Como usar a IA a seu favor por mais eficiência operacional e produtividade

Ao aproveitar as capacidades da IA, as companhias podem tomar decisões mais inteligentes, reduzir riscos e melhorar seus resultados. A aplicação dessa tecnologia em múltiplas áreas não só melhora a eficiência e a eficácia das operações, mas também fortalece a governança ao proporcionar uma visão mais precisa e em tempo real do estado da empresa, permitindo uma resposta rápida a potenciais problemas.

Entretanto, tirar a IA da teoria e colocá-la na prática, associada a outros métodos e tecnologias em favor da eficiência, demanda estratégia e conhecimento. Quando falamos em otimização na área operacional, há inúmeros processos e dois caminhos claros: o primeiro é o da automatização pura e simples, por meio de ferramentas de Automação Robótica de Processos (RPA, na sigla em inglês) – tecnologia que usa robôs de software para automatizar tarefas repetitivas e manuais, realizadas por seres humanos em sistemas empresariais.

O outro caminho trata da identificação dos processos e se as melhores práticas estão sendo de fato adotadas. Todo esse mapeamento e questionamento dentro de um benchmark de mercado é muito importante, e nesta ação a IA pode auxiliar consideravelmente, apontando de maneira preditiva quais etapas estão otimizadas e quais são aquelas que não geram o valor adequado, comparando com companhias do mesmo setor, prevenindo falhas e sugerindo melhorias em torno de gargalos e fluxos de trabalho.

O impacto positivo para combater deficiências operacionais com a IA também envolve automatizar tarefas repetitivas (a IA libera os profissionais para se concentrarem em atividades que exigem mais criatividade e análise) e a redução de erros (a automação de tarefas reduz a possibilidade de erros humanos, aumentando a precisão dos processos). Some-se a isso análises em tempo real em torno de fraudes, gerenciamento de riscos, e a análise de sentimentos.

Nada como exemplos práticos para ilustrar do que estamos tratando aqui. Na indústria, a IA pode impactar positivamente o funcionamento de todo o maquinário, analisando dados de sensores e indicando manutenções preventivas, evitando a paralisação das atividades. Para bancos e seguradoras, padrões de comportamento podem auxiliar na identificação de fraudes em solicitações financeiras e de indenização.

Além disso, a IA pode contribuir de forma significativa na automação de projetos dos clientes, padronizando interpretações de acordo com os parâmetros estabelecidos, trazendo resultados mais personalizados, com maior eficiência, redução de custos e satisfação. 

Podemos concluir, desta maneira, que quanto mais automatizado o processo de uma empresa, menor é o impacto da deficiência operacional. Isto porque a automação está apta a pegar o erro e reprocessar, no que seria um cenário ideal. Se o volume de retrabalho não é considerável ou o tempo para isso é pequeno, temos uma deficiência até aceitável, porém é importante avaliar o grau de maturidade de cada organização.

Neste mesmo sentido, vale ressaltar que a IA ou a tecnologia não tem o poder de questionar e criticar. A máquina aprende o que lhe é ensinado, mas existem situações que envolvem viés ou ética junto aos algoritmos, e é aí que o fator humano se impõe como fundamental. É necessário sempre haver alguém capaz de olhar, redirecionar e dar o feedback para as ferramentas de tecnologia, por isso treinamentos e capacitações constantes não podem ser minimizados.

Do chão de fábrica até os setores de TI, a eficiência operacional com IA e machine learning, para citar apenas duas tecnologias possíveis, é essencial em um ambiente de forte concorrência e clientes cada vez mais exigentes por entregas personalizadas. Com melhor tomada de decisão, mais eficiência e custos otimizados, temos um ecossistema íntegro e próximo aos mais altos retornos almejados por todo e qualquer negócio. Mas, para obter esse resultado, entender os processos, medir, automatizar e ter uma governança estruturada presente é imprescindível.