A evolução da inteligência artificial (IA) tem trazido consigo a promessa de mudanças significativas em vários setores, incluindo o setor administrativo. A implementação de estratégias baseadas em IA pode impulsionar a produtividade, tornar as funções menos operacionais e mais “pensantes”. Essa abordagem evidencia em estudos de caso e exemplos de métricas bem-sucedidas que podemos ter um grande aliado, com o uso guiado e responsável da ferramenta. Essas estratégias fazem parte da transformação digital que as empresas, vêm passando ao longo dos últimos anos.

O Papel da IA na Administração

A inteligência artificial, com sua capacidade analítica e de automação, tornou-se um catalisador para a reinvenção de processos administrativos. Ao adotar uma abordagem estratégica, empresas têm alcançado ganhos substanciais em eficiência operacional e produtividade. Tem permitido que as empresas agilizem tarefas rotineiras e repetitivas, liberando o tempo dos funcionários para se concentrarem em atividades mais estratégicas e criativas. Isso resulta não apenas em uma economia de tempo e dinheiro, mas também em um aumento significativo na eficiência e no desempenho geral das operações.

Outra vantagem da inteligência artificial é sua capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real. Por meio de algoritmos avançados, a inteligência artificial é capaz de identificar padrões, tendências e insights ocultos nos dados, o que pode ser extremamente valioso para as empresas. Essas informações podem ajudar nas tomadas de decisão, impulsionar estratégias de marketing mais direcionadas e até mesmo prever demandas futuras.

Estudos de Caso: Transformações Concretas

Ambev – Zé Delivery

O objetivo da Ambev ao desenvolver a plataforma Zé Delivery é revolucionar a forma como os usuários realizam pedidos de bebidas para entrega em suas residências.

A decisão da empresa em investir nessa inovação mostrou-se extremamente assertiva, especialmente considerando o panorama de 2020, onde houve um aumento significativo de 3,6 vezes no número de pedidos em comparação com o ano anterior.

Solução e Benefícios

A eficiência e o sucesso do aplicativo não são garantidos apenas pelo fato de estar disponível no mercado, mas sim pela combinação de vários fatores essenciais. Entre esses fatores, podemos citar a cobertura geográfica, a logística de entrega, a disponibilidade de produtos e, é claro, a experiência do usuário. A logística de entrega desempenha um papel crucial na eficiência do aplicativo. Garantir que os produtos sejam entregues de forma rápida e segura é essencial para a satisfação do cliente e para a imagem da empresa. A Ambev tem investido em parcerias estratégicas e otimização de rotas, a fim de agilizar as entregas e oferecer um serviço de qualidade.

• 1) usuário faz pedido por meio do site ou do aplicativo, disponível para smartphones com Android ou iOS;
• 2) Aplicativo vai selecionar o distribuidor mais próximo do seu endereço, que esteja disponível;
• 3) O pagamento pode ser feito em dinheiro e em cartões de débito ou crédito, alguns estabelecimentos aceitam o pagamento online, pelo próprio aplicativo;
• 4) O pedido é entregue, normalmente, entre 45 e 60 minutos.

Fonte: https://www.ze.delivery

Oncoclinicas

O primeiro caso brasileiro usando Machine Learning e inteligência artificial do Azure Text Analytics for Health. A maior dificuldade era digitalizar os laudos médicos, extrair dados valiosos manualmente que, em sua maioria, eram inviáveis de serem coletados em larga escala.

Solução e Benefícios

A digitalização de relatórios e estruturação de dados através de um processo simples, com poucas etapas e processamento automatizado, possibilitou que o que antes era um processo inviável e limitado fosse realizado manualmente. Agora é possível digitalizar relatórios em uma escala muito maior e com mais detalhes. A solução consiste em um aplicativo móvel e um site para digitalização de laudos médicos, que consiste em 4 etapas:

• 1) usuário envia foto do documento via aplicativo Android ou scanner;
• 2) Aplicativo armazena a imagem na nuvem da Microsoft;
• 3) Inteligência Artificial identifica termos médicos;
• 4) Os resultados estão disponíveis em segundos no banco de dados e no painel analítico

Fonte https://www.dataside.com.br/cases-dataside

Métricas de Sucesso no Setor Administrativo

Taxa de Precisão em Tarefas Automatizadas

Estabelecer métricas para avaliar a precisão das tarefas automatizadas é crucial. Ao implementar um sistema automatizado, é essencial ter meios para medir a eficiência e a precisão das tarefas realizadas por ele. Estabelecer métricas adequadas permite avaliar o desempenho e identificar possíveis áreas de melhoria.

