Falar de inteligência artificial nos negócios é algo recente e que promete transformar empresas e carreiras de uma vez por todas.
“Precisamos estar atentos a essas inovações que mudam a perspectiva de mercado e podem ter um impacto muito grande nos negócios, bem como trazer novas oportunidades”, diz Fabiano Castello, professor do MBA em Digital Business USP/Esalq, que contribuiu com essa matéria.
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O poder das previsões
Como vimos nessa matéria, inteligência artificial tem implicações no mundo dos negócios e, entre elas, uma das mais importantes é a previsão.
“Quando falamos de fazer previsões, estamos falando de usar a inteligência artificial nas organizações como mais uma importante ferramenta que temos em mãos. Um comparativo é quando instalamos um sistema de Enterprise Resource Planning (ERP – Planejamento de Recursos Empresariais, na tradução), que também é uma ferramenta que traz mais produtividade, mais controle da organização, aumenta a eficiência operacional e reduz custos”, explica Castello.
O professor enfatiza a definição de inteligência artificial como uma ferramenta que traz resultados.
“Precisamos enxergar a inteligência artificial dessa forma, como uma ferramenta que traz eficiência operacional. Ela diminui custos e melhora receitas, mas não é solução de todos os problemas, embora resolva qualquer tipo de problema relacionado a previsões.”
“Para isso, utilizamos os dados como princípio da análise preditiva, prevendo o futuro com base nos dados do passado”, explica.
Exemplos de inteligência artificial nos negócios
Segundo o professor, “de maneira geral, existem cases interessantes em várias áreas, como por exemplo na área da saúde em que o raio x, ao ser enviado para um modelo preditivo, retorna com os problemas indicados no paciente, baseado na imagem captada.”
Visão do mercado
O ponto principal é que, na visão do mercado, a inteligência artificial como ferramenta de análise preditiva é uma grande vantagem competitiva, mas que necessita, primeiramente, de pessoas que entendam da ferramenta, e dos conhecidos cientistas de dados para operacionalizar as informações.
“É necessário ter cientista de dados, mas não podemos esquecer que a parte técnica da análise preditiva é somente um pedaço do projeto que resolve o problema da organização”, demonstra Castello.
“O cientista de dados não faz nada sozinho, ele precisa do apoio daqueles que conhecem o negócio de fato. Essas pessoas sabem o que está sendo tratado, conhecem os conceitos e quais problemas estão sendo resolvidos. São eles que têm a capacidade de unir o problema ao time que o resolverá.”
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O professor finaliza falando mais sobre esses profissionais:
“Geralmente, essas pessoas não conhecem a inteligência artificial a nível técnico, mas entendem claramente o que precisa ser feito e quais as melhores ferramentas para resolução. Hoje há muito mais carência dos profissionais que sabem utilizar inteligência artificial para resolver problemas do que os próprios cientistas de dados”, finaliza.
Entender tecnicamente é importante, mas não é tudo. Se você quer compreender a inteligência artificial nos negócios de maneira geral e aplicá-la no dia a dia, o MBA em Digital Business USP/Esalq está de portas abertas para te levar nessa jornada de conhecimento e evolução pessoal e profissional. Inscreva-se!
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