Porque é que a IA empresarial se tornou tão popular?

Tal como aconteceu com o desenvolvimento da internet nos anos 1990 e da computação em nuvem na década de 2010, muitas empresas abordaram a IA com cautela: Será que corresponderia às expectativas? Ou seria apenas uma moda passageira que não acrescentaria valor real aos negócios e à indústria?

Para muitos dos primeiros adotantes de IA empresarial, os resultados demonstraram que esta cria uma vantagem competitiva tangível. Estas empresas registaram melhorias significativas e ganhos de eficiência numa variedade de casos de utilização de IA, desde a análise de dados, previsão e tomada de decisões, até à automatização de processos, produtividade no local de trabalho e desenvolvimento de produtos. Alguns exemplos:

Juntamente com os benefícios, as empresas também precisam compreender os desafios da adoção da IA, como aplicá-la aos seus próprios casos de uso e sistemas, os requisitos técnicos e de formação, bem como os custos. Neste artigo, vamos explorar:

• Tipos de IA empresarial
• Benefícios e desafios
• IA Generativa em CRM e ERP
• Casos de uso na indústria
• Estratégias de implementação e planeamento
• O que deve procurar ao considerar uma plataforma de IA para empresas

Tipos de IA empresarial

Um dos aspetos mais interessantes da IA empresarial é que pode ser utilizada tanto para realizar tarefas rotineiras como transformadoras. Exemplos:

• Rotina: Um colaborador poupa alguns minutos (e alguma frustração) ao utilizar um copiloto de IA para encontrar um documento que foi guardado no local errado. Os casos de uso rotineiros podem parecer pequenos, mas podem realmente aumentar a produtividade em grande escala.
• Transformador: Um fabricante poupa milhões de euros ao utilizar aprendizagem profunda para prever quando as suas máquinas precisarão de ter peças substituídas—antes de avariarem.

Esta diversidade extrema de casos de utilização de IA é impressionante, mas também pode dificultar a decisão sobre por onde começar a adoção da IA. Um bom ponto de partida é familiarizar-se com os principais tipos de IA empresarial e as suas aplicações mais comuns.

Principais tipos de IA empresarial

Vantagens da IA Empresarial

À medida que as ferramentas de IA para empresas, como copilotos, chatbots e IA generativa, se tornam mais sofisticadas e amplamente adotadas, as organizações que utilizam estas tecnologias estão constantemente a descobrir novas formas inovadoras de as utilizar. Antes de explorarmos casos de uso de IA mais específicos, vejamos alguns dos principais benefícios da IA para empresas.

Experiência no local de trabalho

A inteligência artificial desempenha um papel crucial na melhoria do ambiente de trabalho, apoiando e ampliando as capacidades dos colaboradores:

• Ferramentas de produtividade para colaboradores: Os copilotos de IA permitem que os colaboradores se concentrem em tarefas de maior valor, ajudando a gerir e-mails, agendar reuniões e priorizar tarefas.
• Sistemas de aprendizagem adaptativa: Plataformas de aprendizagem baseadas em IA oferecem formação e desenvolvimento personalizados, adaptando-se às preferências e ritmos de aprendizagem de cada colaborador, tornando o crescimento profissional mais envolvente e eficaz.
• Análise do local de trabalho: As ferramentas de IA permitem que as equipas melhorem a satisfação e o desempenho dos colaboradores, analisando padrões de trabalho e fornecendo sugestões para otimizar os fluxos de trabalho.

Tomada de decisões estratégicas

A integração da IA nos processos de tomada de decisão ajuda as empresas a melhorar a precisão e a pontualidade:

• Informações baseadas em dados: Copilotos de IA e outras ferramentas empresariais de aprendizagem automática ajudam as equipas a tomar decisões informadas de forma rápida, analisando grandes conjuntos de dados e fornecendo recomendações estratégicas.
• Previsão aprimorada: As ferramentas empresariais de IA generativa permitem que as empresas antecipem melhor as exigências do mercado e o comportamento dos consumidores, utilizando dados passados para prever tendências futuras.
• Análise de cenários: Modelos avançados de simulação ajudam as empresas a explorar vários cenários estratégicos, permitindo uma gestão de riscos e um planeamento eficazes.