No caso específico da categorização automática de documentos, a taxa de precisão é um indicador importante. Ela representa a porcentagem de documentos que são corretamente categorizados pelo sistema automatizado em relação ao total de documentos processados. Ao monitorar essa taxa ao longo do tempo, é possível observar o progresso e aprimorar o algoritmo de categorização.

É importante ressaltar que a melhoria consistente da taxa de precisão é um objetivo que pode ser alcançado por meio de ajustes contínuos no sistema automatizado. Isso pode envolver a análise dos erros cometidos pelo algoritmo e a implementação de medidas corretivas, como a revisão de regras ou a utilização de técnicas de aprendizado de máquina.

Ao estabelecer métricas para avaliar a precisão das tarefas automatizadas, é possível ter uma visão clara da eficácia do sistema e tomar decisões informadas para otimizá-lo. Portanto, é fundamental planejar e implementar um processo de avaliação robusto que permita acompanhar o desempenho do sistema e garantir sua contínua melhoria.

Alcançando Novos Níveis de Produtividade

A abordagem estratégica da inteligência artificial no setor administrativo não é apenas uma tendência, mas uma necessidade para empresas que buscam se manter competitivas. Os estudos de caso apresentados ilustram como a implementação cuidadosa da IA pode resultar em transformações tangíveis, impulsionando a eficiência e a produtividade.

Por onde começar?!

Identifique os processos adequados para automação: Analise os processos que são repetitivos, consomem muito tempo ou requerem tarefas manuais. Esses são os candidatos ideais para automação.

Escolha uma plataforma ou framework de IA:

• Microsoft Azure: Oferece uma ampla gama de serviços de IA, incluindo Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Visão Computacional.
• Google Cloud AI: Fornece uma variedade de ferramentas e serviços de IA, incluindo TensorFlow para desenvolvimento de modelos de Machine Learning.
• IBM Watson: Oferece serviços de IA, como chatbots, reconhecimento de fala e análise de sentimentos.
• Amazon Web Services (AWS): Oferece serviços de IA, como Amazon SageMaker para criação de modelos de Machine Learning e Amazon Lex para chatbots.

Desenvolva modelos de IA personalizados: Dependendo das necessidades da empresa, pode ser necessário desenvolver modelos de IA personalizados. Isso envolve treinar algoritmos de Machine Learning com conjuntos de dados relevantes para automatizar tarefas específicas.

Implemente chatbots ou assistentes virtuais: Os chatbots e assistentes virtuais são uma ótima forma de automação através da IA. Eles podem ajudar a responder perguntas frequentes, solucionar problemas simples e fornecer suporte ao cliente de forma rápida e eficiente. Além das plataformas mencionadas acima, há também opções como Chatfuel e Dialogflow.

Explore a automação de processos robóticos (RPA): A Automação de Processos Robóticos (RPA) combina automação com a capacidade de interagir com várias aplicações e sistemas. Ferramentas como UiPath, Automation Anywhere e Blue Prism são populares na área de RPA.

Integre a automação de dados e análises: A IA pode ser utilizada para analisar grandes volumes de dados em tempo real e fornecer insights valiosos para otimizar processos e tomar decisões melhores. As plataformas mencionadas acima geralmente têm recursos de análise de dados integrados.

Implemente aprendizado de máquina automatizado: O aprendizado de máquina automatizado (AutoML) permite que as empresas desenvolvam modelos de IA sem terem um conhecimento profundo em ciência de dados. Ferramentas como H2O.ai, DataRobot e Google Cloud AutoML são exemplos populares.

Desafios e limitações

A implementação da Inteligência Artificial (IA) no setor administrativo apresenta tanto desafios quanto limitações que devem ser considerados. Embora a IA tenha o potencial de melhorar a eficiência e otimizar processos, é preciso estar ciente das questões que podem surgir ao adotar essa tecnologia.

Um dos principais desafios é a qualidade dos dados. A IA depende de dados precisos e relevantes para fornecer resultados confiáveis. No entanto, muitas vezes, as empresas enfrentam dificuldades em coletar e preparar os dados necessários para treinar os sistemas de IA. Além disso, a qualidade dos dados pode afetar diretamente a precisão e confiabilidade das previsões e decisões tomadas pela IA.

Outro desafio está relacionado à interpretação dos resultados. Embora a IA seja capaz de analisar grandes quantidades de dados em tempo real, a interpretação desses resultados requer conhecimento especializado. A equipe responsável pela implementação da IA precisa estar preparada para analisar e compreender as informações fornecidas pelos sistemas, a fim de tomar decisões fundamentadas.

