Levar a IA além da experimentação exige conectar agentes ao contexto operacional e identificar os processos de negócios nos quais eles podem gerar o maior valor. A IA empresarial pode gerar recomendações, automatizar tarefas e ajudar as organizações a tomar decisões mais rapidamente. Mas, sem compreender como um negócio realmente funciona, até modelos poderosos podem deixar passar as restrições e relações que determinam se uma decisão é a correta.
Para Devavrat Shah, diretor científico de IA empresarial da Celonis, esse contexto é central para aquilo que ele chama de "inteligência de decisão". Agentes de IA podem apoiar tarefas individuais dentro de processos decisórios maiores, argumenta ele, mas precisam entender o papel que cada tarefa desempenha e as condições de negócio que a cercam. Sem o contexto operacional adequado, os agentes correm o risco de ignorar restrições importantes, cometer erros custosos ou consumir recursos computacionais excessivos enquanto tentam descobrir o que precisam saber.
A solução começa por conectar a IA aos processos e dados que as empresas já utilizam. Uma camada contextual pode ajudar os agentes a entender fluxos de trabalho, operar dentro de limites definidos e produzir recomendações que as pessoas possam revisar e aprovar. Shah aconselha as organizações a começar por uma decisão de negócio específica, identificar suas etapas mais difíceis e testar se a IA pode melhorá-las. Medir os ganhos em velocidade e valor pode então ajudar a determinar se uma aplicação vale a pena ser ampliada.
Essa abordagem também pode mudar a forma como os funcionários usam seu tempo. Automatizar trabalhos manuais e repetitivos e coordenar tarefas entre equipes pode liberar as pessoas para se concentrar em decisões estratégicas mais complexas. Para obter esse benefício, no entanto, será necessário investir na educação da força de trabalho, para que os funcionários compreendam os resultados da IA e suas implicações. Olhando para o futuro, Shah vê oportunidades que vão das tarefas operacionais rotineiras ao planejamento em toda a empresa, nas áreas de finanças, gestão de pessoas, marketing e vendas.
Fonte: MIT Technology Review AI · Resumido por HeadlinesBriefing