IA na vida real: executivos vão da euforia à difícil missão de aplicar nova tecnologia nos negócios

— E aí vêm as barreiras da vida real — afirma Lucas Brossi, sócio e líder de Inteligência Artificial da consultoria Bain. — Agora, as empresas que já estão desbravando esses caminhos vão superar esses obstáculos. Quem tem colocado isso como prioridade estratégica está criando casos de uso. As que se deixarem vencer pelas dificuldades vão acabar ficando para trás.

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Vice-presidente de Tecnologia do Mercado Livre, o uruguaio Oscar Mullin avalia que ainda há problemas que precisam ser resolvidos. Ele aponta como um dos entraves o custo de utilização dos sistemas de IA generativa.

Maior varejista on-line da América Latina, a empresa já contabiliza ganhos de produtividade com uma ferramenta de IA generativa que os funcionários podem alimentar com informações do dia a dia para depois fazerem perguntas e terem respostas úteis para o trabalho. O Mercado Livre também aplica a tecnologia para resumir avaliações de produtos no e-commerce e para ajudar as equipes de desenvolvedores a programarem códigos.

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Mesmo assim, Mullin avalia que essas ferramentas ainda estão dando os primeiros passos e que outras aplicações em escala podem demorar:

— A indústria ainda não está madura. Há um problema, também, que é a distribuição de conhecimento. Conseguir talentos ou fazer uma requalificação de conhecimento para pessoas que já temos são coisas que levam tempo.

Os dilemas compartilhados por ele são comuns a outras empresas de grande porte que veem potencial na IA generativa, mas ainda calculam o valor que essas ferramentas geram para o negócio enquanto lidam com desafios práticos de sua aplicação em grande escala.

Uma pesquisa da Bain com CEOs, vice-presidentes e diretores de grandes companhias brasileiras indica que a IA generativa está entre as prioridades no radar de 48% dos executivos. Apenas uma pequena porção (9%), no entanto, tem uma ou mais de uma aplicação em escala com a IA generativa que já esteja gerando valor para o negócio.

— Do ponto de vista de resultados, no entanto, temos mapeado casos interessantes, como redução do tempo gasto pelas pessoas para performar determinadas atividades e velocidade maior da resolução de problemas para clientes — explica Brossi, da Bain.

“A indústria ainda não está madura. Há um problema, também, que é a distribuição de conhecimento. Conseguir talentos ou fazer uma requalificação são coisas que levam tempo”, Oscar Mullin, vice-presidente de Tecnologia do Mercado Livre

Na esteira do ChatGPT, houve uma explosão na quantidade de ferramentas disponíveis para criar conteúdo com IA generativa, o que levou a uma maior oferta de serviços corporativos com esses sistemas. Há soluções customizadas para empresas, mas também serviços prontos que usam IA para automatizar processos, melhorar o atendimento a clientes ou otimizar tomadas de decisão.

No Banco BV, que tem mais de 240 casos de uso com IA tradicional, a generativa tem sido aplicada principalmente para melhorar o atendimento aos clientes. A ideia da empresa não é que esses sistemas substituam os humanos, mas que acelerem a qualidade do atendimento, explica Fabio Jabur, executivo de Data e Analytics do BV:

— Qualquer caso mais complexo ou fora do comum, o atendente precisa consultar o FAQ (lista de perguntas mais frequentes) e fazer uma busca sobre aquele problema. O que a IA faz é pegar a solicitação do cliente, resumir, buscar no FAQ e apresentar ao atendente as respostas mais prováveis — conta Jabur, acrescentando que isso traz, em média, uma economia de 80 segundos nos atendimentos.

O banco também explora as IAs em campanhas de marketing mais personalizadas, que adaptam as mensagens com ofertas de produtos ao perfil dos clientes. Segundo Jabur, o sistema pode aumentar em cem vezes o grau de personalização das campanhas, ou seja, gerar cem vezes mais peças personalizadas do que seriam criadas sem a IA.

