Inteligência Artificial: Estratégia

Na adoção da inteligência artificial a estratégia é um dos fatores determinantes para o sucesso, uma pesquisa realizada recentemente pela Accenture revelou que as empresas que investem na estratégia de inteligência artificial (IA) têm até três vezes mais retorno com a adoção da tecnologia.

Nesse artigo vamos entender como iniciar a preparação de uma estratégia de inteligência artificial para aumentar as chances de sucesso com sua utilização.

Desenvolvendo o plano

O seu plano precisa oferecer clareza sobre o que precisa acontecer para implementar a IA, onde, quando e por que, incluindo como a organização pretende vencer com a IA depois de implementada.

As escolhas necessárias para fazer esse plano precisam equilibrar metas de curto e longo prazo, levando em consideração o estágio atual de maturidade em IA, o cenário competitivo, a estratégia e ambições do negócio e a velocidade desejada de progresso pela liderança. Quando as organizações negligenciam a dimensão da Estratégia, os experimentos de IA carecem de direção e justificação de negócios para superar obstáculos à implantação em produção ou para se manterem relevantes para o negócio após a implantação.

Desenvolvendo a estratégia

Para desenvolver sua estratégia para a IA, considere o seguinte:

Maturidade em IA: Qual é o seu nível atual de maturidade em IA e quais são suas capacidades em dados, tecnologia, pessoas e governança?

Tendências em IA: Quais cenários futuros envolvendo a IA podem criar benefícios disruptivos ou desafios para o negócio?

Alinhamento Horizontal e Vertical: Os tomadores de decisão em todos os níveis têm uma compreensão compartilhada da IA e uma visão comum das oportunidades a serem perseguidas com ela?

Evoluindo sua estratégia

Os tópicos a seguir descrevem a dimensão da Estratégia em diferentes estágios de maturidade e segerem o que as organizações podem se concentrar para evoluir.

(Nível 1) Exploração: O alinhamento estratégico em relação à IA na organização ainda não está estabelecido. Geralmente, especialistas internos ou entusiastas exploram casos de uso ou projetos pessoais, mas essas abordagens iniciais são muitas vezes excessivamente restritas ou amplas demais, resultando em projetos carentes de valor e recursos necessários.

Para avançar para a fase de Experimentação: Certifique-se de que líderes de negócios e profissionais de tecnologia estejam alinhados quanto a necessidade de adotar uma estratégia de IA.

(Nível 2) Experimentação: Neste momento, as organizações ainda não chegaram a um consenso quanto a uma estratégia ampla para a inteligência artificial. No entanto, estão dando os primeiros passos nessa direção de duas maneiras: a primeira envolve o planejamento do uso da IA em partes específicas da organização, como unidades de negócios ou equipes. A segunda abordagem consiste em aprimorar e testar hipóteses sobre os problemas de negócios que a IA poderia solucionar por meio de experimentos e Provas de Conceito (PoCs). Normalmente, é necessário o respaldo de executivos para alocar recursos para PoCs, e a responsabilidade recai sobre os líderes de projeto, que devem comprovar que as oportunidades justificam o investimento.

Para avançar para a fase de Formalização: Alinhe e estimule a liderança a realizar investimentos em inteligência artificial comprovando a viabilidade das soluções com testes pilotos e provas de conceito.

(Nível 3) Formalização: O endosso executivo desempenha um papel vital ao ajudar as equipes de negócios a moldar a estratégia de inteligência artificial para a organização. Quando uma estratégia bem definida está em vigor, pode acontecer de os resultados dos investimentos em IA não se materializarem imediatamente, mas a organização ja pode fazer projeções claras sobre o retorno do investimento no futuro. Isso, por sua vez, capacita a organização a liberar recursos e obter a autorização necessária para implementar sua estratégia.

Para avançar para a fase de Otimização: Documente a estratégia de IA para a organização para garantir uma compreensão compartilhada.

(Nível 4) Otimização: A organização começa a executar uma estratégia clara de IA. O roadmap de IA está se alinhando com a transformação digital, inovação, pesquisa e desenvolvimento, recursos humanos e outras estratégias. Como resultado, os orçamentos são pré-aprovados e reservados para iniciativas de IA em várias unidades de negócios. O ROI das soluções de IA é medido com métricas formais e reconhecido no processo de planejamento fiscal.

Para avançar para a fase de Transformação: Alinhe a estratégia de IA com outros roadmaps organizacionais. Descubra oportunidades para coordenar os esforços de IA em várias funções para obter um maior impacto.

(Nível 5) Transformação: A IA está integrada de forma contínua na estratégia geral da organização. Esquemas de orçamento e indicadores para negócios, permitindo que as organizações descubram e ajam prontamente em novas melhorias operacionais e modelos de negócios baseados em IA. A organização tem a experiência necessária para vislumbrar inovações significativas em seu trabalho, produtos e serviços ao longo de horizontes de tempo mais longos, de vários anos.

Para continuar avançando: Desafie sua organização com casos de usos disruptivos para continuar inovando e transformando.

Conclusão

A estratégia é o alicerce para o sucesso da adoção da inteligência artificial nas organizações. É o guia que molda a trajetória para o alcance da maturidade desejada em IA e, como demonstrado, desempenha um papel fundamental na maximização do retorno sobre o investimento. À medida que as empresas avançam em sua jornada de IA, a evolução contínua de suas estratégias é essencial para enfrentar desafios em constante mudança e explorar oportunidades de inovação. A mensagem central é clara: a estratégia é o alicerce para uma transformação eficaz na era da inteligência artificial.