A IA generativa e o seu impacto na transformação digital

A IA generativa (IA Gen) muda rapidamente as operações das empresas, levando a automação e a inteligência artificial a novos patamares. Ultrapassa a automatização tradicional ao processar dados não estruturados, como linguagem e imagens. Isto tem implicações para muitas funções e sectores empresariais, aumentando potencialmente a produtividade e automatizando tarefas mais complexas, acelerando a transformação digital da IA em todas as indústrias.

É importante notar que, tal como acontece com outras grandes mudanças tecnológicas (como a computação em nuvem), a tónica não deve ser colocada na tecnologia em si, mas no valor que ela traz para os resultados comerciais e para a economia digital em geral.

Sistemas legados e a necessidade de modernização

Muitas organizações dependem de sistemas informáticos antigos, "herdados", alguns com décadas. Estes sistemas impedem frequentemente a inovação, são dispendiosos de manter e são difíceis de integrar com as tecnologias modernas. A modernização destes sistemas é crucial para as empresas se manterem competitivas e alcançarem uma verdadeira transformação digital.

A IA generativa oferece novas formas de modernizar os sistemas antigos, tornando-os mais rápidos e mais baratos do que as soluções anteriores. Isto é conseguido através de agentes de IA que podem analisar e melhorar processos, automatizar o desenvolvimento de software complexo e, em última análise, concentrar-se em melhores resultados comerciais. Estas soluções baseadas em IA estão na vanguarda da transformação digital nas empresas.

É essencial evitar uma abordagem de "codificar e carregar", que transfere o código antigo para um novo sistema, o que também transferiria os problemas existentes. Em vez disso, concentre-se na utilização da IA generativa para compreender o sistema atual, decidir o que é necessário e modernizar em conformidade, garantindo a prontidão da IA em toda a organização.

O potencial dos agentes de IA

Uma mudança fundamental é a utilização de agentes autónomos de IA generativa. Estes programas de IA especializados podem realizar de forma autónoma tarefas complexas como a análise de dados, os testes e a cibersegurança.

Ao combinar muitos agentes de IA especializados, as empresas podem melhorar o desenvolvimento de software, acelerar a resolução de problemas e, de um modo geral, melhorar os processos empresariais. No entanto, os seres humanos continuam a ser essenciais para supervisionar estes agentes, definir objectivos e aperfeiçoar processos.

Grande parte do valor reside na orquestração de múltiplos agentes de IA que trabalham em conjunto e não numa única ferramenta. As empresas devem desenvolver fábricas de pessoas para construir, gerir e escalar a utilização de múltiplos agentes de IA, promovendo uma cultura de investigação e desenvolvimento de IA.

IA centrada no ser humano

Embora a inteligência artificial ofereça benefícios significativos, é essencial adotar uma abordagem centrada no ser humano para o seu desenvolvimento. Esta abordagem implica a inclusão de pessoas de diversas origens no processo de conceção e a consideração do impacto mais alargado nas comunidades.

Os sistemas de IA não são determinísticos e podem produzir resultados inesperados ou mesmo "alucinações", o que torna essencial concentrar-se em testes exaustivos e incorporar considerações éticas nos processos de desenvolvimento. A privacidade e a proteção de dados devem estar na vanguarda da implementação da IA para garantir a confiança e a conformidade com regulamentos como o AI Act.

Não basta utilizar simplesmente a "IA para o bem". Temos de considerar o impacto da IA no utilizador e nas comunidades que são afectadas pelo utilizador, garantindo que os princípios éticos da IA orientam o desenvolvimento e a implantação.

A IA no local de trabalho

Prevê-se que a inteligência artificial crie novas funções, tais como profissionais de IA, investigadores e engenheiros especializados. No entanto, também é provável que automatize alguns empregos existentes, exigindo programas significativos de requalificação e atualização de competências para uma gestão eficaz da força de trabalho.

As empresas devem identificar a necessidade de implementar formação em literacia de IA para que os funcionários possam utilizar eficazmente a IA no seu trabalho diário. Isto inclui familiarizar os empregados com chatbots de IA e assistentes virtuais que podem aumentar a produtividade e simplificar as operações.

Os investimentos estratégicos em IA e o desenvolvimento de competências locais em IA são essenciais para uma transição bem sucedida da IA e para a transformação digital global. As organizações devem preparar-se para integrar soluções baseadas em IA em vários departamentos e funções.

A importância dos dados

A recolha, gestão e utilização de dados é fundamental para implementar a IA com êxito. As organizações devem estabelecer processos para garantir que os dados fluem de forma eficiente e que os modelos são continuamente aperfeiçoados com novos conhecimentos derivados desses dados. O acesso a dados de qualidade é também uma potencial vantagem competitiva para muitas empresas.

Os algoritmos de aprendizagem automática dependem em grande medida de capacidades analíticas de dados robustas. As empresas devem investir em infra-estruturas de dados e em talentos para aproveitarem todo o potencial das tecnologias de IA e de aprendizagem automática. Esta abordagem orientada para os dados pode conduzir a serviços mais personalizados e a melhores mecanismos de deteção de fraudes.

Principais conclusões

• Concentre-se no valor comercial: Não se deixe apanhar pelo entusiasmo. Dê prioridade à forma como a IA pode resolver problemas empresariais, melhorar processos e gerar valor na economia digital.

• Aceitar a mudança: A IA é uma mudança fundamental que exige alterações nos processos, no talento e na estrutura organizacional. É um fator-chave da transformação digital.

• Pensar a longo prazo: A IA é uma viagem, não um destino. Comece com objectivos claros e uma estratégia a longo prazo que garanta a utilização ética da IA e a conformidade com os regulamentos em evolução.

• Investir em talentos: Para uma implementação bem-sucedida da IA e da transformação digital, é essencial melhorar a qualificação do pessoal existente e trazer novos talentos com conhecimentos de IA.

• Dar prioridade aos dados: Assegurar o acesso e a qualidade dos dados, que é um dos objectivos da implementação da IA. Capacidades robustas de análise de dados são cruciais para o sucesso da IA.

• Seja interdisciplinar: Criar equipas que reúnam diversas perspectivas e conjuntos de competências, e não apenas especialistas técnicos, para impulsionar a inovação em soluções baseadas em IA.

• Testar e validar: testar e validar continuamente os resultados dos sistemas de IA para garantir a exatidão, reforçar a cibersegurança e evitar consequências indesejadas.

• Considerar o impacto social: Considere sempre o impacto das soluções de IA no utilizador e na comunidade, aderindo aos princípios éticos da IA e promovendo a inclusão digital.

Ao considerar estes pontos, os líderes podem navegar pelas complexidades da IA e aproveitar o seu potencial para beneficiar as suas organizações e contribuir para a transformação digital mais alargada da sociedade.