Com muito alarde em torno da inteligência artificial e novos avanços para melhorar a tecnologia, é importante compreender o que é fato e ficção. Os avanços tecnológicos, incluindo a IA, tornaram-se uma base para os funcionários que querem otimizar seu trabalho diário. Na verdade, mais de 50% dos funcionários confiam mais na IA do que em profissionais humanos do RH, de acordo com nossa pesquisa sobre como a IA capacita a jornada do funcionário. Com essa confiança em massa e dependência em plataformas de IA, todos devem entender os fatos básicos.
Um agente de IA é um sistema autônomo projetado para coletar dados, tomar decisões e executar tarefas para alcançar objetivos predefinidos. Ele se adapta a novas informações, aprende ao longo do tempo e pode gerenciar uma ampla variedade de tarefas, desde simples ações repetitivas até soluções de problemas complexos.
Para construir e implantar agentes de IA dentro de uma pilha tecnológica adequada às necessidades da sua empresa, você precisará superar pessoalmente os mitos sobre IA que já ouviu. Depois, continue a desmentir esses mitos sobre a IA entre partes interessadas, especialmente funcionários e clientes. Seus funcionários usarão a tecnologia com mais vontade quando souberem que ela os ajudará a concluir tarefas com mais eficiência e capacitá-los a fazer mais sem substituí-los. Os clientes aceitarão o uso da IA quando ela for acompanhada por um serviço mais rápido e preciso e pelo conhecimento de que seus dados estão protegidos.
Confira oito mitos sobre a IA desmentidos para aumentar seu conhecimento sobre como a tecnologia funciona:
Embora os agentes de IA possam responder a consultas complexas, tomar decisões e agir de forma independente, eles ainda dependem dos dados para formar qualquer entendimento. Portanto, a IA não pode pensar como humanos.
Pensamentos e decisões humanos se baseiam em uma consciência geral combinada com experiências passadas. Eles são influenciados por sentimentos, intuição e senso comum para nos ajudar a tomar decisões. Tudo isso se desenvolve durante toda a nossa vida e nos permite refletir e tirar um tempo para fazer uma escolha informada. Por exemplo, no marketing, um funcionário humano pode descobrir uma conexão emocional com os eventos atuais para fazer sua marca se destacar e viralizar, enquanto uma IA de marketing pode prever tendências de mercado com base em eventos atuais.
Por outro lado, a IA usa os dados nos quais foi treinada para tomar decisões rápidas com base em padrões identificados em sua análise de dados. Suas escolhas não são influenciadas pela emoção e pela entrega.
Para as empresas, isso significa que você pode contar com um profissional de IA bem treinado para analisar dados e fornecer opções de solução para melhorias de acordo com suas descobertas. No entanto, os trabalhadores humanos ainda são necessários para uma verdadeira conexão emocional e uma resolução de problemas complexa ou criativa.
Como a IA é treinada para confiar nos dados para operar, se esses dados forem enviesados, a própria plataforma de IA também apresentará viés. Um ótimo exemplo disso são os dados históricos de contratação. Historicamente, muitos homens ocuparam posições de liderança, então uma IA treinada com essas informações para analisar currículos para cargos mais altos tenderia a favorecer homens.
Mesmo com dados imparciais, um algoritmo de IA também pode introduzir vieses. Geralmente, vieses algorítmicos aparecem por meio de escolhas humanas no processo do projeto ou durante o processo de desenvolvimento. Por exemplo, se um algoritmo de IA for projetado para determinar o risco de empréstimo e os desenvolvedores incluírem recursos que rastreiam conexões de redes sociais, o sistema poderia discriminar inadvertidamente indivíduos de determinados grupos demográficos. Treine sua tecnologia para priorizar a ética da IA na experiência do cliente para evitar vieses em todos os aspectos, especialmente ao trabalhar com clientes.
Para evitar que o viés se infiltre em seus sistemas de IA, é importante monitorar e reavaliar a tecnologia regularmente para detectar informações tendenciosas. Isso envolve agendar uma auditoria regular de seus dados e algoritmos para garantir informações atualizadas, claras, confiáveis e sem vieses. Inclua feedback do usuário e implemente correções regularmente. A ServiceNow está comprometida com o desenvolvimento de uma IA responsável sem vieses e segura para pessoas e empresas.
Uma das concepções erradas mais comuns sobre a IA é que ela apagará completamente a necessidade de trabalhadores humanos em muitos setores. Embora a tecnologia, sem dúvida, transforme o mercado de trabalho, provavelmente ela mudará os tipos de tarefas atribuídas aos trabalhadores humanos e a forma como realizam seus trabalhos, em vez de causar demissões em massa.
Muitas plataformas de IA ajudam a automatizar tarefas simples, o que permite que os funcionários humanos tenham tempo para serem mais criativos e trabalharem em tarefas em escala. No setor de atendimento ao cliente, isso significa que os funcionários humanos lidarão com problemas complexos e fornecerão empatia, enquanto os clientes podem receber um serviço rápido para necessidades básicas, como relatar itens ausentes em um pedido.
