A jornada da implementação da Inteligência Artificial

Artigo de Everaldo da Guarda Jr., Head de Cloud e IA da Oi Soluções

É inegável que a Inteligência Artificial está no radar das grandes empresas, porém implementar essa tecnologia é um grande desafio para os CIOs e equipes de TI. Quando falamos sobre IA, a mente empresarial automaticamente faz duas associações: produtividade e eficiência para geração de lucro. 

Jornada X Corrida 

Essa mentalidade da produtividade e eficiência associada à Inteligência Artificial tem levado as empresas a uma corrida alucinante para a implementação de IA. Porém, há uma grande diferença entre jornada e corrida. Não é sobre chegar e implementar a IA mais rapidamente, mas sim vencer etapas, acumulando experiências de sucesso como numa jornada.

No geral, as empresas ainda não estão preparadas para esse ciclo de vida da IA. É um framework muito complexo. Nesse sentido 3 pilares são essenciais para uma implementação bem-sucedida, ética e responsável: 

1 – Alinhamento da IA à Estratégia de Negócio

Qual a ambição da IA na sua organização? Essa é uma pergunta fundamental a ser respondida ao se pensar numa adoção de IA nas empresas. 

A criação de um plano que permeie todas as áreas da empresa é vital para se identificar oportunidades estratégicas onde a IA vai agregar valor. Seja o aumento da eficiência operacional, a inovação de produtos e serviços ou ambos promovendo a maximização da receita – o ponto chave é discutir de maneira muito aprofundada os processos de negócio da organização e priorizar necessidades que alinhem, dentro do possível, implementações mais simples, que possam ser ampliadas em escala e que tragam um ROI atrativo ao negócio. 

Vemos como um potencial de sucesso as adoções que começam com um assessment profundo e estruturado do negócio, ao invés daquelas que iniciam pela fase de experimentação e resultam em esforços que muitas vezes não se revelam atrativos ao negócio.  

2- Governança e Privacidade

É preciso definir bem quais são as ambições da IA, como ela vai ser utilizada e quais dados serão imputados para treiná-la. 

Uma típica implementação de IA Generativa numa empresa inicia na escolha de um  modelo fundacional - foundation models, treinado com uma grande massa de informações, e posteriormente um refinamento – fine tunning - com informações proprietárias das empresas que não podem nem deve ser disponibilizadas em “qualquer lugar”. São informações sensíveis da organização, que podem revelar diferenciais competitivos, por exemplo, e governar esses dados é um grande desafio. 

Outra discussão envolvida nesse mundo de inteligência artificial e sua governança são os vieses, principalmente quando esses são discriminatórios. No geral, o ser humano é dotado de vieses cognitivos que acabam sendo representados nos dados que geramos, estruturados ou não estruturados, e consequentemente são externados nos datasets que por sua vez treinam uma Inteligência Artificial. 

Quando a inteligência artificial se baseia nesses dados enviesados e os manifestam em suas respostas, pode haver, por exemplo, decisões financeiras equivocadas que expõem as empresas a riscos significativos que impactam sua sustentabilidade e reputação no mercado. Portanto, implementar uma IA com responsabilidade exige a “observabilidade” das respostas geradas pela IA para que se faça o tratamento e “sanitização” do modelo contra os vieses que venham a ser manifestados.

E falando em risco, é preciso mapear e discutir bem dentro das organizações qual é o nível de tolerância ao risco na adoção da IA.  Isso porque uma IA mal implementada pode comprometer a reputação de uma empresa em minutos.

Por fim, quando uma IA utiliza para treinamento dados sensíveis e protegidas por lei, temos uma preocupação adicional: não podemos permitir que um output exponha tais informações, pois certamente trará consequências graves para a organização. Assim, garantir a privacidade dos dados é crucial para mitigar riscos legais, de segurança e reputação organizacional, além de promover um uso ético e transparente da tecnologia. O mercado consumidor de IA já está demandando implementações com esses requisitos.

3- Curadoria 

Já o terceiro pilar está relacionado à curadoria, isto é, o refinamento e a melhoria contínua para que a Inteligência Artificial evolua. 

A curadoria ajuda a selecionar, organizar e validar os dados, garantindo que sejam precisos e representativos. Dados e contextos mudam com o tempo, e uma IA sem curadoria constante pode se tornar obsoleta ou inadequada. A manutenção regular garante que a tecnologia continue eficaz e relevante em relação ao ambiente em que opera. 

IAgo

Pensando nesses desafios a Oi Soluções possui o IAgo, um hub de serviços de inteligência artificial completo, com o objetivo de oferecer suporte às empresas em um plano de adoção de IA. 

Utilizando como motor o IBM Watson, a plataforma combina diversas dimensões da IA e serviços profissionais especializados. A solução conta com um laboratório de inovação dedicado à cocriação de soluções digitais com clientes por meio de trabalhos colaborativos baseados em 3 modelos: design thinking, Lean Startup e Métodos Ágeis. Nossa ideia é associar a experiência do usuário (UX) ao “motor da inovação”, mapeando necessidades e desejos das organizações para transformá-las em soluções intuitivas que encantam e engajam os usuários. 

IAgo atua em diversas aplicações, desde agregar novas capacidades a produtos existentes, automatizar tarefas, analisar e tomar decisões até criação de chatbots e conteúdos generativos.

Então IAgo é um framework fim a fim da implementação da Inteligência Artificial, desde a fase de “Discovery”, mapeamento, governança, segurança da informação até a fase de experimentação, com a criação de um produto viável mínimo (MVP, na sigla em inglês) para, enfim, obter experiências que vão ajudar a garantir a consistência do plano de adoção da IA.

Case de sucesso: Joice

E essa expertise que a Oi Soluções oferece ao mercado corporativo também foi implementada dentro da própria Oi. Em 2019, lançamos a assistente virtual cognitiva, Joice, o promovendo uma grande transformação na maneira de atender nossos clientes do segmento varejo.

Ao longo do processo foram diversas integrações, conexões com sistemas que nos tornaram mais ágeis na identificação e resolução dos problemas, transformando a experiência em nosso canal de atendimento.

Podemos usar de exemplo como um case bem bacana nacional. Isso porque a Oi atende todo o país, todas as cidades do nosso país com uma enorme diversidade cultural. Atualmente a Joice faz em média 28 milhões de interações por mês, e aproximadamente 8.500 vendas mensais de oi fibra, em um fluxo totalmente automatizado. 

E, hoje, em 2024, quase cinco anos depois, podemos dizer que já alcançamos mais de um R$ 1 bilhão em economia, em eficiência econômica, quando se fala da utilização de IA no processo de atendimento ao cliente. Então, a Oi Soluções utiliza esse grande case para levar essa experiência para o mercado corporativo de grandes empresas através do IAGO, nosso hub de soluções de implementação da IA.