Não esqueça: todos os negócios são digitais.

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Inteligência Artificial não é algo novo. O termo foi cunhado pela primeira vez em 1956, e desde então a tecnologia começou a ser desenvolvida. Entretanto, três fatores fizeram com que avançasse tremendamente nos últimos anos: 1) o poder computacional, que coloca em nossas mãos (nos smartphones) a mesma capacidade que só os supercomputadores da Nasa tinham há poucas décadas; 2) a quantidade de dados que geramos a cada minuto, cujo armazenamento hoje é incrivelmente barato, e cujas fontes não param de crescer (a internet das coisas dá novo impulso a esse fator, com os milhões de dispositivos já conectados); e 3) os algoritmos, que se popularizaram e que qualquer empresa consegue facilmente desenvolver, até mesmo com base em repositórios públicos, que disponibilizam sofisticados códigos gratuitamente.

Com isso começamos a ver as aplicações de Inteligência Artificial muito mais próximas do nosso dia a dia. Exemplos são os carros autônomos ou a recomendação de filmes e séries da Netflix. Assim, não surpreende que um livro recentemente lançado nos Estados Unidos, sobre o impacto da Inteligência Artificial no trabalho, esteja nas principais listas dos mais vendidos: chama-se Human + Machine e foi escrito por Paul R. Daugherty e H. James Wilson. Paul, engenheiro de computação, é Chief Technology and Innovation Officer da consultoria multinacional Accenture.

A tese central do livro é de que a Inteligência Artificial não vai roubar emprego dos humanos. Ao contrário: segundo o Gartner, até 2020 a Inteligência Artificial vai eliminar 1,8 milhão de empregos nos EUA e criar 2 milhões de novas vagas. Mas por que dizemos que a Inteligência Artificial vai trazer mais empregos do que vai eliminar? Porque a tecnologia vai criar novas categorias de trabalho. Por exemplo, sabemos que os assistentes virtuais que temos em nossos smartphones, como a Siri do iPhone ou o Google Assistant do Android, são extremamente poderosos. Em pouco tempo, substituirão milhares de atendentes de call center. Entretanto, estes mesmos call centers precisarão de pessoas que treinem as máquinas, que lhes ensinem os valores e a cultura da empresa, para que saibam o que pode ou não ser dito, e a forma adequada de fazê-lo. Esta nova carreira, de treinadores de máquinas, não existe hoje, e as pessoas precisarão se preparar para ela.

Um dos pontos em que Daugherty mais bate em seu livro é que o grande desafio das empresas não está na contratação de engenheiros que implantarão a Inteligência Artificial em seus negócios, mas sim na capacitação daqueles que serão os usuários da tecnologia, que, em pouco tempo, estará nas principais áreas das organizações. Estamos falando de funcionários com anos de casa, com valiosa experiência no negócio, que já tiveram dificuldade de se adaptar à digitalização e automação dos processos, e que agora terão de lidar com máquinas ajudando-os a tomar melhores decisões. Imagine, por exemplo, um gestor de Investimentos, que nos últimos 20 anos esteve focado em analisar 20 ou 30 ativos, e que, com a Inteligência Artificial, poderá passar a analisar milhares deles, com maior quantidade de dados, e com relatórios gerados automaticamente, em poucos minutos, com insights que cruzam informações nunca antes analisadas. Muitos resistirão, vão procurar falhas nos relatórios, que vão existir no início, e usarão isso para afirmar que a tecnologia ainda precisa amadurecer para que seja utilizada. Enquanto outros a adotarão de imediato e usufruirão de uma vantagem competitiva em pouco tempo. Lembram-se dos motoristas de táxi que se recusavam a usar o Waze até pouco tempo atrás? Alguns até hoje acreditam que são melhores previsores do trânsito do que a tecnologia e seus dados.

Os líderes das organizações precisam entender que, no mundo em que vivemos hoje, todo negócio é um negócio digital e toda empresa é uma empresa de tecnologia. Mesmo que muitas ainda não saibam disso.

Guilherme Horn, digital Innovation Partner da Accenture

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