Adoção de novas tecnologias exige visão sistêmica e clareza das expectativas

Como lidar com expectativas infladas no ambiente da inovação? Vivemos um momento em que diversos setores do mercado estão saturados de informações e abordagens sobre diferentes soluções de dados e inteligência artificial, aprendizado de máquina, internet das coisas... São tantas que mal se diferenciam umas das outras e, com isso, ao invés de facilitar a tomada de decisões, acabam por dificultá-la.

Acompanhado de cenários com aplicação de diversas tecnologias emergentes, o tema ganha cada vez mais destaque. E com ele, inúmeras apostas. Em um crescendo, o burburinho pode fazer com que muitos caminhem na direção contrária da agilidade que precisa existir nas empresas. Pior: tamanha cacofonia pode tirar as decisões, que deveriam ser regidas unicamente pelas necessidades estratégicas de cada negócio, da rota correta.

Antes de se adotar novas tecnologias, é preciso estabelecer metas claras e possíveis de serem alcançadas com o seu uso. É necessário, igualmente, saber em quais ponteiros se terá que mexer de maneira sistêmica. Sobretudo, tem-se que estabelecer um plano de ação, a ser executado de forma ágil, antecipando o que pode dar errado e o que precisará ser feito para reduzir riscos e evitar desperdícios.

Por que esse cuidado é importante?

Vamos pensar, por exemplo, no tema mais falado na

tecnologia neste ano: inteligência artificial. Os modelos de IA estão muito longe de ser como os softwares transacionais com os quais a maioria das organizações está acostumada, com seu conjunto de regras formado por uma entrada e uma saída esperada. A começar pelo fato de que a inteligência artificial produz como saída uma probabilidade – não uma certeza.

Como a estrutura tecnológica atual da maioria das empresas ainda não está apta para lidar com essas incertezas, são grandes as chances de se causar enorme desequilíbrio se a adoção de IA não for pensada a partir de uma visão sistêmica. Porque simplesmente não dá para se chegar no final de uma implementação de inteligência artificial e concluir que ela está operando de forma plena. É um processo que leva tempo, pois é preciso capturar dados, treinar os modelos e escalá-los.

Por outro lado, também não é suficiente se ater às percentagens de acurácia dos modelos desenvolvidos. Até porque, executivos do C-level não discutem acurácia ou robustez de modelos, mas falam sobre o real valor gerado no negócio. Vão querer saber, isto sim, de quanto foi a otimização de estoque gerada pelo modelo X, evitando dispêndio desnecessário de capital. Ou qual foi a taxa de conversão de novos clientes trazida pelo modelo Y. Ou seja: a abordagem será pelo ponto de vista da gestão, que busca soluções efetivas para situações reais.

Mas calcular o retorno sobre investimento em modelos de inteligência artificial não é uma tarefa fácil e, ao cobrá-la, corre-se o risco de inibir a transformação digital das empresas ao invés de impulsioná-la.  Vale lembrar o que aconteceu com a computação em nuvem no passado. Muitas empresas demoraram a adotá-la em toda a organização porque buscavam de saída o ROI, queriam a certeza do caminho mais seguro.

Hoje, contudo, a grande maioria das empresas se orgulha de ter migrado para a nuvem. Acredito que o mesmo acontecerá com a inteligência artificial: daqui a alguns anos, quase todas falarão com orgulho da sua adoção. O importante, como sempre, é nem se deixar paralisar pela ausência de certezas comum a tudo que é novo, nem tampouco sair adotando tudo o que surge de inovação, sem considerar as reais necessidades da empresa, por medo de ficar para trás.

De certeza, o que podemos afirmar é que se uma empresa necessita trabalhar com volume significativo e crescente de dados para gerar insights ou tomar decisões agora ou no futuro, não poderá fazê-lo sem inteligência artificial ou aprendizado de máquina. Mas se a sua adoção não estiver dentro de uma visão sistêmica, com metas claras e conectadas, e um plano de ação bem coordenado e contínuo, a jornada e captura de valor será mais árdua.

A inteligência artificial deverá, de fato, transformar nosso mundo. Sua aplicação pode se dar em todas as áreas da empresa, gerando diferentes níveis de resultados.  Entretanto, sem expectativas azeitadas nem rastreabilidade da inteligência artificial, muitas empresas desperdiçarão tempo e recursos. A mesma lógica vale para todas as novas tecnologias ganhando tração neste momento, como contratos inteligentes e mineração de dados.

O que garante o sucesso da tecnologia é a compreensão do que esta ou aquela nova ferramenta pode realmente fazer pela sua empresa.

