A Inteligência Artificial (IA) promete revolucionar a gestão empresarial, otimizando processos e aprimorando a tomada de decisões.
Temos ouvido isto comumente, mas vale pontuar alguns aspectos associados a este assunto.
Em vários tipos de atividades, a IA já vem revolucionando as atividades, sendo já imprescindível para muitos como apoio as atividades individuais.
Também temos visto a sua implementação com sucesso na automação de muitos processos operacionais, principalmente no que tange ao atendimento aos clientes.
Por exemplo: Usar a IA para cruzar informações existentes em uma base de relacionamentos com clientes, e fazer o upsel ou o cross sel, ou ainda sugerir um vinho romântico par a comemoração do aniversário da esposa, ou seja, estamos falando em explorar sugestões de compra, com base em dados de consumo e frequência.
Mas a IA não fará milagres se não houver antes uma base de dados saudável, padronizada com informações que sejam processáveis e que possam ser cruzadas.
Além disto quando falamos da implementação da IA dentro dos processos gerenciais, quando se fala de tratar os dados da operação e gerar elementos para a tomada de decisão, ainda estamos muito incipientes nisto.
Mas, mesmo assim cabe fazermos uma reflexão com relação a este assunto.
No entanto, a implementação da IA sem uma base de dados operacional robusta e integrada pode se transformar em uma armadilha, gerando resultados ineficazes e até mesmo prejudiciais para o negócio.
Este artigo visa alertar os gestores sobre os riscos da adoção prematura da IA, e destaca a importância de considerarmos alguns aspectos de extrema relevância.
O Mito da IA como Solução Instantânea
Aqui está um ponto crucial a ser considerado: a IA não é uma solução mágica que resolve todos os problemas de gestão da noite para o dia.
A pesquisa TIC Empresas, do CGI.br, revela que a adoção da IA no Brasil ainda é incipiente, concentrada em soluções de prateleira voltadas para a automação de processos básicos.
É importante atentar para o risco de aderir a modismos tecnológicos sem a devida preparação.
A verdade é que a IA depende da qualidade dos dados e da capacidade dos gestores de interpretar as informações geradas.
Sem uma base de dados confiável e uma cultura de análise de dados, a IA pode levar a decisões equivocadas, falta de compreensão dos resultados e uma dependência excessiva da tecnologia.
O uso da IA, como assistente pessoal para as tarefas diárias já é uma realidade para muitas empresas, mas ainda é precoce quando se fala de informações para a tomada de decisão.
Riscos da Falta de Integração de Dados
A falta de integração de dados é um dos principais obstáculos para a implementação bem-sucedida da IA dentro das atividades de gestão.
Dados fragmentados e sem padronização dificultam a criação de modelos de IA precisos e confiáveis, levando a insights distorcidos e decisões ineficazes.
Imagine uma empresa de e-commerce que implementa um sistema de recomendação baseado em IA, mas seus dados de vendas, estoque e preferências dos clientes estão armazenados em sistemas diferentes e não integrados.
O resultado? Recomendações irrelevantes, ofertas de produtos indisponíveis e clientes frustrados.
Outro exemplo hipotético é uma instituição financeira que utiliza um algoritmo de IA para avaliar o risco de crédito, mas seus dados de treinamento contêm vieses implícitos.
Um algoritmo de IA pode violar leis e gerar uma crise de imagem para a empresa.
O Caminho para o Sucesso: ERP, BI e Maturidade Gerencial
Para evitar esses riscos, é fundamental seguir uma abordagem estruturada em três etapas:
- Implementar um Sistema de Gestão Integrado (ERP): O ERP centraliza e padroniza os dados de toda a operação, garantindo uma base de dados unificada e consistente.
- Introduzir Ferramentas de Business Intelligence (BI): O BI promove a evolução cognitiva e a capacitação no uso ativo dos dados para a tomada de decisões estratégicas.
- A evolução da equipe de gestão: A capacidade de cruzar informações do negócio, de analisar as tendências do negócio e de encontrar pontos de estrangulamento, passa também pela evolução cognitiva dos gestores para estas atividades.
- Adoção da IA: A IA deve ser implementada somente após conquistar maturidade nos pontos anteriores, garantindo regras claras de negócio, alta qualidade dos dados e processos validados.
Importante ressaltar que antes de se implementar ferramentas tecnológicas sofisticadas, precisamos atentar para a evolução da maturidade gerencial, que envolve a capacitação contínua dos gestores em análise de dados, pensamento crítico e resolução de problemas.
A reforma fiscal e a necessidade de adequação dos processos de gestão.
Além de tudo o que foi acima apresentado, temos ainda a “Reforma Fiscal” como mais um desafio a ser superado pelas organizações, a qual tem um prazo para ser cumprido.
Considerados todos os riscos e desafios associados a este tema, a adoção de um sistema de Gestão Integrado (ERP) que dê suporte as novas exigências fiscais, é também um requisito para o sucesso dos negócios.
Conclusão: Preparação é a Chave
Estrategicamente, a gestão dos negócios deve usar a tecnologia de forma inteligente e progressiva, de forma a ser digerível pelos gestores.
Dentro deste contexto, ignorar a importância de uma base de dados sólida, da integração de dados e da maturidade gerencial é como construir uma casa sobre a areia: o resultado será instável e propenso a desmoronar.
As empresas devem priorizar a implementação de um ERP, a introdução do BI e o desenvolvimento da maturidade gerencial antes de embarcar na jornada da IA em seus processos decisórios.
Ao seguir esse caminho, as empresas poderão evitar os riscos associados à adoção prematura da IA e maximizar seus benefícios, garantindo decisões mais inteligentes, processos mais eficientes e um futuro mais promissor para o negócio.
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