À medida que as inovações de IA aparecem, empresas procuram obter seus benefícios

Quando a Arccos Golf lançou seu primeiro sistema de rastreamento de desempenho para golfistas, combinou a telemetria de sensores e um app de smartphone para fornecer dados detalhados e feedback sobre cada jogada.

Saber quão longe e com qual nível de precisão conseguiam acertar a bola em diferentes condições ajudou a fazer com que os golfistas descobrissem seus pontos fracos e melhorassem seu jogo. Mas havia muito mais a fazer.

“Tivemos um momento a-ha, que nos revelou a ideia de fornecer um caddie (ajudante) virtual para cada jogador. Assim como um auxiliar humano, o nosso conheceria o jogador, o campo, o clima e forneceria a ele uma recomendação de clube”, diz Jack Brown, vice-presidente sênior de produtos e software da Arccos Golf. “Então, pensamos ‘Por que não usamos a IA para criar um caddie virtual?’”

A Arccos teve acesso a vastos volumes de dados para ajudar a escolher uma estratégia vencedora: o histórico de jogadas do golfista, a experiência e os padrões comportamentais dos outros usuários da plataforma, além de condições climáticas, como velocidade e direção do vento, mudanças de elevação e layout do buraco.

A startup, que até então tinha apenas dois anos, deparou-se com duas perguntas que, agora, um número cada vez maior de empresas faz: Onde começamos a usar a IA? E como usamos a IA para obter a melhor vantagem para os negócios?

Analistas do setor anteciparam uma explosão de experimentação, adoção e uso da IA nos próximos anos. O instituto de pesquisas Gartner estima que, até 2020, 85 por cento dos CIOs estarão conduzindo programas de IA por meio de uma combinação de esforços de compra, desenvolvimento e terceirização¹ e que  o valor dos negócios gerados pela IA mais que triplicará de US$ 1,2 trilhão em 2018 para US$ 3,9 trilhões até 2022.²

Entretanto, muitas empresas ainda encontram barreiras internas à adoção da IA. Dados da pesquisa mais recente de CIO do Gartner revelam que cerca de 4% dos CIOs já têm IA implantada atualmente, enquanto outros 21% estão testando ou planejando o uso a curto prazo¹. A pesquisa também descobriu que até 70% das empresas dispunham de compreensão e competências limitadas ou inexistentes a respeito de tecnologias, estratégias e mercados de IA.³

“Muitas empresas não sabem por onde começar ou como escolher os casos de uso corretos”, afirma Tony Baer, ​​analista principal da Ovum, que lidera sua pesquisa de big data. “É como entrar de repente em uma loja e se perceber cercado por muitos brinquedos novos e brilhantes. Você não sabe por onde começar, mas tem a sensação de que alguns desses brinquedos exigirão muito conhecimento para que possam ser usados. É desconcertante.”

A Microsoft afirma que tem os produtos para ajudar. A empresa diz que suas ofertas de IA – que abrangem ferramentas no Azure Machine Learning para criar soluções profundamente personalizadas para os Serviços Cognitivos do Azure que possibilitam aos desenvolvedores adicionar recursos de IA usando algumas linhas de código – são concebidas para ajudar empresas de todos os tamanhos a implantar soluções de IA facilmente.

A Microsoft também afirma ter o conhecimento necessário para ajudar outras empresas a superar os desafios na descoberta de como usar a IA para desenvolver soluções com vantagem diferenciada.

Segundo Norm Judah, diretor técnico da Microsoft Enterprise, a Microsoft inicia essas conversas com uma avaliação da “maturidade de IA” ou uma visão sincera da preparação da organização do cliente para adotar, implementar e beneficiar-se da IA. Com base no grau de prontidão do cliente, ela oferece soluções que acredita que o cliente possa desenvolver e executar com sucesso de acordo com o seu nível de especialização.

Somente um dos quatro pilares de competências nessa avaliação envolve profundidade técnica ou quantos cientistas de dados uma empresa emprega. Com décadas de experiência ajudando empresas a lidar com novas tecnologias, afirma Judah, a Microsoft tem uma profunda compreensão de como outras dimensões de um negócio, como estratégia, cultura e como uma organização toma decisões, podem ser igualmente importantes.

“Uma pergunta é: ‘Sua empresa toma decisões intuitivas ou baseadas em dados?'”, continua Judah. “Caso apenas forneça mais dados para você ignorar, em vez de dados com os quais você possa lidar para melhorar a maneira pela qual interage com os clientes, a IA não fará diferença.”

Compreender a maturidade da IA de uma empresa muitas vezes é a diferença entre uma companhia que almeja contar com a IA e termina falhando e uma empresa que encontra o melhor ponto de partida para começar a usar a IA e que, a partir daí, segue expandindo, conclui Judah.

A Arccos chegou cedo a essa conclusão. A startup de golfe tinha algumas vantagens naturais na adoção da IA: já era uma empresa que utilizava muitos dados, suas informações já estavam na nuvem e seus líderes já haviam articulado um forte caso de negócio.