Experiência de cliente

A IA transforma a forma como as empresas interagem com os seus clientes, proporcionando serviços personalizados e reativos:

• Personalização em escala: A IA analisa os dados dos clientes para personalizar mensagens de marketing e recomendações de produtos.
• Apoio ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana: Os chatbots fornecem respostas instantâneas às perguntas dos clientes a qualquer momento, melhorando a disponibilidade do serviço e a satisfação dos clientes.
• Perceções dos clientes: Ao recolher e analisar o feedback e o comportamento dos clientes, a IA ajuda as empresas a compreender e antecipar as necessidades dos clientes, conduzindo a um melhor serviço e a ofertas de produtos mais adequadas.

Desafios da IA Empresarial

Para além dos benefícios, existem alguns desafios comuns para os quais as empresas interessadas em tornar-se empresas de IA devem estar preparadas. Estes são principalmente a resistência cultural, preocupações éticas e barreiras técnicas. A navegação eficaz destas questões é crucial para o sucesso a longo prazo da adoção de IA nas empresas.

Obstáculos culturais e organizacionais

• Desafio: Enquanto alguns colaboradores podem estar entusiasmados com a adoção da IA por a considerarem uma ferramenta para melhorar o seu trabalho, outros podem vê-la como uma ameaça aos seus empregos.
• Melhores práticas: Ter discussões transparentes sobre os benefícios da IA e o seu papel na organização pode ajudar a alinhar as perspetivas dos colaboradores com os objetivos estratégicos. Seja compreensivo e compassivo se os colaboradores expressarem preocupações. Oferecer programas de formação também pode ajudar os colaboradores a ganhar confiança com as novas ferramentas de IA.

Considerações éticas e de segurança

• Desafio: A IA introduz considerações éticas e de segurança que exigem diretrizes especiais e protocolos de segurança.
• Melhores práticas: Desenvolver diretrizes de IA responsável ajuda a garantir que todas as pessoas na organização utilizem a IA de forma segura e justa. Além disso, a implementação de medidas de segurança avançadas ajuda a proteger dados sensíveis.

Complexidade de integração

• Desafio: Integrar a IA com sucesso em sistemas existentes requer planeamento estratégico e uma implementação cuidadosa.
• Melhores práticas: Começar com projetos-piloto permite uma integração gradual e ajuda a identificar e resolver potenciais desafios num ambiente controlado.

IA Generativa: IA empresarial para ERP e CRM

Um dos tipos mais entusiasmantes e amplamente aplicáveis de IA empresarial são os copilotos para sistemas ERP, que são alimentados por IA generativa. Os copilotos de IA incorporam capacidades de IA em linguagem natural aos sistemas ERP e CRM já existentes das empresas, o que pode melhorar drasticamente a forma como as pessoas colaboradoras trabalham e inovam, tornando os processos mais adaptáveis, inteligentes e otimizados—normalmente sem necessidade de grandes reformulações dos sistemas existentes.

Aplicações inovadoras e impacto estratégico

Experiência do utilizador e produtividade melhoradas

A IA generativa permite interações em linguagem natural com sistemas ERP, simplificando processos e aumentando a produtividade. Por exemplo, os grandes modelos de linguagem podem simplificar a conformidade ao interpretar textos legais e identificar critérios relevantes. Isto estende-se ao CRM, onde a IA melhora as interações de vendas e serviço ao automatizar respostas e personalizar a comunicação com base em informações obtidas dos dados dos clientes.

Automatização de tarefas manuais

Para além das aplicações de chat, as ferramentas empresariais de IA generativa podem ser utilizadas para reduzir o trabalho manual em processos como a logística da cadeia de abastecimento e a gestão de dados de clientes. Por exemplo, a IA pode automatizar a digitalização de guias de entrega e registos de interações com clientes, reduzindo drasticamente os custos e os tempos de processamento.

Otimização de processos empresariais

Ao analisar os dados gerados pelos sistemas empresariais, as ferramentas de IA generativa para empresas identificam padrões para otimizar processos em ERPs e CRMs. Podem gerar modelos de processos prontos a usar e informações valiosas, ajudando as empresas a implementar as melhores práticas.

