Tomar Decisões em IA: Para Além das Previsões

A Inteligência Artificial (IA) tornou-se um campo prominente, e muitas organizações estão ávidas por aproveitar o seu potencial. Contudo, existe um aspeto crucial que frequentemente passa despercebido: o processo de tomada de decisão. Depois de mais de 10 anos a trabalhar em IA, tenho a convicção de que, em vez de nos focarmos exclusivamente em previsões, devemos priorizar a forma como a IA pode facilitar melhores decisões. Neste artigo, vou explorar a importância de decisões sobre previsões e proporcionar orientações sobre como alinhar as duas de forma eficaz.

Por Que as Previsões Isoladas Não São Suficientes?

Quando lemos ou ouvimos falar sobre IA nas notícias, as previsões são frequentemente enfatizadas. Deparamo-nos com afirmações de que a IA consegue detetar emoções, identificar criminosos ou até prever promoções profissionais. Embora estas previsões possam parecer intrigantes, devemos questionar o seu valor prático. O mesmo acontece quando clientes nos procuram com pedidos apenas para previsões. Perguntamos-lhes: "O que vão fazer com essas previsões?"

O Poder das Decisões em IA

Na NILG.AI, temos a firme convicção de que previsões sem decisões impactantes são vazias de significado. Devemos mudar o nosso foco de previsões isoladas para uma abordagem holística que alinhe a IA com processos de decisão. Por isso, o nosso AI Case Canvas centra-se em observar oportunidades, definir visões e utilizar previsões para sustentar decisões melhores que transformam negócios.

Alinhar Previsões com Decisões: A Chave para o Sucesso

Para compreender a importância de alinhar previsões e decisões, vamos explorar alguns exemplos reais em que o desalinhamento conduziu ao insucesso de projetos.

Exemplo 1: Apoio ao Cliente e Previsão de Procura

Num projeto, um cliente pediu um modelo para prever se um cliente contactaria o seu serviço de apoio no dia seguinte. No entanto, pretendia usar esta previsão para estimar a procura. A abordagem inicial envolvia executar milhões de previsões individuais diariamente, levando a ineficiências e custos de desenvolvimento elevados. Uma abordagem mais prática teria focado na previsão da procura global, economizando tempo e recursos.

Exemplo 2: Devoluções de Produtos e Gestão de Stock

Outro projeto visava resolver erros frequentes no cumprimento de encomendas. O cliente focava-se inicialmente em prever devoluções de produtos individuais. No entanto, a sua preocupação principal era garantir stock suficiente para responder à procura dos clientes. Ao reorientar o foco para prever a procura de cada produto, conseguiram otimizar a gestão de stock, minimizar atrasos e prevenir perdas.

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A Importância do Alinhamento e da Granularidade

Estes exemplos destacam a importância de alinhar as previsões com o nível das decisões a serem tomadas. É crucial evitar perseguir previsões demasiado detalhadas ou desligadas dos objetivos gerais do negócio. Ao garantir o alinhamento e considerar o nível apropriado de granularidade, as organizações podem aproveitar ao máximo as tecnologias de IA e atingir os resultados desejados.

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Conclusão

Embora as previsões possam captar a atenção e a imaginação, por si só não impulsionam mudança significativa. Para aproveitar todo o potencial da IA, devemos deslocar o nosso foco das previsões para as decisões. Ao alinhar as previsões com o nível de decisões necessárias, as organizações podem desbloquear o verdadeiro valor da IA, economizar tempo e recursos e impulsionar crescimento transformacional. Façamos nosso o poder das decisões na era da inteligência artificial.