A mudança tecnológica pode gerar insegurança e receio. Para isso, é fundamental promover uma cultura de inovação e oferecer formação que ajude os colaboradores a utilizar a geração atual de ferramentas de inteligência artificial (IA).
Texto: Vitor Gouveia Imagem: Freepik
A implementação de IA é um tema muito discutido e, ao mesmo tempo, requer uma abordagem estratégica e bem estruturada. O primeiro passo é ter objetivos claros. Se não for claro qual o objetivo que pretendemos alcançar, torna-se impossível identificar onde a aplicação da IA poderá ter um impacto positivo e consequentemente atingir um retorno do investimento. Identificar os sectores estratégicos onde a IA pode agregar mais valor é muito importante. Pense nas áreas da empresa que mais beneficiariam com a automação e a análise de dados avançada. Direcionar recursos e esforços para essas áreas pode trazer um retorno significativo. No entanto, é importante estar ciente dos riscos. A adoção errada da IA pode levar a decisões baseadas em dados imprecisos ou a soluções que não resolvem os problemas reais da empresa.
Os riscos na adoção errada da IA não se limitam a decisões baseadas em dados imprecisos. Há também a possibilidade de viés nos algoritmos, produzindo resultados injustos ou discriminatórios. Por isso, a revisão das políticas e dos regulamentos é essencial. É preciso garantir a conformidade com leis de proteção de dados, como o RGPD na Europa, e seguir diretrizes éticas para o uso responsável da IA.
Superar a resistência dos colaboradores é outro desafio importante. A mudança tecnológica pode gerar insegurança e receio. Para isso, é fundamental promover uma cultura de inovação e oferecer formação que ajude os colaboradores a utilizar a geração atual de ferramentas de IA. Quando os colaboradores entendem os benefícios e se sentem preparados, a transição torna-se mais suave.
A qualidade dos dados é outro fator crítico para o sucesso dos projetos de IA. Usar dados imprecisos ou incompletos pode comprometer a eficácia dos modelos de IA. Portanto, investir numa infraestrutura tecnológica robusta é indispensável para garantir a recolha, o armazenamento e o processamento adequado dos dados. As áreas de dataanalytics e data science desempenham um papel central na implementação da IA, permitindo identificar padrões e insights que podem orientar as decisões estratégicas.
Os testes piloto e a monitorização contínua são práticas recomendadas para avaliar o desempenho das soluções de IA antes da sua implementação em larga escala. Estas práticas ajudam a identificar problemas e oportunidades de melhoria. A manutenção e a otimização contínua dos modelos de IA são necessárias para garantir que permaneçam eficazes e relevantes ao longo do tempo. A auditoria dos resultados de IA é igualmente importante para verificar a precisão e a imparcialidade das decisões automatizadas.
Avaliar o retorno sobre o investimento na adoção da IA ajuda a medir o impacto financeiro e operacional destas novas tecnologias. A criação de uma comissão de auditoria interna à IA pode fornecer uma camada adicional de supervisão e garantir que as práticas de IA permaneçam alinhadas com os objetivos estratégicos da empresa.
Em ponto de conclusão, para que a adoção da IA seja bem-sucedida temos de adotar uma abordagem holística. A verdadeira revolução da IA não está apenas na tecnologia em si, mas na capacidade das empresas em conseguirem integrar esta inovação de forma inteligente e ética nas suas operações diárias. A IA pode transformar negócios, mas o seu sucesso depende de uma implementação cuidadosa e estratégica.
Vitor Gouveia, Consultor na NBCC Academy
NBCC Academy
Integrada no NBCC Group, a NBCC Academy tem como missão formar profissionais e desenvolver competências no âmbito das suas atividades que envolvem a utilização de ferramentas TI (tecnologias de informação) e, de forma mais transversal, capacitar pessoas e profissionais para incrementar os seus níveis de conhecimento e competências em contexto organizacional. Desenvolve a sua atividade em consultoria e formação, tanto nas áreas mais técnicas (hard skills) como nas dimensões mais comportamentais (soft skills).