Carros, telefones e máquinas de lavar, há um benefício comprovado e atemporal para a inovação. Mas, tal como acontece com o Boeing Max 8, Fire Island e que o telefone Samsung que explodiu na cara das pessoas, às vezes pode haver uma desvantagem cara. Com o ritmo acelerado de hoje, estamos vendo um aumento substancial nos efeitos prejudiciais dos avanços tecnológicos mal aplicados. Tem havido uma onda na tendência de seguir as tendências, mesmo quando essas tendências fornecem valor zero. Fora com o velho, com o novo não funciona se o novo não está adicionando qualquer valor ao seu negócio. A inteligência artificial não é exceção.

Para entender onde a IA pode aplicar valor a um ambiente de negócios, primeiro precisamos entender o que realmente é a inteligência artificial.

Definição de IA

De I, Robot a Blade Runner, a IA tem sido retratada como máquinas semelhantes a humanos. Essa percepção vazou para a sociedade, retratando a IA é uma área da ciência da computação focada na criação de máquinas que trabalham, olham, pensam e reagem como as pessoas fazem. A definição pode ser factualmente correta, mas se você pode fazer um robô que brinda seu pão e lhe pergunta como seu dia foi, mais longe do que ter um pouco de risada, qual é o ponto?

Particularmente nos negócios, a IA deve ser focada em valor, e o valor que a IA pode fornecer mais, reside em seus poderes preditivos. A IA aprende com experiências passadas (ou experiências imaginadas) a afetar e melhorar comportamentos futuros para alcançar um resultado melhor.

Qualidades que impulsionam o valor

Nos negócios, o valor é alcançado quando a mudança proporciona melhor qualidade, custo reduzido ou entrega mais rápida. No que diz respeito aos modelos preditivos, o valor é ganho quando as previsões são feitas com maior precisão, por menos dinheiro geral e a um ritmo mais rápido, garantindo que a entrega acompanhe o mercado.

É comum que as empresas, impulsionadas por mudanças regulatórias ou mudanças de mercado, tomem decisões diante da incerteza, permitindo que erros e perdas caras. As previsões são feitas com base nas informações relevantes e jogar AI na mistura torna as informações relevantes muito melhor e mais acionável. Previsões mais precisas significam melhores resultados, e é aí que a IA oferece um valor incrível para as empresas.

  1. Custos reduzidos: Tomar uma decisão que exija análise sumida de dados requer especialistas e, aqui, a IA pode fornecer valor significativo. Supondo que a saída permaneça a mesma, reduzir o número de especialistas envolvidos na análise preditiva de dados reduz o custo total do processo. Ao alavancar a IA, as previsões são mais baratas, rápidas e precisas. Uma conseqüência natural disso é que o número de previsões aumenta astronomicamente. Embora o talento especializado deva ser realocado, em um ambiente que utiliza a IA que o talento não é perdido, mas aumentado por ser utilizado em áreas mais críticas, como a coleta de dados e a análise de casos críticos em um ambiente com maiores volumes de previsões.
  2. Qualidade melhorada: A IA processa dados em um ritmo muito mais rápido do que um ser humano possivelmente poderia. Esse poder de processamento mais rápido permite uma análise mais precisa das informações relevantes. Como resultado, a IA fornece uma melhor qualidade de previsão. Mais importante, AI é capaz de aprender e melhorar a si mesmo, de modo que a qualidade da previsão torna-se melhor com o tempo e experiência. O sistema fica melhor ao longo do tempo na identificação de correlações e atribuição de pesos diferentes para diferentes variáveis, este processo de aprendizagem mais rápido dá AI uma vantagem sustentável, a longo prazo qualquer negócio iria saltar para.
  3. Previsões mais rápidas: Quanto mais rápido você sabe a resposta mais rápido que você pode tomar uma decisão. Quanto mais rápido a sua decisão, mais rápido você pode ir ao mercado com produtos ou serviços dando ao seu negócio uma vantagem competitiva. Como a IA aprende à medida que cresce, essa vantagem competitiva atua como um ciclo, cada vitória leva você ainda mais à frente do jogo e, à medida que suas previsões se tornam mais baratas e mais rápidas, fica cada vez mais difícil para seus concorrentes alcançar. A fidelidade do cliente também garante que, se o cliente comprar de você primeiro, porque você chegou lá primeiro, eles provavelmente comprarão de você novamente, mantendo-o na vanguarda de sua indústria.

Então, aqui estão as 3 perguntas que você vai perguntar a si mesmo quando você começar a procurar internamente oportunidades para alavancar AI; vamos economizar algum dinheiro, isso vai melhorar a qualidade do que apresentamos aos nossos clientes e usuários, e nossa velocidade de entrega importa? Se a resposta for sim, então melhorar seu processo preditivo com IA pode ser uma boa decisão de negócios.

