Uso da IA generativa pelas empresas começa com identificação do problema a ser resolvido

Além disso, por ser uma tecnologia de implementação ainda cara, é preciso priorizar sua aplicação para as áreas ou atividades mais estratégicas do negócio. (Foto: Unsplash)

Os tempos mudam e as tecnologias se renovam, mas uma pergunta não pode deixar de ser feita no ambiente corporativo: qual é o problema a ser resolvido? Encontrar essa resposta para determinada dor do negócio continua sendo o desafio para as empresas. O investimento em IA generativa só dará retorno se houver primeiro esse direcionamento, compreendendo, ainda, se vale a pena usar essa tecnologia para esse propósito – ou se eventualmente existe uma mais barata que atenda ao mesmo fim, como IA tradicional e machine learning.

“A IA generativa tem um poder transformador, mas só trará valor percebido pela empresa e por seus stakeholders se resolver de fato um problema de negócio ou se for o caminho mais rentável para solucioná-lo. Para que isso ocorra, há necessidade do envolvimento de toda a organização, o que se dará por meio do investimento para capacitação das habilidades dos profissionais, como os de tecnologia, e de uma governança que mitigue os riscos”, disse Giuliane Paulista, gerente-executiva de IA e Analytics do Banco do Brasil, que palestrou no painel da EY na Febraban Tech 2024.

Faz parte desse esforço de governança o engajamento dos profissionais, independentemente de sua área de atuação. “Há uma estratégia a ser desenvolvida, para empresas de todos os níveis de maturidade, que é estabelecer as diretrizes que serão seguidas por todos, garantindo que os colaboradores entendam efetivamente a relevância das tecnologias, incluindo a IA generativa, para solucionar problemas”, destacou Telma Luchetta, sócia-líder da EY em Generative AI, Data e Analytics Latam. Nesse conceito de governança embarcada, os profissionais precisam trazer a utilização da IA para o dia a dia, ficando à vontade para colocar em prática a inovação nas suas tarefas diárias. “Claro que há necessidade de definição de regras, daí o porquê da governança, para evitar, por exemplo, que áreas diferentes acionem o mesmo cliente de forma desorganizada por meio da inteligência artificial”.

Governança e segurança dos dados

Para Henrique Arutin, gerente de IA do Bradesco, o momento atual da IA generativa é embrionário na instituição financeira, com a realização de testes internos antes de sua utilização com os clientes. “Estamos concentrados em um framework de IA para escalar a tecnologia no futuro. A preocupação com a governança faz parte de cada um dos nossos projetos”, afirmou Arutin, que também palestrou no painel promovido pela EY. Maurício Chaiben, GenAI, Data & Analytics Manager na EY, lembrou sobre a relevância da validação de hipótese, que permite a experimentação em um ambiente de teste. “Caso a hipótese seja confirmada, abre a possibilidade de uso no ambiente real, sempre com atenção aos aspectos de governança e de segurança dos dados”, observou.

Por fim, Raphael Narezzi, Head de TI do Santander, que igualmente palestrou no painel da EY, chamou a atenção para a série de desafios trazidos pela IA generativa que precisam ser tratados pelas empresas. O primeiro deles é priorizar, por causa do valor ainda alto de implementação desses sistemas, as áreas mais relevantes para o negócio. O segundo é a qualidade dos dados, já que prepará-los para o consumo de modelos na IA generativa é mais complexo, exigindo das empresas uma preocupação ainda maior com a acuracidade em relação às respostas dadas pela tecnologia. “É preciso um aculturamento de toda a organização, especialmente das áreas de tecnologia e de negócios, que precisam estar preparadas para lidar com os inúmeros desafios”.