas empresas estão buscando converter projetos piloto em benefícios para suas organizações.

2.Combinação de tecnologias

As empresas estão implementando automação, AI, analytics e plataformas “low-code” em conjunto, descobrindo que elas trabalham de maneira mais efetiva juntas. Alguns fatores-chave estão permitindo que as empresas implementem essas tecnologias combinadas em aumento de plataformas “low-code”, como Appian, OutSystems, Pega e ServiceNow; talentos que conseguem trabalhar nessas diferentes tecnologias; uso de ferramentas de integração; e lideranças que conseguem coordenar a aplicação entre as diferentes tecnologias.

3.Demanda em crescimento

Muitas grandes empresas estão investindo mais em IA, com o objetivo de ampliar sua implementação além no nível funcional, para outras áreas de negócios. Investir em talento é um pré-requisito para levar esta agenda adiante.

4.Os recursos organizacionais são críticos

A vantagem competitiva ganha quando a IA requer mais do que apenas a tecnologia. Implementar a inteligência artificial na empresa requer a combinação dos talentos certos, novos recursos organizacionais e processos que conduzem para a governança. O capital organizacional é composto por quatro elementos: capital humano, valores e normas, conhecimento e experiência, e práticas e processos de negócio. A inteligência artificial precisa de todos esses elementos para criar valor para a empresa.

inteligência artificial Foto (Shutterstock)

5.Governança interna como área-chave

As empresas precisam criar e reforçar políticas formais de governança, além de processos e controles ao redor da tecnologia de inteligência artificial. Essa governança inclui desenhar e implementar procedimentos padrões em torno da IA em diferentes áreas, incluindo monitoramento e gerenciamento de riscos, desempenho e valor; ajudar a assegurar que o ciclo de vida da IA, do começo ao fim, mantém níveis apropriados de confiança e transparência; criar novos papeis e responsabilidades para prestação de contas; e treinar as equipes da empresa para que compreendam seus papeis e gerar alinhamento com os procedimentos comuns.

6.Necessidade de controlar a IA

Programas de sucesso de inteligência artificial contam com a habilidade de controlar algoritmos que podem se tornar mais poderosos e opacos ao longo do tempo com machine learning. Pode se tornar difícil determinar por que um sistema de IA tomou uma decisão específica.

Onde, nas milhões de linhas de código, a decisão foi tomada? O risco óbvio é que o sistema de aprendizado contínuo pode produzir resultados enviesados e o custo da extensão errada da inteligência artificial vai muito além do financeiro – como perda de receita e multas por falhas de compliance –, chegando a problemas de reputação, marca e preocupações éticas.

7.Crescimento da AI-as-a-Service (AIaaS)

Um robusto mercado de “As-a-Service” (SaaS) está emergindo em torno da inteligência artificial, o que dá às empresas mais opções para acessar os recursos da IA. Serviços gerenciados representam uma dimensão desse mercado em crescimento, e microserviços e lojas de bots (ou robôs) também são tendências importantes para ficar de olho no mercado AIaaS.

8.Inteligência artificial poderia mudar o cenário competitivo

A IA poderia ser, de fato, um fator de mudança na dinâmica da competição entre as empresas. Quase todos os executivos entrevistados veem a inteligência artificial como tendo um papel em criar novos vencedores e perdedores. Muitos líderes acreditam que investir pouco em IA pode colocar as empresas em risco.


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