Ferramentas que o ajudarão a decidir se a implementação de IA preditiva proporcionará melhorias

Os professores Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Golfarb da Rotman School of Management da Universidade de Toronto introduziram a AI Canvas para ajudar os líderes a deduzir como a IA poderia melhorar as decisões de negócios. A coleta de informações focadas em cada uma das 7 seções ajudará a avaliar os benefícios que a IA pode trazer para o seu negócio.

ai para negócios

Previsão:O primeiro passo está centrado em torno de definir o que é que você está tentando prever. Por exemplo, na Deal AI, um projeto executado pela CPQi, nosso objetivo é prever a previsão de volatilidade de 30 dias do Dow Jones Industrial Average (DJIA).

Julgamento:Qualquer previsão vem com um grau de imprecisão. É importante entender o custo desse erro e saber quando um especialista deve ser introduzido para analisar a produção. Por exemplo, na Deal AI, a volatilidade do DJAI é a saída. Os recentes ataques à infra-estrutura petrolífera da Arábia Saudita criaram uma reação emocional ao mercado de ações e um especialista seria capaz de analisar o custo dessa reação emocional.

Ação:Qual é a ação que você está planejando tomar? Na Deal AI, planejamos tomar melhores decisões de investimento com base na previsão de 30 dias que nossa IA sugere.

Resultado:As ações levam a resultados. Há 6 resultados básicos que podem ocorrer com base no uso da IA.

  1. A decisão foi tomada para comprar, e 30 dias depois um lucro foi feito que não teria sido alcançado sem os nossos motores de IA.
  2. A mesma decisão foi tomada, mas não fizemos nenhum lucro e nenhuma perda.
  3. A mesma decisão foi tomada, mas perdemos.
  4. A decisão foi tomada para vender, e 30 dias mais tarde uma perda foi impedida.
  5. A mesma decisão foi tomada, mas não fizemos nenhum lucro e nenhuma perda.
  6. A mesma decisão foi tomada, mas fomos impedidos de ganhar algo que poderíamos ter ganhado se essa decisão não tivesse sido tomada.

Entrada:Quais dados são relevantes para o motor preditivo? O valor objetivo e hierárquilo precisa ser atribuído a cada ponto de dados e esses pontos de dados precisam ser definidos por seu valor preditivo. A IA muitas vezes altera o valor desses pontos de dados com base em sua avaliação de seu valor preditivo como resultado da exposição a longo prazo a flutuações nas previsões benéficas do mercado. Por exemplo, embora eu não possa divulgar os detalhes devido à natureza confidencial do nosso projeto, no que diz respeito ao nosso modelo DJIA AI, uma gama de valores com milhares de variáveis informam nosso sistema diariamente.

Formação: É necessária uma formação adequada para evitar conclusões falsas e excessos, o que requer uma compreensão objectiva dos dados iniciais que devem ser dados. Devido à natureza confidencial do nosso projeto de IA do Acordo, não posso comentar os dados iniciais usados.

Feedback: O resultado de nossa previsão é então comparado com o valor financeiro alcançado a partir de nossa previsão, para criar feedback que irá impulsionar a evolução do seu negócio e do próprio motor de IA. Ao analisar a diferença e explorar como essa diferença pode ser reduzida, o sistema de IA é capaz de melhorar a si mesmo e proporcionar mais precisão em avaliações futuras. Não posso comentar sobre os processos de feedback atualmente implementados em nosso modelo de previsão DJIA na Deal AI como resultado de conflitos de confidencialidade.

Conclusão

O valor significativo pode ser derivado da IA, desde que a devida consideração seja dada à avaliação eficaz de onde a IA pode produzir valor econômico significativo. Há um forte risco de investir em tecnologias que não oferecem qualquer valor econômico como resultado da mentalidade hype. Gastar milhões em um “nariz eletrônico” que detecta resíduos de cocaína usando IA fornece valor zero se não puder competir com o custo fundamentalmente menor de um cão farejador. Melhor manter o cão e gastar o dinheiro em algo um pouco mais de valor, como a tecnologia preditiva que pode dizer-lhe onde o mercado financeiro está indo amanhã.

Esteban De Bernardis

Fonte: Prediction Machines por Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Golfarb

Sobre o autor: Esteban De Bernardis é um executivo global com vasta experiência em finanças, estratégia e m&A que liderou equipes internacionais e dispersas para diferentes organizações ao longo de várias décadas.

Ele ocupou vários cargos seniores, incluindo CFO na CPQi e CFO no CSA Group, contribuindo para sua expansão global bem-sucedida em novos mercados e segmentos de negócios. Ele possui uma designação ca da Argentina, com um BA em negócios e tem prosseguido estudos de pós-graduação em Negócios internacionais e Marketing. Ele também possui um MBA da Rotman (Universidade de Toronto). Além disso, ele é consultor certificado de fusões e aquisições (CM&AA).

Esteban viveu e trabalhou em três continentes diferentes. Devido ao seu interesse em IA, ele completou o curso de Inteligência Artificial na Rotman School of Management, UofT.