Estágio 1: IA Convencional – Eficiência e Automação de Processos

Neste estágio, a IA é usada para resolver problemas específicos e eliminar ineficiências, tendo como foco principal a automação de tarefas, a melhoria da qualidade operacional e o ganho de produtividade.

WEINREICH (2024), chama esse estágio de Espaço da Produtividade, neste espaço as soluções de IA são gerenciadas por especialistas e utilizadas de maneiras dispersar pela Organização. Ele cita dis caminhos, sendo:

• Caminho Analítico e preditivo – Neste caminho as soluções de IA são utilizadas basicamente para realizar análises e previsões

• Caminho Generativo – Neste caminho as soluções de IA são utilizadas basicamente para recuperação de informações, geração de textos e imagens.

Vamos explorar como isso acontece e quais são as principais características e benefícios desse estágio/espaço.

Como a IA Convencional é usada para melhorar a eficiência

Empresas em estágio de IA Convencional utilizam algoritmos e soluções de IA principalmente para substituir ou otimizar tarefas humanas que são repetitivas, demoradas ou suscetíveis a erros. Essas tarefas incluem processamento de dados, atendimento ao cliente, análise de documentos e muitos outros processos rotineiros que consomem tempo e recursos. Veja alguns exemplos comuns de como a IA é aplicada nesse contexto:

1. Automação de Processos com RPA (Robotic Process Automation)

Uma das formas mais comuns de usar IA para melhorar a eficiência é através da automação de processos robóticos (RPA). O RPA utiliza “bots” para executar tarefas repetitivas como inserção de dados, geração de relatórios, validação de informações e integração de sistemas. Isso permite que os profissionais se concentrem em atividades de maior valor agregado, enquanto as tarefas manuais e de rotina são automatizadas de forma rápida e precisa.

2. Chatbots e Assistentes Virtuais para Atendimento ao Cliente

Outra aplicação popular de IA Convencional é o uso de chatbots e assistentes virtuais para otimizar o atendimento ao cliente. Essas ferramentas são capazes de responder perguntas comuns, solucionar problemas de rotina e até mesmo fornecer recomendações personalizadas aos clientes. Isso não só melhora a experiência do cliente com respostas rápidas e consistentes, mas também reduz a carga de trabalho das equipes de suporte ao cliente.

3. Processamento de Linguagem Natural (NLP) para Análise de Documentos

A IA Convencional também é amplamente utilizada para análise e processamento de documentos, como contratos, e-mails e relatórios. Tecnologias de Processamento de Linguagem Natural (NLP) são usadas para extrair informações-chave de documentos, automatizar a categorização de dados e identificar padrões e insights de forma mais rápida e precisa do que os métodos manuais. Isso é especialmente útil para empresas que lidam com grandes volumes de dados textuais ou informações não estruturadas.

4. Análise Preditiva para Planejamento de Recursos

A análise preditiva é outra área onde a IA Convencional traz eficiência. Algoritmos de machine learning podem ser usados para analisar dados históricos e identificar padrões que ajudam na previsão de demandas, tendências de mercado ou comportamento de clientes. Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas em relação ao planejamento de estoques, produção e alocação de recursos, melhorando a eficiência operacional e reduzindo custos.

Principais benefícios da IA Convencional

As organizações que adotam a IA Convencional geralmente buscam melhorar a eficiência operacional, eliminar gargalos e aproveitar os benefícios da automação. Alguns dos principais benefícios desse estágio incluem:

Redução de Custos: Ao automatizar tarefas manuais e repetitivas, as empresas conseguem reduzir custos com mão de obra e aumentar a eficiência dos processos.

Aumento de Produtividade: Os bots e algoritmos de IA trabalham de forma rápida e incansável, permitindo que tarefas sejam concluídas em menos tempo e liberando os profissionais para se concentrarem em atividades estratégicas e inovadoras.

Melhoria na Qualidade e Consistência: Processos automatizados por IA apresentam menor propensão a erros humanos, aumentando a precisão e garantindo a consistência dos resultados, especialmente em atividades que exigem alto grau de detalhe.

Rapidez na Tomada de Decisão: Com a IA processando e analisando grandes volumes de dados rapidamente, as empresas podem tomar decisões baseadas em informações atualizadas e relevantes, melhorando a agilidade nos negócios.

Desafios e limitações do estágio de IA Convencional

Embora a IA Convencional ofereça muitos benefícios, também existem desafios e limitações. As organizações que estão nesse estágio geralmente enfrentam barreiras como:

Foco Restrito e Isolado: A IA Convencional tende a ser aplicada em áreas ou processos específicos, sem uma integração mais ampla com a estratégia e operações da empresa como um todo.

Capacidade de Escala Limitada: Muitas soluções de IA Convencional são desenvolvidas para resolver problemas isolados e, por isso, podem ter dificuldades para escalar de forma mais abrangente em toda a organização.

Sem mudança inovadora: As soluções de IA Convencional digitaliza certos processos, mas não altera o modelo de negócios como um todo. Por exemplo, a IA pode ser usada para otimizar o controle de estoque, mas o sistema da cadeia de suprimentos permanece inalterado.

Ausência de mecanismos de feedback contínuo: Modelos de IA Convencional são treinados em um conjunto de dados limitados e isolado, e quando utilizam diversas fontes de dados para aprimorar o seu conhecimento podem falhar.

Conclusão: O estágio IA Convencional como ponto de partida

Apesar das limitações, o estágio de IA Convencional é um ponto de partida importante para as organizações na jornada AI-Driven. Ele permite que as empresas experimentem a IA, obtenham ganhos de eficiência e construam uma base para estágios mais avançados. Além disso, esse estágio ajuda a desenvolver habilidades e competências internas em IA, familiarizando equipes e lideranças com os benefícios e possibilidades dessa tecnologia.

No entanto, para avançar na jornada AI-Driven, as empresas precisam começar a enxergar a IA não apenas como uma ferramenta de eficiência, mas como uma força estratégica capaz de transformar negócios, impulsionar a inovação e redefinir o modelo de operação.