A IA também ajuda a criar novos empregos, especificamente em funções tecnológicas. Embora os trabalhos focados em tarefas mais monótonas, como entrada de dados e admissão de clientes, se tornem automatizados, novas funções focadas especificamente na IA surgirão. Exemplos incluem treinamento e desenvolvimento de IA, ciência de dados e manutenção de IA. Portanto, os trabalhadores devem se concentrar em se requalificar ou aprimorar suas habilidades para permanecer competitivos no mercado de trabalho à medida que a IA se expande.
Além disso, há o benefício de colocar a inteligência artificial para trabalhar em favor das pessoas, aumentando suas capacidades. Enquanto os processos de IA e os agentes de IA lidam com tarefas tediosas e demoradas, os funcionários humanos têm mais capacidade para se concentrarem em tarefas estratégicas e criativas.
Já sabemos que um sistema de inteligência artificial é limitado pelos dados com os quais é treinado. Portanto, seu conhecimento também é limitado por esses dados, o que significa que a IA não é omnisciente, pois não pode acessar informações fora desse conjunto de dados específico. Na verdade, se houver imprecisões nos dados, a IA pode até mesmo cometer erros e fornecer informações falsas.
Por exemplo, as informações on-line encontradas nos mecanismos de busca dependem de grandes quantidades de dados de texto usados por grandes modelos de linguagem (LLMs). Se informações falsas forem apresentadas como factuais e repetidas várias vezes, a IA concluirá que as informações estão corretas e as apresentará como fato. Isso pode levar à disseminação em massa de informações erradas em áreas de importância consequencial, como saúde, lei, política e finanças.
Quer você esteja trabalhando com uma das maiores empresas de IA ou construindo seu próprio sistema, é importante utilizar a IA de forma responsável e estar ciente das suas possíveis limitações.
A verdade sobre a IA é que ela é útil para vários setores além daqueles especificamente focados na tecnologia. Um exemplo específico é a popularidade da IA agentiva, que utiliza agentes de IA capazes não apenas de fornecer informações, mas também de agir, interagir com outros agentes de IA e funcionários humanos, e tomar decisões embasadas.
Alguns exemplos de setores que não são do ramo da tecnologia, em que a IA é útil, incluem:
- Saúde: A IA é usada em todo o setor de saúde para fornecer diagnósticos mais precisos, oferecer atendimento mais personalizado ao paciente e desenvolver novas opções de medicamentos e tratamento. Um exemplo disso é a IA usada em imagens médicas, como mamografias para detectar câncer de mama ou ressonância magnética para analisar tumores cerebrais e outras condições neurológicas. O uso dessa tecnologia leva a uma maior precisão no diagnóstico, detecção precoce e potencial para planos de tratamento mais personalizados.
- Fabricação: A IA ajuda a dimensionar os processos de produção de fabricação, melhorar o controle de qualidade e prever falhas em equipamentos e sistemas. Por exemplo, a IA fornece manutenção preditiva para os sistemas de fabricação monitorando a entrada de dados de vários sensores em busca de anomalias. Com a manutenção preditiva, as empresas de fabricação economizarão tempo e dinheiro em comparação com as medidas de manutenção preventiva ou reativa tradicionais, que podem levar a paradas prolongadas das linhas de produção.
- Finanças: A IA em finanças detecta fraudes mais rapidamente, fornece aconselhamento financeiro personalizado, gerencia riscos e recomenda investimentos. Ao detectar fraudes, o aprendizado de máquina de IA analisa transações bancárias em tempo real, permitindo perceber instantaneamente padrões incomuns de gastos, transações feitas em locais desconhecidos, várias transações rápidas e gastos fora dos padrões habituais. Isso beneficia os bancos e os consumidores impedindo-os de enfrentar perdas com base em fraudes, aumentando a segurança e recebendo sinalizadores de fraude mais precisos.
- Varejo: A IA cria uma experiência mais personalizada ao cliente, monitora tendências de preços e gerencia o inventário da loja. Por exemplo, algoritmos de IA com modelos de aprendizado de máquina analisarão os dados de um cliente individual para entender as preferências e hábitos dele. O modelo pode, então, exibir e enviar recomendações personalizadas para esses indivíduos, levando a um aumento de vendas e receita, maior envolvimento e fidelidade do cliente e gestão de inventário mais eficiente.
- Agricultura: A IA pode ajudar a melhorar o rendimento das colheitas ao compartilhar dados agrícolas, otimizar sistemas de irrigação e monitorar a saúde de plantas e animais. Os agricultores podem inserir dados de imagens de drones, sensores e padrões climáticos para identificar áreas de suas terras que precisam de atenção imediata para evitar colheitas doentes e infestação de ervas daninhas e otimizar a irrigação ou a fertilização. Isso levará ao aumento do rendimento das colheitas, à redução e sustentabilidade do uso de recursos, à redução dos custos de mão de obra e à detecção precoce de problemas relacionados às colheitas.
Os possíveis benefícios da IA são enormes e continuam a crescer à medida que a tecnologia continua a se desenvolver, independentemente do setor em que você está trabalhando e procurando otimizar.
