O que é AI First?
Já passamos pela era do “Mobile First” (prioridade para dispositivos móveis) e do “Cloud First” (prioridade para a nuvem), agora estamos entrando na era do “AI First”.
Imagine que a evolução tecnológica é como a construção de uma cidade moderna. Primeiro, priorizamos as estradas e infraestruturas básicas, como na era do “Mobile First'”, onde tudo era desenhado pensando na acessibilidade via dispositivos móveis. Em seguida, focamos na criação de grandes centros de armazenamento e acesso rápido, semelhante à era do “Cloud First”, onde a nuvem tornou-se o centro de operações.
Agora, estamos na fase do “AI First”. É como se estivéssemos adicionando inteligência a essa cidade, com sistemas que antecipam e atendem às necessidades dos moradores. Semáforos inteligentes que otimizam o trânsito, edifícios que ajustam automaticamente o consumo de energia e serviços personalizados que melhoram a qualidade de vida. Assim como essa cidade inteligente, AI First coloca a inteligência artificial no centro de todas as inovações, transformando a maneira como interagimos com o mundo ao nosso redor.
“Um dos grandes erros comuns de um engenheiro inteligente é otimizar algo que nem deveria existir, e porque fazemos isso? Somos treinados nas escolas e universidades a responder com lógica convergente, e, em geral, o engenheiro/aluno não tem espaço para refazer a pergunta, afinal, receberá uma nota ruim se assim fizer.”
A abordagem “AI First” parte do princípio de que as empresas e produtos devem ser concebidos com a Inteligência Artificial como elemento central dos negócios.
Além disso, esse conceito promove a democratização dessa tecnologia, permitindo que empresas se desenvolvam em torno da Inteligência Artificial.
Como resultado, organizações de diversos tamanhos podem utilizar recursos tecnológicos e de IA para conduzir suas operações.
“Assumir uma postura de AI First significa ir além de conectar modelos ou sistemas; buscamos criar conexões entre contextos amplos, promovendo a geração de insights valiosos, apoiando a tomada de decisões e, principalmente, facilitando a vida dos nossos clientes. O uso de Inteligência Artificial Generativa nos permite não apenas levar a experiência de um personal banker para todos, mas também impulsionar a adoção de práticas financeiras informadas e conscientes.” Vitor Olivier, CTO Nubank.
AI First – uma nova arquitetura de negócios que prioriza a IA
Isso exige a criação de muitos modelos ou agentes específicos, ajustados às necessidades da empresa para cada atividade, que serão ainda aprimorados por essas superestruturas de conhecimento. A Inteligência Artificial deve ser vista como um processo de redefinição empresarial que envolve várias áreas do negócio, como equipes jurídicas, de segurança, de dados, de conformidade e de tecnologia, para identificar as atividades de maior valor que podem ser transformadas através de uma superestrutura de conhecimento.
As empresas precisarão investir em uma arquitetura de quatro camadas, alimentada por centenas ou milhares de modelos desenvolvidos especificamente para fins otimizados em termos de custo, qualidade, segurança e privacidade. Esse empreendimento complexo oferece oportunidades significativas para reduzir a dependência do conhecimento tácito, proporcionar valor de alta qualidade e reduzir a variação na qualidade dos resultados. É preciso uma estratégia sofisticada e bem planejada para impulsionar essa transformação dentro de uma empresa.
Do ponto de vista do produto, construir algo que priorize a IA requer o aproveitamento da inteligência em camadas em vários aspectos do negócio, desde o atendimento ao cliente até a eficiência operacional. No entanto, esta transição apresenta o seu próprio conjunto de desafios e há um debate contínuo entre o valor de aproveitar as ferramentas de IA existentes para obter velocidade versus o desenvolvimento de novas capacidades de IA a partir do zero. A chave está em equilibrar inovação com praticidade, garantindo que as soluções sejam de ponta e alinhadas com os objetivos de negócios.
Por exemplo, um chatbot de atendimento ao cliente com tecnologia de IA pode oferecer assistência instantânea e 24 horas por dia, melhorando significativamente a experiência do cliente (CX) e reduzindo a carga de trabalho da equipe humana. Do lado operacional, os algoritmos de manutenção preditiva podem antecipar potenciais falhas nos equipamentos, minimizando o tempo de inatividade e os custos associados. Desta forma, uma abordagem de produção centrada na IA pode ser revolucionária e diretamente ligada ao aumento da produtividade, da satisfação do cliente e da rentabilidade.
Repare que, neste exemplo, se a IA for implementada apenas no atendimento final, ela pode ser muito reativa, apesar dos ganhos iniciais, em pouco tempo já não será mais lembrada como um diferencial competitivo, ao passo que aplicada na operação, antecipando e evitando falhas no processo teremos ganhos exponenciais para o negócio.
Se os últimos cinquenta anos foram para fazer com que a IA funcionasse nos laboratórios, os próximos cinquenta anos serão para fazer com que a IA funcione para as pessoas, as empresas e a sociedade. Não se trata de construir o software certo, trata-se de construir a IA certa.
O Gartner traz a seguinte provocação neste contexto:
Adotar uma estratégia que prioriza a IA do ponto de vista operacional envolve repensar fundamentalmente como vários processos e fluxos de trabalho são estruturados e executados dentro de uma organização e integrar estrategicamente ferramentas de IA para aumentar a eficiência, reduzir custos operacionais e melhorar os processos de tomada de decisão. Por exemplo, a análise baseada em Inteligência Artificial pode oferecer insights mais profundos sobre ineficiências de produção, gargalos na cadeia de suprimentos ou padrões de comportamento do cliente, permitindo que os líderes empresariais tomem decisões informadas com rapidez e precisão. Este nível de inteligência operacional pode transformar modelos de negócios tradicionais e reativos em estruturas proativas e preditivas, melhorando significativamente a agilidade e a competitividade.