O uso de dados para ler comportamentos de clientes e entregar os anúncios mais específicos é feito há algum tempo pelos sistemas de inteligência artificial tradicionais. Com a IA generativa, no entanto, há a possibilidade de automatizar a própria criação da mensagem.

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O uso em escala de geração automática de conteúdo por IA traz riscos se não for bem calibrado. Um deles é o de “alucinações”, termo para definir respostas que parecem coerentes, mas que são incorretas ou distorcem a realidade.

Um caso emblemático aconteceu este ano nos Estados Unidos com o Instacart, aplicativo de entrega de alimentos. O app tirou do ar uma ferramenta que gerava automaticamente fotos de alimentos dos fornecedores depois que a IA mostrou aos clientes imagens distorcidas e pouco apetitosas. Já a Air Canada, em fevereiro, teve que reembolsar um passageiro depois que o chatbot da aérea deu informações erradas sobre a política de cancelamentos de voos em casos de luto.

Para evitar situações desse tipo, empresas que trabalham para levar casos testados na IA para a “vida real” têm instituído processos que funcionam como uma espécie de governança para essa nova tecnologia. Isso inclui procedimentos para monitorar o desempenho e o impacto das novas soluções, e estabelecer diretrizes para definir os benefícios delas para o negócio.

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Outro ponto fundamental para bots que interagem com os consumidores é o refinamento dos dados que vão alimentar os sistemas, destaca Victor Cavalcante, diretor de Inteligência de Dados do Magazine Luiza. A varejista, há quase um ano, passou a alimentar o “cérebro” de sua assistente virtual, a Lu do Magalu, com IA generativa, em uma parceria com o Google.

O projeto ficou em desenvolvimento durante cerca de quatro anos até ser lançado. Hoje, a Lu recomenda produtos para clientes com base nas necessidades específicas deles e passa informações sobre os pedidos, entre outras funcionalidades.

— Tínhamos uma preocupação muito grande com os vieses (da IA) — conta Cavalcante. — Se a IA busca imitar o ser humano, ela também pode acabar reproduzindo algumas imperfeições erradas do ser humano, até porque ela trabalha em cima de dados que nós geramos. Fazer a curadoria do dado é algo absolutamente fundamental.

“Existe uma resistência sobre o fato de mudar os processos e sobre a maneira de tomar as decisões para integrar esse tipo de tecnologia”, Arnaud Dusaintpère, sócio da Oliver Wyman

Mas, apesar do entusiasmo elevado do último ano em relação ao potencial da inteligência artificial — um estudo da McKinsey chegou a projetar ganhos de até US$ 4,4 trilhões na economia global com a aplicação desses sistemas em larga escala —, a maturação da IA generativa nas empresas ainda deve levar um tempo.

— Está todo mundo dosando a medida do que usar — diz Rodrigo Duclos, diretor de Inovação da Claro. — Uma coisa que a gente tem que ter muito cuidado é como fazer com que a ideia (de uso da IA) gere um impacto real e não seja só mais uma ferramenta bacana que agrega um custo.

Arnaud Dusaintpère, sócio da área de Varejo e Bens de Consumo da consultoria Oliver Wyman, explica que outro desafio para ampliação da IA nas companhias é a mudança nos processos de gestão, ou seja, a adaptação da empresa para lidar com novos métodos de trabalho e tomadas de decisão. Ele ressalta, no entanto, que o uso da tecnologia pode trazer ganhos operacionais e de receitas. Experiências com clientes da consultoria mostraram um aumento de vendas de até 5% em campanhas que usam IA generativa para hiperpersonalização.

— Mas grandes organizações nem sempre estão estruturadas para evoluir rapidamente — diz Dusaintpère. — Existe uma resistência sobre o fato de mudar os processos e sobre a maneira de tomar as decisões para integrar esse tipo de tecnologia. E isso é também um desafio.

Uma pesquisa da consultoria BCG nos EUA, com mais de 1.400 executivos, mostrou que dois terços esperam levar pelo menos dois anos para que a IA generativa avance para além da excitação atual. Mas também apontou disposição para investir: 71% dos CEOs planejam aumentar os investimentos em tecnologia este ano, inclusive em sistemas de IA generativa.