A adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras tem sido um tema cada vez mais discutido, especialmente quando se trata de medir a produtividade. A pergunta que muitos líderes de tecnologia se fazem é como saber se a inteligência artificial está realmente aumentando a produtividade. A resposta não é simples e envolve uma análise mais profunda de indicadores como tempo de entrega e redução de retrabalho.
Desafios na Medição da Produtividade
Um dos principais desafios é medir o resultado da inteligência artificial de forma eficaz. Isso porque a produtividade não pode ser medida apenas por volume, mas também por indicadores como tempo de entrega e redução de retrabalho. Além disso, a governança dos investimentos em inteligência artificial também é fundamental para entender onde os recursos estão sendo aplicados e quais resultados estão sendo gerados.
Estruturação de Dados
Outro ponto importante é a estruturação de dados. As empresas precisam preparar seus dados antes de iniciar projetos de inteligência artificial. Isso envolve a organização e a limpeza dos dados, para que possam ser utilizados de forma eficaz pelas aplicações de inteligência artificial. A falta de estruturação de dados pode levar a problemas durante a execução dos projetos, tornando difícil alcançar os resultados desejados.
Aplicação de Inteligência Artificial
A inteligência artificial pode ser aplicada em diversas áreas, desde o desenvolvimento de software até a seleção de profissionais. No entanto, é fundamental entender como a inteligência artificial está sendo utilizada e quais resultados está gerando. Isso envolve a definição de métricas claras e a análise de indicadores como tempo de entrega e redução de retrabalho.
Exemplos de Aplicação
Existem vários exemplos de como a inteligência artificial pode ser aplicada de forma eficaz. Por exemplo, em um projeto de implementação de Oracle, NetSuite e Fusion, o período de implementação foi reduzido de seis para três meses. Outro exemplo envolveu um trabalho com 1.657 documentos relacionados à manutenção preventiva, que foi revisado em apenas dois ou três dias com a ajuda da automação com inteligência artificial.
Governança e Medição de Resultados
A governança dos investimentos em inteligência artificial é fundamental para entender onde os recursos estão sendo aplicados e quais resultados estão sendo gerados. Isso envolve a definição de métricas claras e a análise de indicadores como tempo de entrega e redução de retrabalho. Além disso, é fundamental medir o impacto da inteligência artificial em cada processo, para entender quais resultados efetivamente mudaram depois da adoção da tecnologia.
Desafios e Oportunidades
A adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras traz tanto desafios quanto oportunidades. Os desafios incluem a necessidade de estruturar os dados, definir métricas claras e medir o impacto da tecnologia. No entanto, as oportunidades são significativas, desde a redução de prazos e a diminuição de retrabalho até a melhoria da assertividade e a aumento da produtividade.
Em resumo, a adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras requer uma análise mais profunda de indicadores como tempo de entrega e redução de retrabalho. Além disso, a governança dos investimentos em inteligência artificial e a estruturação de dados são fundamentais para entender onde os recursos estão sendo aplicados e quais resultados estão sendo gerados. Com a adoção da inteligência artificial, as empresas podem aumentar a produtividade, reduzir prazos e melhorar a assertividade, mas é fundamental medir o impacto da tecnologia em cada processo.