Como lidar com expectativas infladas no ambiente da inovação? Vivemos um momento em que diversos setores do mercado estão saturados de informações e abordagens sobre diferentes soluções de dados e inteligência artificial, aprendizado de máquina, internet das coisas... São tantas que mal se diferenciam umas das outras e, com isso, ao invés de facilitar a tomada de decisões, acabam por dificultá-la.

Acompanhado de cenários com aplicação de diversas tecnologias emergentes, o tema ganha cada vez mais destaque. E com ele, inúmeras apostas. Em um crescendo, o burburinho pode fazer com que muitos caminhem na direção contrária da agilidade que precisa existir nas empresas. Pior: tamanha cacofonia pode tirar as decisões, que deveriam ser regidas unicamente pelas necessidades estratégicas de cada negócio, da rota correta.

Antes de se adotar novas tecnologias, é preciso estabelecer metas claras e possíveis de serem alcançadas com o seu uso. É necessário, igualmente, saber em quais ponteiros se terá que mexer de maneira sistêmica. Sobretudo, tem-se que estabelecer um plano de ação, a ser executado de forma ágil, antecipando o que pode dar errado e o que precisará ser feito para reduzir riscos e evitar desperdícios.

Por que esse cuidado é importante?

Vamos pensar, por exemplo, no tema mais falado na

tecnologia neste ano: inteligência artificial. Os modelos de IA estão muito longe de ser como os softwares transacionais com os quais a maioria das organizações está acostumada, com seu conjunto de regras formado por uma entrada e uma saída esperada. A começar pelo fato de que a inteligência artificial produz como saída uma probabilidade – não uma certeza.

Como a estrutura tecnológica atual da maioria das empresas ainda não está apta para lidar com essas incertezas, são grandes as chances de se causar enorme desequilíbrio se a adoção de IA não for pensada a partir de uma visão sistêmica. Porque simplesmente não dá para se chegar no final de uma implementação de inteligência artificial e concluir que ela está operando de forma plena. É um processo que leva tempo, pois é preciso capturar dados, treinar os modelos e escalá-los.

Por outro lado, também não é suficiente se ater às percentagens de acurácia dos modelos desenvolvidos. Até porque, executivos do C-level não discutem acurácia ou robustez de modelos, mas falam sobre o real valor gerado no negócio. Vão querer saber, isto sim, de quanto foi a otimização de estoque gerada pelo modelo X, evitando dispêndio desnecessário de capital. Ou qual foi a taxa de conversão de novos clientes trazida pelo modelo Y. Ou seja: a abordagem será pelo ponto de vista da gestão, que busca soluções efetivas para situações reais.

Mas calcular o retorno sobre investimento em modelos de inteligência artificial não é uma tarefa fácil e, ao cobrá-la, corre-se o risco de inibir a transformação digital das empresas ao invés de impulsioná-la.  Vale lembrar o que aconteceu com a computação em nuvem no passado. Muitas empresas demoraram a adotá-la em toda a organização porque buscavam de saída o ROI, queriam a certeza do caminho mais seguro.

Hoje, contudo, a grande maioria das empresas se orgulha de ter migrado para a nuvem. Acredito que o mesmo acontecerá com a inteligência artificial: daqui a alguns anos, quase todas falarão com orgulho da sua adoção. O importante, como sempre, é nem se deixar paralisar pela ausência de certezas comum a tudo que é novo, nem tampouco sair adotando tudo o que surge de inovação, sem considerar as reais necessidades da empresa, por medo de ficar para trás.

De certeza, o que podemos afirmar é que se uma empresa necessita trabalhar com volume significativo e crescente de dados para gerar insights ou tomar decisões agora ou no futuro, não poderá fazê-lo sem inteligência artificial ou aprendizado de máquina. Mas se a sua adoção não estiver dentro de uma visão sistêmica, com metas claras e conectadas, e um plano de ação bem coordenado e contínuo, a jornada e captura de valor será mais árdua.

A inteligência artificial deverá, de fato, transformar nosso mundo. Sua aplicação pode se dar em todas as áreas da empresa, gerando diferentes níveis de resultados.  Entretanto, sem expectativas azeitadas nem rastreabilidade da inteligência artificial, muitas empresas desperdiçarão tempo e recursos. A mesma lógica vale para todas as novas tecnologias ganhando tração neste momento, como contratos inteligentes e mineração de dados.

O que garante o sucesso da tecnologia é a compreensão do que esta ou aquela nova ferramenta pode realmente fazer pela sua empresa.