Análise e tomada de decisões

A IA democratiza a tomada de decisões baseada em dados, tornando mais fácil para líderes e equipas trabalharem com análises complexas.

Integração em nuvem de ERP e CRM

As capacidades de IA para sistemas ERP e CRM são normalmente baseadas na cloud. As organizações que dependem de infraestruturas locais ou de cloud privada podem precisar de adotar uma cloud pública para implementar soluções de IA. As empresas que desejam manter as TI nas suas instalações podem criar um ambiente de cloud híbrida ao adicionar uma cloud pública à sua infraestrutura existente. As clouds híbridas permitem que as empresas mantenham o controlo sobre dados críticos, beneficiando ao mesmo tempo das soluções avançadas de IA, cibersegurança e escalabilidade oferecidas pelos fornecedores de cloud.

Exemplos de IA Empresarial em vários setores

Para além das soluções empresariais de uso geral, a IA empresarial também inclui soluções específicas para cada setor.

Indústria automóvel

As empresas automóveis estão a utilizar a IA para melhorar o controlo de qualidade e desenvolver tecnologias para uma condução autónoma segura.

Energia

Ao prever a procura com precisão e ajustar a oferta, a IA ajuda a amplificar a integração e o valor das fontes de energia renovável.

Entretenimento

Os serviços de streaming estão a utilizar IA para personalizar as recomendações aos espectadores, e os desenvolvedores e plataformas de jogos estão a criar ambientes mais responsivos e realistas.

Finanças

Sistemas avançados de deteção de fraude e robo-consultores, alimentados por IA, melhoram significativamente a eficiência e a segurança no setor financeiro.

Saúde

A inteligência artificial teve um impacto dramático na área da saúde, melhorando a precisão dos diagnósticos, permitindo que os profissionais de saúde personalizem a medicina e potenciando os resultados dos tratamentos através da análise cognitiva de dados clínicos.

Ciências da vida

As empresas de descoberta de medicamentos e investigação genómica têm registado uma redução de custos e do tempo de colocação no mercado graças à IA, e os profissionais de saúde conseguem agora adaptar os tratamentos médicos aos perfis genéticos individuais.

Fabrico

Muitos fabricantes estão a utilizar inteligência artificial empresarial para aumentar a eficiência da produção, minimizar o tempo de inatividade com manutenção preditiva e melhorar a sustentabilidade.

Setor público

A IA está a permitir que as organizações automatizem processos administrativos, otimizem os sistemas de gestão urbana para o tráfego e serviços de emergência, e aumentem o envolvimento cívico.

Desenvolvimento de software

As ferramentas empresariais de IA generativa simplificam os processos de programação e testes para acelerar os ciclos de desenvolvimento, identificar vulnerabilidades de segurança e ajudar os programadores a aprenderem novas linguagens e frameworks mais rapidamente.

Telecomunicações

Na indústria das telecomunicações, a análise preditiva baseada em IA melhora a prestação de serviços e a gestão de redes, ajudando a prevenir interrupções e a oferecer experiências personalizadas aos clientes.

Estratégia e planeamento de IA empresarial

Tornar-se uma empresa de IA envolve mais do que apenas escolher a plataforma ou o produto certo—também implica numa estratégia de IA dedicada, planeamento inteligente e trabalho em equipa. As empresas obtêm o maior valor dos seus investimentos em IA quando definem objetivos claros, promovem a colaboração entre equipas e assumem um compromisso com a aprendizagem contínua. Aqui estão alguns pontos-chave a considerar ao começar:

Implementação interna vs. implementação liderada por parceiro

Um passo inicial importante é decidir se deve planear e implementar uma plataforma ou solução de IA empresarial com recursos internos ou contratar um parceiro especialista.

Implementação interna

Implementar soluções de IA empresarial sem a ajuda de um parceiro externo pode ser rentável se a organização tiver a experiência técnica, os recursos e a capacidade necessários. Isto também oferece vantagens como o controlo total sobre a execução do projeto e a confidencialidade de informações sensíveis. No entanto, as implementações internas podem apresentar desafios para algumas organizações, incluindo uma curva de aprendizagem acentuada e um investimento substancial de tempo por parte dos colaboradores.

