Sete (novas) tendências de uso da IA nos negócios tradicionais

Alexandre Nascimento,especialista da SingularityU Brazil no assunto, diz que a próxima quebra de paradigma nas empresas será o uso da tecnologia para tornar produtos e serviços mais úteis para os clientes 

A inteligência artificial (IA) será a principal fonte de transformação da economia mundial até 2030. Um estudo global da PWC aponta que a contribuição da tecnologia poderá chegar a US$ 15,7 trilhões, até o fim da década. Muitas empresas tradicionais têm usado a IA somente para melhorar a eficiência da operação, automatizar processos e reduzir custos. O verdadeiro impulsionador dessa transformação econômica, porém, virá da descoberta de oportunidades de disrupção nos modelos de negócio atuais. 

“Diversos estudos mostram que as empresas que estão conseguindo extrair mais valor do uso da IA são as que usam essa tecnologia para aumentar a oferta de valor para o cliente. Startups fazem isso naturalmente e estão mudando diversos mercados, crescendo de forma exponencial”, diz Alexandre Nascimento, especialista em inteligência artificial da SingularityU Brazil.

Pesquisador afiliado da Universidade de Stanford, Nascimento mora no Vale do Silício, na Califórnia, e já fundou várias empresas baseadas em aplicações de tecnologias inovadoras no Brasil e nos Estados Unidos. Recentemente tem desenvolvido novos modelos de negócio com base em IA para instituições financeiras. Em entrevista ao Experience Club ele nos contou as principais tendências de uso da IA nos negócios que já estão em prática nos Estados Unidos. 

Aumento da oferta de valor e utilidade para o cliente  

“Hoje, as empresas tradicionais têm usado inteligência artificial para se tornarem mais eficientes operacionalmente: fazer automação de processos, combinar IA com RPA, reduzir custos, otimizar alocação de recursos, ser mais eficiente na logística, enfim, ‘arrumar a casa’. Mais raro é ver essas empresas usando IA para gerar valor para o cliente, algo que as startups fazem naturalmente.” 

“Vários estudos apontam que as empresas que estão conseguindo extrair mais valor do uso da inteligência artificial nos negócios são as que usam a tecnologia em seus produtos e serviços, para aumentar a utilidade daquela oferta para o cliente.” 

“A IA permite a hiperpersonalização em massa. É o que o Uber faz. Ele está constantemente se aprimorando e conhecendo os hábitos de cada cliente. Se há um carro disponível e próximo de dois usuários, o sistema sabe que para um deles a rapidez no atendimento é crucial, enquanto o outro não prioriza esse atributo, mas é muito exigente com a nota do motorista, por exemplo. De posse destes dados o atendimento rápido será feito ao primeiro usuário e ambos continuarão satisfeitos com o serviço.” 

“As empresas tradicionais não estão usando IA para desenhar ofertas personalizadas e aumentar a utilidade dos produto para os clientes. Mas é daí que virão os maiores retornos financeiros do uso de inteligência artificial nos negócios.” 

TinyAI ou TinyML: Internet das Coisas 

“Essa é a tecnologia que permite o uso de inteligência artificial embutida nos produtos físicos. A Tiny AI ou TinyML (Machine Learning) permite a inclusão de algoritmos em computadores que cabem na ponta dos dedos e custam apenas US$ 1. Esse valor pode cair para centavos de dólares quando a compra é feita em escala.” 

“Alguns exemplos práticos dessa tecnologia na Internet das Coisas: um liquidificador inteligente que aumenta automaticamente a potência para triturar produtos mais duros ou diminui para produtos mais macios, otimizando o consumo de energia. Uma lâmpada que detecta a luz ambiente e aumenta ou diminui automaticamente a intensidade da luz de acordo com a necessidade. Uma embalagem de perfume que muda a cor do produto usando um LED RGB ao detectar as preferências do usuário de acordo com o momento do dia ou de seu humor.” 

“Uma indústria que está crescendo muito nos Estados Unidos é a de smart beds (camas inteligentes). A inteligência artificial embutida no colchão permite o monitoramento do sono por um aplicativo e, em tempo real, os sensores detectam o quanto o usuário coloca mais peso em um ou outro ponto do colchão, ou se ele está roncando, e ajusta automaticamente sua posição por meio de bolsões de ar no colchão, para melhorar sua qualidade de sono. Ou seja, um único produto irá agradar diferentes tipos de clientes, com diferentes necessidades.” 