A IA pode ser implementada em processos operacionais para automatizar tarefas rotineiras, desde a gestão de inventário até ao controlo de qualidade, libertando os profissionais para se concentrarem em iniciativas mais estratégicas. Por exemplo, os algoritmos de IA podem prever picos de procura ou perturbações na cadeia de abastecimento e capacitar as empresas para ajustarem as suas operações em conformidade para otimizar a alocação de recursos e melhorar a capacidade de resposta. Além disso, grandes modelos de linguagem (LLMs) demonstraram capacidade notável na assimilação de documentação de suporte e no fornecimento de soluções que estão no mesmo nível das equipes de suporte técnico humano.
As organizações que adotam uma abordagem prática e centrada priorizando as estratégias de IA podem garantir que a sua tecnologia potencializa, em vez de complicar, a experiência do usuário, gerando melhorias substanciais no desempenho operacional que levam a uma maior rentabilidade e participação de mercado.
Da perspectiva de design, onde a concepção se inicia?
À medida que a IA se integra de forma discreta em nossas vidas, as interfaces de voz e de conversação terão um papel crucial em mudar nosso foco da tela para o ambiente ao nosso redor. Em outras palavras, o paradigma “mobile-first” se transformará em “AI-first”, com o Processamento de Linguagem Natural (NLP), a Compreensão de Linguagem Natural (NLU) e o Reconhecimento Automático de Fala (ASR) definindo a personalização contextual. Como observa Masha Krol, designer de experiência da Element AI: “À medida que o design centrado na Inteligência Artificial se torna mais comum, acreditamos que, como designers, precisaremos promover um novo tipo de relacionamento com a tecnologia, cada vez mais baseado na colaboração.”
Conforme as organizações passam a dar prioridade extrema à IA, há o perigo de esquecerem que o principal objetivo da tecnologia é resolver problemas. Focar excessivamente na IA pode acelerar sua implementação nas operações empresariais, não necessariamente porque ela resolve problemas reais de clientes ou da organização, mas porque a implantação da IA se torna um fim em si mesma. Isso pode resultar em várias soluções de IA procurando por problemas a resolver ou, ainda pior, soluções que acabam gerando novos problemas.
Comece com o problema, não com a tecnologia!
Avalie como a IA pode ser utilizada para alcançar objetivos estratégicos e superar desafios organizacionais de maneira mais eficiente, eficaz ou inovadora. Por exemplo, um varejista pode analisar registros de atendimento e reclamações para criar soluções de IA que abordem os problemas dos clientes, em vez de lançar um chatbot de atendimento ao cliente com IA só porque é uma tendência. Da mesma forma, uma equipe de marketing deve primeiro entender a identidade da marca e o público-alvo antes de usar IA para gerar textos publicitários.
Muito em breve, aumentar a produtividade será apenas um efeito colateral da IA; seu verdadeiro benefício será transformar um trabalho bom em algo excepcional!
Para concluir vamos resumir uma visão estratégica para adoção de AI-First que as organizações devem seguir:
A estratégia “AI First” para uma organização é uma abordagem centrada na Inteligência Artificial, onde a IA é o ponto focal para o desenvolvimento de negócios, produtos e operações. Esta estratégia envolve a integração da IA em todos os aspectos da organização para impulsionar a inovação, eficiência e competitividade. Aqui estão os principais componentes dessa estratégia:
- Centralidade da IA: colocar a IA no núcleo das decisões e operações de negócios, desenvolvendo produtos e serviços que são impulsionados por tecnologias de IA;
- Democratização da Tecnologia: tornar a tecnologia de IA acessível a todas as partes da organização, garantindo que equipes de diferentes departamentos possam utilizá-la para melhorar processos e soluções;
- Personalização e Eficiência: utilizar a IA para personalizar experiências de clientes e otimizar operações internas. Isso pode incluir chatbots para atendimento ao cliente, análise preditiva para manutenção de equipamentos, ou sistemas de recomendação para marketing;
- Investimento em Talentos e Infraestrutura: formar e contratar talentos especializados em IA e investir em infraestrutura tecnológica robusta para suportar o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA;
- Ética e Responsabilidade: garantir que a implementação da IA seja ética e responsável, com um foco na privacidade dos dados e na transparência dos algoritmos;
- Inovação Contínua: manter um ciclo contínuo de inovação, experimentando e implementando novas tecnologias e metodologias de IA para manter a organização na vanguarda do mercado;
- Colaboração e Cultura: promover uma cultura de colaboração entre humanos e máquinas, onde a IA é vista como uma ferramenta para aumentar as capacidades humanas e não para substituí-las;
- Medição e Ajuste: estabelecer métricas claras para medir o impacto das iniciativas de IA e estar disposto a ajustar a estratégia conforme necessário para alcançar os melhores resultados.
Implementar uma estratégia “AI First” significa transformar a maneira como a organização opera, toma decisões e interage com clientes e mercados, colocando a IA como elemento central para impulsionar o crescimento e a inovação.
Se você quer entender como trabalhar com o mindset AI First em sua empresa, converse com um de nossos especialistas. Estamos prontos para ajudar você nessa incrível jornada da Inteligência Artificial.