Por fim, a implementação da IA no setor administrativo também pode enfrentar desafios relacionados à privacidade e segurança dos dados. É crucial garantir que os dados confidenciais e sensíveis dos clientes e da empresa sejam devidamente protegidos ao utilizar sistemas de IA. Medidas de segurança robustas devem ser implementadas para evitar violações e vazamentos de dados.

Segurança de dados com IA

A segurança de dados na manipulação feita pela Inteligência Artificial (IA) é uma preocupação fundamental. Alguns cuidados são necessários para garantir a segurança dos dados manipulados pela IA:

Criptografia de dados: Ao armazenar e transmitir dados usados pela IA, é importante utilizar algoritmos de criptografia robustos para proteger as informações. Isso garante que apenas as partes autorizadas possam acessar e entender os dados.

Controles de acesso: Implemente controles de acesso rigorosos para garantir que apenas usuários autorizados tenham permissão para manipular os dados do sistema de IA. Isso pode incluir autenticação multifator, restrições baseadas em função e monitoramento de atividades suspeitas.

Privacidade dos dados: Ao coletar dados para treinar ou alimentar modelos de IA, é essencial garantir o anonimato e a privacidade dos usuários envolvidos. Remova identificadores pessoais e aplique técnicas de anonimização para minimizar os riscos de violação de privacidade.

Monitoramento contínuo: Estabeleça sistemas de monitoramento contínuo para detectar atividades suspeitas ou anormais na manipulação de dados pela IA. Isso inclui o monitoramento de acesso não autorizado, tentativas de ataques e anomalias nos padrões de uso.

Atualizações e patches regulares: Mantenha o software da IA e todos os componentes relacionados atualizados com as últimas correções de segurança. Isso ajuda a mitigar vulnerabilidades conhecidas e a proteger os dados contra ameaças conhecidas.

Treinamento e conscientização da equipe: Eduque a equipe sobre boas práticas de segurança de dados ao lidar com a IA. Isso inclui a importância de proteger informações confidenciais, evitar compartilhamento não autorizado de dados e relatar quaisquer incidentes de segurança imediatamente.

Aprenda mais em:

AI Ethics, este curso online gratuito foi desenvolvido pelo AI Ethics Initiative e oferece uma introdução abrangente aos conceitos éticos relacionados à IA. O curso aborda temas como viés algorítmico, privacidade de dados, transparência e responsabilidade.

DataCamp é uma plataforma de treinamento online que oferece uma variedade de cursos relacionados à ciência de dados e IA. O curso “Responsible AI and Data Science” aborda as implicações éticas da IA e fornece orientações para garantir o uso responsável da tecnologia.

Udacity oferece um curso online chamado “Data Science Ethics”, que explora os desafios éticos enfrentados pelos cientistas de dados e profissionais de IA. Ele abrange tópicos como privacidade de dados, viés algorítmico e responsabilidade ética.

As empresas devem considerar a qualidade dos dados, a interpretação dos resultados e o contexto específico de suas operações ao implementar soluções baseadas em IA. Além disso, a privacidade e segurança dos dados devem ser protegidas, para evitar violações e vazamentos de informações sensíveis.

A colaboração entre especialistas em IA, administradores, especialistas em ética e profissionais de áreas relacionadas é essencial para garantir que a IA seja utilizada de forma responsável, beneficiando tanto as empresas quanto os clientes e a sociedade como um todo.

Ao adotar abordagens éticas e responsáveis na implementação da IA, é possível colher os benefícios oferecidos por essa tecnologia inovadora, ao mesmo tempo em que se preserva a confiança e a integridade do setor administrativo. A IA, quando utilizada de forma consciente, pode ser um poderoso aliado para alcançar novos níveis de excelência operacional e impulsionar a competitividade das empresas. É responsabilidade de todos garantir que esse potencial seja aproveitado da melhor forma possível, em benefício de todos os envolvidos.

É possível afirmar que a evolução da inteligência artificial tem desempenhado um papel fundamental na transformação do setor administrativo. A implementação estratégica e responsável de ferramentas baseadas em IA tem o potencial de impulsionar a produtividade, otimizar processos e melhorar a eficiência operacional. Os estudos de caso mencionados fornecem exemplos concretos de como empresas estão alcançando resultados significativos por meio do uso da IA.

Está preparado para esta revolução? Já estamos vivendo a era da transformação digital.