De acordo com um relatório da PWC, a inteligência artificial deve contribuir em quase US$16 trilhões para a economia mundial até 2030. Claro que as empresas precisam de uma atuação ativa durante este período, já que há um potencial benéfico para organizações que adotam essa tecnologia, independentemente da área em que se encontram. 

Daqui a alguns anos, será comum se trabalhar com inteligência artificial no contexto corporativo. Isso acontece porque esse tipo de tecnologia vai além da automação mecânica, englobando processos cognitivos, que geram uma grande capacidade de aprendizado.

Mas o que de fato é esse tipo de tecnologia e como as empresas podem aproveitar o seu uso no cotidiano? Confira a seguir!

O que é a inteligência artificial?

Antes de iniciarmos, é importante definir o conceito. Em resumo, a inteligência artificial (IA) visa criar máquinas que simulam o pensamento humano para aprender a solucionar um problema em questão. Eles se baseiam em algoritmos, que são um conjunto de instruções lógicas inicialmente ensinadas pelos humanos que um programa de computador utiliza para realizar uma tarefa. Esse aprendizado pode se dar pelo método supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Além disso, existem dois tipos principais de aprendizado da inteligência artificial, sendo eles o machine learning e o deep learning.

O primeiro e principal é o machine learning, ou aprendizado de máquina, que são as inteligências que conseguem, por meio do algoritmo, melhorar o seu funcionamento por meio da experiência, ou dos exemplos que passa a coletar em bancos de dados. Dentro do machine learning, existem três principais tipos, sendo eles:

  • Aprendizado supervisionado: baseado na regressão básica e classificação. O humano fornece um banco de dados e ensina a máquina a reconhecer o que é uma bicicleta, por exemplo, entre padrões e semelhanças. A cor e o tamanho podem variar, mas a máquina aprende que uma bicicleta possui pedais, duas rodas, guidão e outros elementos-chave;
  • Aprendizado não supervisionado: esse tipo é possível porque a máquina já começa a analisar sozinha os dados e a identificar os padrões — aprendendo a separar o que é uma lata de uma garrafa, por exemplo. Como é a máquina aprendendo por si só conceitos que nunca viu antes, o processo é mais demorado e, portanto, não tão popular. Um exemplo do aprendizado não supervisionado na prática são os “matchs” (combinações) em aplicativos como o Tinder e sugestões de conexões no LinkedIn;
  • Aprendizado reforçado: é o ensinamento com base na experiência, em que a máquina deve lidar com o que errou antes e procurar a abordagem correta.

Já quando falamos sobre deep learning, ele também ajuda a inteligência artificial a funcionar, mas como um braço mais aprofundado do machine learning: seus algoritmos conseguem aprender processos mais complexos, como detecção de fala, de objetos e reconhecimento facial.

Categorias da inteligência artificial

Além dessas duas divisões que trouxemos, existem ainda algumas categorias dentre esses tipos de tecnologia que podem ser divididas em: inteligência de máquina, inteligência humanóide e inteligência coletiva. Saiba mais sobre cada uma dessas:

  • ‍Inteligência de máquina: tem o objetivo de criar máquinas capazes de realizar tarefas específicas programadas para, por exemplo, reconhecer padrões, tomar decisões lógicas ou aprender a partir de experiências anteriores. Sua aplicação tem como objetivo automatizar processos e simplificar tarefas diárias;‍
  • Inteligência humanoide: visa criar máquinas capazes de imitar o comportamento humano. Essas máquinas são programadas para se comportar de forma semelhante aos seres humanos, realizando tarefas como conversar, reconhecer faces ou expressar emoções. Sua aplicação tem a ver com a criação de interfaces digitais mais humanizadas e inteligentes em dispositivos;
  • ‍Inteligência coletiva: busca desenvolver redes complexas capazes de tomar decisões coletivas. Essas redes são formadas por múltiplos agentes inteligentes interconectados, que trabalham juntos para solucionar problemas.

Por que aplicar a inteligência artificial no contexto organizacional?

Uma pesquisa sobre IA, realizada pela McKinsey em 2021, apontou que as empresas que adotaram algum tipo de inteligência artificial em pelo menos uma função cresceram para 56%, acima dos 50% do ano anterior. Além disso, 27% dos entrevistados relataram que pelo menos 5% dos lucros poderiam ser atribuídos à IA, acima de 22% no ano anterior.

Uma tecnologia do tipo pode trazer diversos benefícios para o cotidiano organizacional de uma empresa, isso porque são diversas as áreas que podem fazer proveito da inteligência artificial. Dos principais benefícios, podemos destacar:

  • Melhora na tomada de decisão: a IA pode auxiliar na simplificação de processos de análise, especialmente uma empresa que preza pela tomada de decisão baseada em dados (data-driven). Isso porque ela é capaz de organizar e conferir maior clareza a dados “nebulosos” ou “confusos”, dos quais dificultam o estabelecimento de estratégias;
  • Comodidade e escalabilidade: a IA também tem alto nível de replicabilidade de processos, já que os sistemas que a compõem são capazes de realizar as mesmas análises diversas vezes. Isso assegura que qualquer fluxo de trabalho se torne escalável;‍
  • Redução de riscos e erros: De forma geral, ela contribui para uma redução significativa de erros humanos, já que tudo é automatizado e baseado em dados. Em exemplos práticos, podemos mencionar a detecção de fraudes ou o alerta imediato de problemas gerados, que permitem que medidas sejam tomadas para mitigar riscos.