Porém, e mais importante, as equipes técnica e executiva também resistiram ao impulso de tentar responder a todas as perguntas e usar absolutamente todos os dados, diz Brown.

A primeira iteração do sistema Arccos Caddie usou dados sobre o histórico de jogadas de um golfista e o layout do campo para fornecer recomendações sobre como acertar um buraco diretamente do tee (ponto de partida da primeira tacada). A segunda incorporou dados do ambiente em tempo real, como elevação e velocidade do vento, prossegue Brown. A terceira versão, lançada no início deste ano, é capaz de fazer ajustes após cada jogada; caso um jogador cometa um erro e acabe na área rough (mato), o caddie da IA fornece recomendações com base nessa nova realidade.

“Provavelmente, o maior obstáculo logo de cara, até porque contamos com uma grande riqueza de dados e sempre podemos extrair mais, foi descobrir como manter a simplicidade. No começo, você pensa: ‘Ei, quero saber o quanto choveu ontem, pois a grama estará molhada e a bola não rolará tanto’, e, então, você tem que dizer: ‘Não, pare. Não pegue tudo de uma vez’”, diz Brown. “Vamos fazer algo que funcione primeiro e realmente demonstre valor para os nossos clientes. Depois, poderemos desenvolver a partir desse sucesso.”

Ao escolher as ferramentas técnicas para desenvolver a plataforma de IA, a Arccos também definiu claramente os critérios de desempenho mais importantes do sistema: a velocidade. Decidiu usar o Azure Machine Learning, o Serviço de Kubernetes do Azure e o serviço de banco de dados do Azure Cosmos DB, pois essas ferramentas forneciam recomendações mais rapidamente do que qualquer outra coisa, afirma Brown.

“Isso é muito importante quando um usuário está no campo tentando localizar a IA. Existem outros golfistas no seu grupo e aqueles que estão atrás de você, e ninguém quer ficar sentado esperando que seu caddie virtual responda”, continua Brown.

‘A IA deve ir aonde quer que os dados estejam’

Até mesmo dentro do mesmo setor ou empresa, a Microsoft afirma que o uso da IA ​​nos dias de hoje pode ser inconsistente. Os bancos, por exemplo, geralmente utilizam ferramentas de aprendizado de máquina para detectar fraudes e proteger contas. Pouquíssimos usam para analisar e interpretar as interações com os clientes, oferecer experiências melhores e aumentar a fidelidade à marca, afirma Judah.

Um dos obstáculos mais comuns citados pelos clientes são dados mal organizados que existem em silos em toda a empresa. Muitos encontram dificuldades em desviar o tempo e o poder intelectual das funções do dia a dia dos negócios. Todos querem garantias de que as ferramentas de IA são confiáveis, alega David Carmona, gerente-geral de marketing de IA da Microsoft.

“Ouvimos com bastante frequência das empresas que isso é muito difícil para elas, porque possuem dados em estado muito fragmentado e desestruturado e, para aplicar a IA, precisam colocá-los em ordem”, afirma Carmona. “Acreditamos que a IA deve ir aonde quer que os dados estejam, e não o contrário.”

Para ajudar a resolver esse problema, a Microsoft afirma ser a primeira a possibilitar que serviços cognitivos sejam usados ​​em contêineres, o que significa que as pessoas podem tirar proveito de ferramentas de IA sem enviar seus dados para a nuvem. Os clientes podem usar esses serviços de IA pré-desenvolvidos para analisar os dados onde quer que estejam, de maneira inteligente, em ambientes remotos ou em redes locais.

Consideremos que um hospital queira acompanhar como pacientes com o mesmo grupo de doenças respondem a diferentes medicamentos ou ajustar os níveis da equipe com base na duração prevista de estada de cada novo paciente.

As informações necessárias para realizar tais insights podem estar espalhadas em dezenas de formatos, tanto digitais quanto analógicos: registros eletrônicos, vídeos de diagnóstico, formulários de admissão, históricos familiares, e-mails e registros de chamadas com enfermeiros.

Os Serviços Cognitivos do Microsoft Azure utilizam a IA para descobrir informações úteis ocultas nesse tipo de dados desestruturados, com ferramentas que podem reconhecer palavras em imagens, extrair frases-chave e avaliar se o feedback é positivo ou negativo. Eles permitem que os desenvolvedores que não sejam especialistas em ciência de dados usufruam do aprendizado por máquina com algumas linhas de código e resolvam problemas comuns com os quais a IA pode, particularmente, lidar.

No entanto, até o momento, o hospital teria que carregar todos os formulários na nuvem para poder usar essas ferramentas, o que não é ideal para usuários que tenham internet limitada, precisem de resultados quase instantâneos ou prefiram que seus dados permaneçam no local.

Os primeiros serviços cognitivos contidos em contêineres da Microsoft incluem APIs que usam reconhecimento óptico de caracteres para detectar palavras em imagens e são capazes de identificar o idioma, extrair frases-chave e analisar o sentimento de um texto, assim como reconhecer rostos em imagens. Esses serviços iniciais em contêineres já estão disponíveis em preview, e mais está por vir.