Metaverso: interconexão entre a experiência física e digital 

“Em janeiro, a Meta (Facebook) anunciou o investimento em um supercomputador de inteligência artificial com capacidade de 100 mil PCs, o AI Research SuperCluster. O que está por trás do Metaverso? A criação de um gêmeo digital do mundo físico, que irá permitir uma interconexão entre o físico e o digital da forma mais realista possível”.

“Para que isso seja escalável e expansível, entra a IA com a capacidade de coletar dados de cada aspecto do comportamento do usuário neste mundo digital, um ambiente controlado de interação, que irá permitir ofertas cada vez mais personalizadas de produtos e serviços.” 

“Essa realidade híbrida irá mudar completamente a experiência de compra. Imagine que estou em uma loja física e meu irmão está no Brasil. Quero mostrar para ele se um modelo de óculos é adequado para o meu rosto. Hoje, teria de fazer uma ligação por vídeo ou enviar fotos por celular para interagir com ele. No Metaverso, meu holograma se encontraria com o dele, conseguiríamos ver de forma mais realista o resultado em tempo real e até poderíamos decidir comprar o mesmo produto juntos. A única diferença é que eu levaria o produto na hora e ele receberia mais tarde em casa.” 

“A AI é fundamental no Metaverso para criar mundos digitais mais realistas e tornar mais naturais as interações. Nesse mundo híbrido será possível trazer características de produtos físicos para o digital.” 

Uso de dados sintéticos para treinar outra IA 

“As empresas perceberam que conseguem extrair valor dos dados e têm investido cada vez mais nessa coleta. Em contrapartida, cada vez há mais regulamentação sobre isso. Uma tendência forte nos Estados Unidos é o uso de dados sintéticos gerados por uma inteligência artificial para treinar uma outra IA.” 

“Um exemplo disso ocorreu durante a pandemia, quando havia uma escassez de dados devido à volatilidade dos cenários possíveis. Fiz alguns estudos de tendências de adoção de soluções financeiras para fintechs criando modelos dinâmicos para gerar dados sintéticos que iriam treinar novos modelos de IA. Os dados sintéticos são muito potentes para situações em que os dados reais não estão disponíveis ou não podem ser coletados.”  

Geração de conteúdos personalizados 

“Novas técnicas estão surgindo e impulsionando o aprendizado da linguagem natural, como a GPT-3, construída por um laboratório de pesquisa em São Francisco, em 2021. Isso vai ter um impacto enorme em redes conversacionais e personalização de conteúdos”.

“Hoje, a Netflix americana já oferece alguns programas em que o usuário escolhe os caminhos dos personagens em diversos momentos da história. Ela tem coletado dados de preferência para estudos de utilização da tecnologia e para aprimorar a oferta do produto.” 

“Com a evolução dessas tecnologias, será possível chegar a um estágio em que uma mesma série poderá ser exibida de forma diferente para dois usuários com interesses diferentes. Essa série terá a mesma história como pano de fundo, mas dará ênfase à trama de ação das cenas para usuários que têm essa preferência, ou será mais enfática nas cenas de romance para quem gosta deste gênero. Dessa forma, um mesmo produto irá agradar a um número maior de pessoas, pois se adequa aos gostos de cada um. É a maximização da utilidade do valor do negócio.” 

“Hoje, um diretor ou um roteirista escreve séries de acordo com o próprio ponto de vista. Ao personalizar a experiência de consumo de conteúdo, quem estará no controle da história é o usuário.” 

Crescimento das ferramentas de IA low-code e autoML 

“A falta de pessoas capacitadas em IA para a demanda crescente das empresas tem aumentado a demanda por ferramentas de IA low-code e autoMachineLearning. Elas programam a IA de forma automática. Aqui, deve-se deixar claro que essas ferramentas podem dar uma expectativa incorreta, pois não irão substituir completamente o humano. Mas aumentam sua produtividade. Um cientista de dados pode definir os parâmetros de qualidade e o autoML replica diferentes modelos em um prazo de tempo mais curto.” 

Aplicação da IA em robótica em pequenos negócios 

“A queda de custo da tecnologia já viabiliza a automação em diversos pequenos negócios da indústria de serviços e alimentos nos Estados Unidos. Aplicações permitem que a produção de pizzas ou sanduíches sejam 100% automatizadas. Essa é uma tendência que pode impulsionar pequenos empreendedores e negócios no Brasil, em um futuro próximo.” 

Texto: Monica Miglio Pedrosa

Foto: divulgação