Embora o desenvolvimento de novos sistemas e algoritmos de IA exija profissionais com experiência técnica altamente qualificada, o uso de ferramentas de IA para transformar a inovação em ação pode ser feito por quase qualquer pessoa. Na verdade, uma pessoa comum provavelmente usa a IA diariamente sem nem saber.
Alguns dos usos diários da IA incluem:
- Verificadores de ortografia e gramática para melhorar a comunicação com o cliente
- Assistentes de voz (por exemplo, Siri ou Alexa) para respostas rápidas a perguntas
- Reconhecimento facial para medidas de segurança adicionais
- Recomendações personalizadas sobre serviços de streaming
Para usos baseados na carreira, as ferramentas e plataformas de IA básicas desenvolvidas pelas empresas geralmente são amigáveis com interfaces intuitivas. As empresas devem oferecer treinamentos específicos em IA para funcionários atuais e novos quando a tecnologia for usada no trabalho, garantindo que o uso esteja dentro dos padrões da empresa.
Um fato sobre a IA é que ela pode impulsionar significativamente a produtividade, mas não pode garantir maior produtividade. A IA é uma ferramenta poderosa, mas a menos que você a use de forma eficaz, ela não levará automaticamente a um fluxo de trabalho mais produtivo.
A IA pode ser usada para aumentar a produtividade por meio de maiores eficiências, como otimização da cadeia de suprimentos, planejamento de rota logística e gestão do consumo de energia em edifícios. No entanto, a IA também pode deter a produtividade quando, por exemplo, cria uma situação de “caixa preta” que nenhum ser humano pode entender. Isso leva à desconfiança e à necessidade de verificar duas vezes o trabalho que a IA está produzindo, o que gera perda de tempo.
Algumas dicas importantes para a implementação eficaz de ferramentas de IA são as seguintes:
- Utilize planejamento e execução adequados dedicando tempo para entender onde a IA é útil.
- Consiga a adesão das partes interessadas de cima para baixo, incluindo executivos, funcionários, clientes e investidores.
- Defina expectativas realistas e fundamentadas em dados sobre como a IA pode ajudar sua empresa a melhorar.
- Implante treinamento para garantir que todos da empresa saibam como usar a IA.
- Treine-a com dados de qualidade para evitar desinformação, imprecisões e vieses.
- Forneça supervisão humana de todos os sistemas de IA para garantir que a tecnologia seja precisa e eficaz
Em resumo, trata-se de como você usa as ferramentas de IA e como elas se integram à sua empresa para aumentar a produtividade.
A verdade sobre o custo da IA é que ela depende de sua abordagem para implementá-la na empresa. Desenvolver um modelo de IA do zero e continuar testando novos algoritmos para permanecer na linha de frente dos avanços pode ser dispendiosos. No entanto, uma abordagem mais econômica envolve o uso de ferramentas existentes ou o trabalho com uma empresa de IA para desenvolver uma interface personalizada baseada na plataforma da empresa.
Fazer parceria com um provedor de IA em vez de construir sua própria plataforma pode ajudar você a se acostumar com a tecnologia e encontrar as melhores opções para suas necessidades específicas. Com a ampla disponibilidade de novas ferramentas e plataformas de IA, esses fornecedores tornaram a tecnologia mais acessível e econômica.
Ao começar a implementar diferentes ferramentas de IA em sua empresa, é importante desmentir esses mitos comuns para evitar o uso inadequado da tecnologia e garantir a adesão dos funcionários. Investir em uma única plataforma que permita levar o poder da IA e dos agentes de IA a todos os setores da sua empresa é a forma mais eficaz de aproveitar ao máximo seu investimento e garantir resultados efetivos.
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Continue lendo abaixo para responder a mais perguntas sobre mitos sobre IA:
Se você, suas partes interessadas ou seus clientes acreditam em mitos comuns sobre IA, eles podem prejudicar seus negócios se não forem desmentidos. Para experimentar o poder transformador da IA, você precisa ser transparente com todas as partes envolvidas em sua empresa, interna e externamente, explicando em termos não técnicos como está usando a IA, como a tecnologia funciona e por que ela é vantajosa. Nessas explicações, você também deve aproveitar para desmentir mitos comuns sobre a IA e compartilhar fatos interessantes sobre ela.
Embora seja difícil identificar o maior problema, muitos desafios conectados exigem atenção para garantir que a inteligência artificial seja desenvolvida e usada de forma responsável. Esses desafios incluem:
- Prevenir viés e garantir a imparcialidade
- Oferecer transparência e explicabilidade
- Evitar informações incorretas e manipulação
- Proporcionar um mercado de trabalho realista e impactos nas habilidades
- Evitar vazamentos de dados e privacidade
- Fornecer acessibilidade e equidade
- Prevenir a falta de diversidade
- Fornecer controles para garantir a segurança
Para começar a usar a IA, descubra quais tendências atuais de IA seriam úteis e crie uma mudança positiva na empresa. Em seguida, consulte uma empresa de IA confiável, como a ServiceNow, para atender às suas necessidades específicas.