Para gerar ROI, a IA não pode ser um “puxadinho tecnológico” – uma sólida infraestrutura de dados é imprescindível
Executivos de praticamente todos os setores estão falando sobre inteligência artificial — e essas conversas trazem consigo muitas perguntas.
Segundo um estudo realizado em uma parceria da MIT/ School Management Review e
Boston Consulting Group sobre o que denomina de “Business Readiness for AI”, o primeiro
passo em qualquer jornada de IA é identificar o que você espera alcançar com ela.
● “A pergunta não deveria ser ‘Como podemos nos preparar para a IA?’”, disse
Michael Wade, professor de inovação e estratégia da IMD Business School em
Lausanne, Suíça, aos pesquisadores.
● “Se você seguir esse caminho, acabará fazendo IA pela IA. Uma pergunta melhor é:
‘Quais são os problemas que precisamos resolver? Quais são as nossas
oportunidades, quais são as nossas ameaças?’ Se a resposta for ‘por meio da IA’,
então faça IA.”
O próximo passo: garantir que você identificou todos os facilitadores e requisitos críticos de
negócios necessários para usar a IA com sucesso para resolver os problemas que você
selecionou.
Entre esses requisitos, quero destacar a atenção necessária à infraestrutura de dados. O
estudo MIT SMR BCG ilustrou essa questão de uma estratégia de IA bem fundamentada e
uma que ignora a infraestrutura de dados, com dois cases, um de fracasso e um de sucesso.
O nome das empresas não foi aberto pela consultoria, mas acho que os cases merecem
uma análise.
Uma grande empresa de varejo decidiu implementar um sistema de IA de ponta para
previsão de demanda e precificação dinâmica, visando reduzir o estoque parado.
● O Erro: A empresa investiu milhões em algoritmos sofisticados e contratou cientistas
de dados de elite, mas ignorou o fato de que seus dados de vendas estavam espalhados em três sistemas diferentes que não se comunicam (lojas físicas, e-commerce e centros de distribuição).
● O Resultado: A IA recebeu dados incompletos e conflitantes. O sistema “previa” falta de estoque em uma região enquanto o depósito vizinho estava lotado. Os gerentes perderam a confiança na ferramenta e voltaram a usar planilhas manuais.
● Impacto no ROI: O projeto foi cancelado após 18 meses. O custo de computação e licenciamento tornou-se um prejuízo líquido, pois a infraestrutura de dados não permitiu que a IA “enxergasse” a realidade do negócio.
Uma empresa do setor de manufatura decidiu usar IA para manutenção preditiva em suas
linhas de montagem.
● A Estratégia: Antes de rodar o primeiro modelo de IA, a empresa passou seis meses unificando sua arquitetura de dados. Eles instalaram sensores IoT padronizados e criaram um Data Lake onde os dados de temperatura, vibração e tempo de uso foram limpos e rotulados em tempo real.
● A Execução: Com a infraestrutura pronta, a IA conseguiu identificar padrões sutis que precedem uma quebra com 95% de precisão. Como os dados são confiáveis, o sistema foi integrado diretamente ao fluxo de trabalho da equipe de manutenção, que recebia alertas automáticos.
● O Resultado: Redução de 30% nos custos de manutenção e eliminação quase total de paradas não planejadas.
● Impacto no ROI: A empresa escalou a solução para todas as suas fábricas globais em apenas um ano, pois o “molde” (a infraestrutura de dados) já está pronto para ser replicado.
No próximo artigo, vamos apresentar outros dados que tornam possível sustentar que a
utilização extensiva da Inteligência Artificial sem uma infraestrutura de dados adequada não
só é ineficaz como é uma das principais razões para o insucesso financeiro das iniciativas.
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