Uso de IA no cotidiano

Fato é que muitas pessoas já utilizam esse tipo de tecnologia. Talvez possa parecer surpresa para quem não tem tanta familiaridade com o assunto, mas essa tecnologia já traz grandes impactos às nossas rotinas diárias, na utilização mais básica da internet. Confira alguns exemplos:

  • A ultrafiltragem usada pelo Google para mostrar resultados de buscas mais parecidos com os interesses de cada usuário;
  • A personalização da Netflix ao analisar a preferência dos usuários para sugerir filmes e séries;
  • As recomendações de músicas no Spotify, Deezer e similares;
  • A busca pelo melhor itinerário em aplicativos como o Waze;
  • Os assistentes pessoais, como Siri e Alexa, que transmitem informações úteis a partir de chamados de voz;
  • Os feeds de redes sociais, como Facebook e Instagram, que mostram os conteúdos das pessoas com quem mais gostamos de interagir;
  • O marketing digital, que identifica hábitos e preferências dos consumidores para exibir campanhas de forma segmentada.

Mitos sobre IA: desconstrua 5 deles!

Embora o uso deste tipo de tecnologia já esteja se tornando comum no ambiente organizacional, existem muitas desinformações espalhadas sobre ela, justamente por ser recente. Listamos 5 delas para que você não caia em pré-julgamentos a respeito. Confira!

1. “A IA substituirá completamente os trabalhadores humanos”

Na realidade, não existe essa possibilidade já que existem muitas tarefas em que a interação humana é fundamental. Embora a IA possa automatizar muitas tarefas rotineiras e repetitivas que envolvem processamento de dados, por exemplo, ela não “pensa”, portanto não pode substituir completamente habilidades humanas como criatividade, inteligência emocional e tomada de decisões complexas, por exemplo.

2. “A IA corporativa não exige que as pessoas a executem”

A IA corporativa não é sobre robôs assumindo o controle. O valor da IA é que ela aumenta as capacidades humanas e libera seus funcionários para tarefas mais estratégicas. Além disso, a IA depende de pessoas para fornecer os dados certos e trabalhar com eles da maneira certa, com planejamento cuidadoso e uma ideia clara dos resultados que você deseja alcançar.

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3. “Quanto mais dados, melhor”

A IA corporativa precisa de dados inteligentes. Para obter informações de negócios mais eficazes da IA, seus dados precisam ser de alta qualidade, atualizados, relevantes e enriquecidos.

4. “A IA é infalível e sempre correta”

A IA corporativa é tão boa quanto os dados que alimenta e os algoritmos que utiliza. Se os dados ou algoritmos forem imprecisos ou tendenciosos, a IA também será. Além disso, a IA pode ser programada para fazer julgamentos incorretos ou tomar decisões inesperadas, especialmente em situações imprevistas.

5. “A IA é muito cara para ser implementada”

IA pode realmente significar um investimento inicial significativo. Entretanto, a tecnologia tem se tornado cada vez mais acessível nos últimos anos. Junto a isso, há também muitas soluções de IA pré-construídas disponíveis que podem ser personalizadas para as necessidades de uma empresa.

Como aplicar a inteligência artificial no RH?

Assim como o assunto já é discutido nas mais diferentes áreas de uma empresa, inteligência artificial é algo que já vem sendo pautado na área de Recursos Humanos, além de auxiliar com soluções práticas.

De acordo com o relatório Mercer Global Talent Trends 2022, a inteligência artificial já pode oferecer quatro principais utilidades para o setor, sendo elas:

  • identificação de candidatos a promoção de cargo;
  • recomendações para trilhas de aprendizagem individual;
  • definição de competências requeridas para uma nova posição;
  • apontamento de habilidades individuais.

O termo futuro do RH ou RH 5.0 vem sido usado recentemente quando se fala no assunto e diz respeito à visão de como a tecnologia transformará a área de RH e como ele está acompanhando a revolução da tecnologia por meio da automatização dos processos bem como de funções, agregando valor aos profissionais, que conseguem focar nas atividades que visam a melhoria do ambiente de trabalho e bem-estar do colaborador para que seja possível alcançar melhores resultados.

O RH do futuro surgiu para se aproximar das pessoas e dos negócios, acompanhar o andamento das atividades e atingir os resultados esperados. O RH do futuro é estratégico, com uma cultura organizacional e um ambiente colaborativo e isso eleva o crescimento dos profissionais e da empresa em si.

No cotidiano, a inteligência artificial surge no contexto do RH para desburocratizar: por conta da automatização de uma IA, os gestores já não mais precisam calcular horas extras, férias e demais direitos trabalhistas, por exemplo. Muito menos se preocupam em fiscalizar pontos!

Além do mais, os processos seletivos também tendem a ser assertivos, já que os recrutadores podem recorrer a bancos de dados e usar filtros para escolher candidatos que se encaixam aos perfis das vagas. A gestão assertiva das informações facilita até a recolocação interna de profissionais. Por estar se desenvolvendo agora, as possibilidades são diversas!

Neste texto, trouxemos a importância de compreender o que é a inteligência artificial, como ela tem ganhado popularidade e como trabalhar com o seu enorme potencial de facilitação de diversos tipos de tarefas. Além da base conceitual, ainda quebramos preconceitos comuns de se existirem em um assunto que muitas pessoas ainda não compreendem de forma apropriada.

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