Implementação de parceiro

Embora inicialmente dispendioso, contratar um parceiro de IA empresarial oferece às empresas conhecimentos especializados, recursos e experiência. Permite que as organizações implementem a sua solução com confiança, sabendo que estão a seguir as melhores práticas do setor. Trabalhar com um parceiro também pode ajudar a colmatar lacunas de competências e, de um modo geral, acelera o processo. As implementações lideradas por parceiros exigem uma seleção cuidadosa de fornecedores que estejam alinhados com os objetivos e a cultura da organização.

Avaliação e definição de objetivos

É fundamental avaliar as capacidades existentes e definir objetivos claros:

• Alinhamento de objetivos: Defina metas específicas e mensuráveis que a solução de IA deve alcançar. Estes objetivos devem estar alinhados com os objetivos empresariais mais amplos e ter métricas claras para o sucesso. Por exemplo, se a redução dos custos operacionais for uma prioridade, defina uma meta de percentagem de redução como objetivo para as iniciativas de IA.
• Auditoria de dados: Realize uma auditoria rigorosa dos dados para avaliar a qualidade, acessibilidade e segurança. Esta avaliação será crucial para identificar obstáculos e áreas que precisam ser melhoradas antes do início da implementação técnica.

Atribuição de recursos

Avaliar as capacidades orçamentais e humanas é fundamental para o sucesso:

• Orçamentação: Aloque recursos financeiros adequados não só para a aquisição de tecnologia de IA empresarial, mas também para despesas contínuas como atualizações de software, armazenamento em nuvem e medidas de cibersegurança.
• Aquisição de talento: Contratar pessoal qualificado ou formar os colaboradores existentes para lidar com novas ferramentas de IA é imprescindível. O investimento tecnológico só funcionará como planeado se as pessoas que o utilizam tiverem as competências certas.

Colaboração

Os projetos de IA empresarial têm mais sucesso quando todas as pessoas que deles beneficiam participam:

• Equipas multifuncionais: Forme equipas que incluam membros de TI, análise de dados, liderança e utilizadores finais. Esta estratégia inclusiva ajuda a garantir que todos os potenciais impactos e benefícios sejam considerados desde o início.
• Revisões regulares: Agende sessões de revisão regulares para avaliar o progresso da integração da IA em relação aos objetivos do projeto. Estas análises podem ajudar a realinhar os esforços com os objetivos empresariais e a adaptar-se a novos desafios ou oportunidades.

Adaptação e aprendizagem

À medida que a IA empresarial continua a evoluir, as empresas devem esperar que as suas estratégias e práticas relacionadas com a sua utilização também tenham de evoluir:

• Formação contínua: Desenvolver programas de formação contínua para os colaboradores, de modo a acompanharem os avanços da IA, ajuda a manter a equipa informada e confiante nas suas capacidades.
• Mecanismo de feedback: Estabeleça mecanismos para recolher feedback sobre as implementações de IA de todas as partes interessadas. Este feedback é inestimável para aperfeiçoar estratégias e ferramentas de IA, ajudando a garantir que permaneçam eficazes e alinhadas com as necessidades dos utilizadores ao longo do tempo.

Conclusão: Como a IA empresarial está a redefinir os negócios

A IA empresarial — incluindo tipos já bem estabelecidos como o machine learning e tipos mais recentes como copilotos e IA generativa — está a transformar as empresas, aumentando a sua produtividade, capacidade de tomada de decisão e inovação. Os resultados positivos obtidos pelos primeiros utilizadores de IA empresarial indicam que as ferramentas de IA para negócios não são apenas uma tendência passageira, mas uma necessidade para se manter competitivo no mundo digital.

No entanto, tornar-se uma empresa de IA bem-sucedida não se resume apenas a escolher a plataforma de IA empresarial certa. Também é necessário promover uma cultura de trabalho que prospere com a IA. Isto envolve formação, investimentos em segurança de dados e utilização responsável da IA.

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