Inteligência Artificial sem visão de negócios é um desperdício

Inteligência Artificial
Inovação

O que vai ler aqui:

  • Tecnologia + negócios = resultados potencializados
  • Como ensinar a ferramenta de IA a procurar a resposta de alto valor?
  • 3 passos para promover alinhamento e colaboração entre negócios e tecnologia
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CI&T

Não é porque é possível que precisa de ser feito. Esta frase simples é uma boa norteadora para o momento que estamos a viver com a Inteligência Artificial (IA). Como escrevi num recente artigo, as incríveis possibilidades da tecnologia ainda causam muito entusiasmo e criam uma corrida por investimentos em ferramentas e desenvolvimento de aplicações de espetáculo, mas resultam em poucas ações que, de facto, geram valor para as empresas. 

Tal acontece porque a capacidade que a IA tem de responder com precisão às mais variadas perguntas de negócio funciona, por vezes, como uma espécie de canto da sereia, um encantamento, no qual se perde a clareza do que deve ser feito, perde-se o foco no que deve ser o objetivo real. E, num contexto digital, esse objetivo é dar resposta às necessidades do consumidor em primeiro lugar. Nesta falta de clareza, a tecnologia, muitas vezes, acaba por ser usada para satisfazer curiosidades estéreis e não para gerar informação relevante para o desenvolvimento de soluções efetivas que tragam impacto para os negócios e para clientes. 

Uma boa medida para profissionais de tecnologia saberem essa diferença - entre a mera curiosidade e o dado que pode gerar valor - é a reflexão sobre o que se pretende fazer com a informação encontrada. Se a procura for, por exemplo, para saber qual é o perfil do consumidor do negócio, com a inserção de dados e programação correta, a ferramenta de IA, certamente, será capaz de dar essa resposta, separando, inclusive, por grupos demográficos ou por qualquer outra classificação que se desejar. Mas a pergunta que se segue é a chave: para que vamos usar essas informações? Se não houver clareza nessa resposta, se ela não chamar a uma ação e se não existir uma estratégia continuada a partir dela, o uso de IA é um desperdício. Outras ferramentas, inclusive mais simples e de aplicação mais barata, podem responder a essa curiosidade do negócio, se for o caso. 

Tecnologia + negócios = resultados potencializados

Vencida essa barreira, a da necessidade ou não do uso da tecnologia, a próxima questão que nós, profissionais de tecnologia e de desenvolvimento, precisamos entender é que não há como se isentar do negócio, do conhecimento das necessidades do negócio e do consumidor. De "atender a pedidos" da área de negócios, a nossa função passou a ser a de viabilizar a construção de valor de forma multidisciplinar e colaborativa. Isso porque se trata cada vez menos de prescrever softwares para executar comandos programados e cada vez mais de criar tecnologias capazes de aprender. 

Ou seja, temos que ter em mente que não se trata de um software tradicional, que apresenta respostas estáticas. Os resultados serão fluidos e mudarão com o passar do tempo. Para além disso, situações semelhantes podem apresentar respostas diferentes. E todos esses aspetos devem ser traduzidos diretamente para a IA. E quem é capaz de nos ajudar a fazer essa tradução, de saber o que é relevante e ensinar o que o software precisa de aprender? Os profissionais de negócios. 

Esse perfil traz a visão sobre que problemas de negócio a ferramenta ajudará a resolver, que perguntas fazem sentido para a estratégia e que informações devem ser consideradas para, de facto, gerar resultados com impacto positivo. Logo, antes de desenvolver, precisamos de ter muito alinhamento com a equipa de negócios para saber que tipo de aprendizagem deve ser programada e que caminhos usar para tal. 

Ensinar o software a procurar a resposta correta

Costumo comparar o momento de ensinar um software de IA à formação de um novo profissional que executará a mesma tarefa. A lógica é a mesma. Quando está a dar formação a uma nova pessoa, não diz qual é a resposta correta, mas ensina como avaliar qual delas é a correta. Isso é especialmente valioso no atual contexto de alta volatilidade e mudanças velozes.  