“Da mesma forma que o agrupamento de produtos em contêineres possibilitou que navios, trens e caminhões de carga fornecessem mercadorias a todo o mundo com um conjunto comum de infraestrutura, os contêineres podem fazer o mesmo para os softwares”, diz Lance Olson, diretor de gestão de programas de IA aplicada da Microsoft. “Isso proporciona uma grande flexibilidade.”

A Microsoft também tem outras ofertas que podem ajudar as empresas a compreender seus dados. Com as novas ferramentas do Microsoft Dynamics 365 AI, as empresas também podem usar soluções prontas para melhorar os esforços de vendas, marketing ou atendimento ao cliente. Elas podem estar em funcionamento, usando ferramentas de IA para determinar quais leads de vendas provavelmente serão mais produtivos ou quais produtos oferecer, em questão de dias ou semanas.

“O que realmente atribui poder é quando uma empresa pode começar a levar a IA a todos os processos de negócios e a todas as pessoas dentro dessa empresa”, afirma Carmona.

Identificar as oportunidades certas para a IA

Uma das responsabilidades mais importantes que os CEOs terão ao traçar a estratégia de IA de uma empresa é alinhar o negócio com um conjunto de crenças sobre como ele será desenvolvido e gerenciado, diz Judah. Para liderar colaboradores e conquistar a confiança dos clientes no uso responsável da IA, a empresa deve descrever de forma transparente a sua posição acerca de questões de confiança, justiça, transparência, privacidade, segurança, inclusão e muito mais.

“Nosso conselho para outras empresas é exatamente o mesmo que seguimos, cada empresa, de uma forma ou de outra, precisa desenvolver seu próprio manifesto de IA e ética”, conclui Judah.

Os executivos também precisam assegurar que os lados técnico e comercial de uma empresa estejam envolvidos na identificação das oportunidades certas para IA e dos cenários para teste, seja melhorando o atendimento ao cliente por meio de um agente de conversação, aprimorando a eficiência, reduzindo defeitos de fabricação ou algo único.

“Nos dias de hoje, você observa muita experimentação, mas não muitos sistemas entrando em produção, porque ainda falta sofisticação e compreensão por parte dos profissionais sobre o que a IA pode fazer por eles”, alega Judah.

Novamente, tudo começa com os dados. A Anheuser-Busch InBev (ABI), por exemplo, realizou um grande esforço de transformação digital para examinar seu estado de dados em silos e desenvolver uma plataforma de análise mundial na nuvem do Microsoft Azure. Isso também possibilitou e acelerou o uso da IA para impulsionar o crescimento e a inovação em diferentes dimensões dos negócios globais da cervejaria, desde vendas e sustentabilidade a recursos humanos e gestão da cadeia de fornecimento.

Por exemplo, a ABI usa dados e IA para ajudar a melhorar a produtividade e o desempenho ambiental dos produtores de cevada em todo o mundo por meio de seu programa Smart Barley, que avalia e desenvolve análises de dados de safra, clima e mercado. A empresa cervejeira também usa a IA para detectar padrões em esforços de vendas bem-sucedidos e gerar insights que outras lojas podem usar em seu benefício.

“É necessário entender que a IA é uma ferramenta capacitadora para resolver problemas e fechar lacunas de maneiras que antes não eram possíveis. Você não pode dizer “Ah, agora que conto com a IA, vamos procurar problemas para que a IA resolva’, precisa ser o contrário”, afirma Patricio Prini, vice-presidente global da ABI em inovações.

A maioria das primeiras implantações simplificadas de IA concentrou-se nos usos internos, adotando o aprendizado de máquina para otimizar a logística em armazéns ou ao longo das rotas de entrega, completa Prini. Agora, a ABI está implementando ferramentas de IA de maneiras mais sofisticadas e voltadas para o público, como por meio do uso de agentes de conversação para atender às necessidades do consumidor e impulsionar o crescimento em todas as operações da cervejaria, desde a semente até o consumo.

“Se pensarmos nisso, a IA foi, a princípio, uma tecnologia de ponta para nós, ajudando a identificar melhoras e eficiências, e agora se tornou muito mais uma geradora de receita”, conclui Prini. “Mas sempre começamos com um caso de negócio. Isso ajuda a visualizar como a IA pode possibilitar uma enorme transformação.”

Jennifer Langston escreve sobre pesquisa e inovação da Microsoft. Siga Jennifer no Twitter.

Imagem do alto: Coleman McDowell, gerente de marketing da Arccos Golf, demonstra o Arccos Caddie no evento Conversations in AI, em San Francisco. Foto: John Brecher/Microsoft

¹Gartner Research, Predicts 2018: Artificial Intelligence, 13 November 2017
²Gartner Press Release, Gartner Says Global Artificial Intelligence Business Value to Reach $1.2 Trillion in 2018, April 25, 2018, Table 1, https://www.gartner.com/newsroom/id/3872933
³Gartner Event Presentation, Key Trends in AI Applications, Bern Elliot, Symposium/ITXpo 14-18 October 2018, Orlando, Florida