Para ilustrar, vamos imaginar que um e-commerce está à procura de melhorar o seu atendimento virtual. A primeira coisa a fazer é entender a forma como a equipa de negócios, enquanto interlocutores reais recebem formação para dar resposta aos problemas do consumidor, qual é o passo a passo que deve ser feito. Num caso de problemas com o programa de pontuação em compras, por exemplo, o interlocutor precisa, em primeiro lugar, de confirmar a identidade do cliente. Depois, se a compra tiver sido realizada, pedindo a foto da fatura. Tendo esses passos dados, o crédito em pontos entra na conta do cliente.

Conhecendo esse e outros padrões que fazem parte do processo de um atendimento real, sabemos como dar formação ao software para fazer o mesmo. Porém, nem sempre um conjunto de perguntas gerará um conjunto esperado de respostas. Assim, quando a equipa observa o atendimento real, com algumas das inúmeras variáveis possíveis, ganha insights importantes para
prever caminhos de solução para novas perguntas e problemas que forem surgindo.  

3 sugestões para promover a ligação entre equipas

Como já foi dito, para que tenhamos esse conhecimento, é preciso instalar uma mentalidade de colaboração entre profissionais de tecnologia e de negócios. Tal significa ter sessões conjuntas de descoberta, de design sprint para resolver os problemas, para além de manter conversas regulares para acompanhar a realidade, as mudanças de rumo. 

Para que uma liderança de tecnologia consiga estabelecer esse ambiente de colaboração e troca de experiências para a construção de valor, é preciso tomar algumas ações:

1 - Estabeleça uma parceria em negócios - É preciso identificar pessoas na área de negócios que tenham um perfil de inovação e interesse em solucionar problemas críticos do negócio. Serão bons aliados e aliadas. Essas pessoas vão trazer uma visão mais ampla e atualizada dos problemas de negócio e sobre as formas que usariam para os resolver e qual o valor dessa solução para a empresa.
Em contrapartida, a equipa de tecnologia deve oferecer aprendizagem, contexto e base sobre as possibilidades da tecnologia de IA. Assim, profissionais de negócios estarão mais preparados para discutir novos caminhos para a solução, para identificar oportunidades de aplicação da IA e para potencializar valor.  

2 - Não utilize linguagem complicada ao explicar - É muito comum, no entusiasmo de explicar as inúmeras possibilidades da Inteligência Artificial, que o líder ou o profissional de desenvolvimento se perca em nomenclaturas e termos técnicos pouco acessíveis para quem não é da área. Isso, naturalmente, gera uma barreira de comunicação. Quem ouve, bloqueia.
Então, nada de iniciar uma conversa sobre (a métrica de avaliação) Curva ROC, sobre False negative, False positive, precision… Deixe esses termos para um segundo momento, quando existir uma maior compreensão e maturidade sobre o tema. Tal vai acontecer no decorrer do processo de trabalho conjunto. Porém, vale a pena lembrar que, para conseguir simplificar algo complexo, é necessário dominar bem o assunto. Se for difícil encontrar as palavras certas ou analogias para ter a devida compreensão e, de facto, ensinar, é preciso estudar mais. Aprofunde mais os conhecimentos sobre o tema.

3 - Promova reflexões sobre valor versus custo da nova solução - Aqui, cabe uma ideia que já apresentamos no artigo anterior sobre Inteligência Artificial: para manter o bom alinhamento entre as equipas de negócios e de tecnologia, é importante fazer uma reflexão conjunta sobre o valor da resposta correta versus o custo da resposta errada.

Ou seja, a despeito da intenção das equipas em utilizar a tecnologia de IA, é importante avaliar sempre se os custos de implementação são menores do que os ganhos que podem existir com as aprendizagens geradas pela ferramenta. Aproveito para relembrar a ideia que abriu este texto: não é só porque é possível que faz sentido. 

Assim, para desenvolver soluções com Inteligência Artificial capazes de potencializar o fornecimento de valor aos clientes e conseguir resultados de impacto para a empresa, some conhecimentos. É a partir da inteligência coletiva que as empresas conquistam a capacidade de identificar e aproveitar as oportunidades e de usar as tecnologias disponíveis para realmente inovar e encantar.


CI&T