REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.10982344
Heloisa Helena Peixoto da Silva Borba
Wanessa Larissa Lourenço de Albuquerque
Orientadora: Karla Theonila Vidal Maciel Freitas
1. RESUMO
O texto apresenta uma abordagem sobre a implementação da inteligência artificial nas empresas. A questão de pesquisa abordada foi a seguinte: quais são as vantagens e os desafios enfrentados pela inteligência artificial quando implementada no ambiente empresarial? O objetivo geral foi analisar o progresso da tecnologia que deu origem à inteligência artificial e investigar as vantagens e desafios enfrentados pelas empresas ao adotar essa nova tecnologia. O artigo foi elaborado com base em uma pesquisa qualitativa de natureza bibliográfica. Inicialmente, observou-se que a inteligência artificial apresenta uma série de vantagens em relação aos desafios associados a ela. No entanto, as empresas precisam estar preparadas para adotar essa nova tecnologia e adaptar-se a ela. Os resultados obtidos incluíram um estudo de caso de uma empresa, no qual foram identificados diversos benefícios proporcionados pela inteligência artificial dentro do ambiente empresarial, destacando como as organizações podem utilizar essa tecnologia a seu favor.
Palavras-chave: Inteligência artificial, Empresas, Tecnologia.
2. INTRODUÇÃO
Nos últimos anos, a inteligência artificial surgiu para transformar o mundo dos negócios, prometendo revolucionar a maneira como as empresas operam, competem e criam valor para os clientes. De algoritmos de aprendizado de máquina a sistemas de processamento de linguagem natural e robótica avançada, a IA está se tornando uma peça fundamental de todos os setores das organizações.
A crescente disponibilidade de dados, o poder digital cada vez maior e os avanços na pesquisa de IA estão incentivando um movimento de inovação empresarial, onde as empresas estão explorando ativamente o potencial da IA para automatizar processos, aprimorar a tomada de decisões e personalizar experiências de clientes.
No entanto, enquanto o potencial da IA para transformar os negócios é imenso, sua implementação pode gerar desafios. Desde questões éticas até preocupações com privacidade e segurança, as empresas enfrentam uma série de considerações críticas ao adotar e integrar a IA em suas operações.
Neste artigo, serão exploradas as tendências e os desafios da implementação da inteligência artificial nas empresas. Serão analisados os benefícios que a IA pode trazer, será observado estudo de caso e seu impacto em diferentes setores e serão discutidas as implicações éticas e sociais do uso generalizado da IA no ambiente empresarial.
3. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Durante a II Guerra Mundial, a inteligência artificial surge como resposta à necessidade das máquinas possuírem capacidades de pensamento semelhantes às dos humanos. Desde então, a IA progrediu e beneficiou organizações, empresas e até governos. Sua definição abrange áreas como processamento de imagens, robótica, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. (DA SILVA, et al. 2019 apud PEREIRA, 2021, p. 10).
De acordo com Marques (2017), a inteligência artificial (IA) está extremamente presente nos ambientes corporativos, principalmente devido ao seu papel fundamental em auxiliar em atividades repetitivas. Essas tarefas, se realizadas exclusivamente por funcionários, poderiam levar ao cansaço e desânimo. No entanto, com o uso da IA, esse processo pode se tornar significativamente menos maçante e mais eficiente.
A inteligência artificial (IA) tem sido aplicada em diversos setores, como finanças, educação, saúde e negócios, impulsionando a inovação e aprimorando custos, produtividade e flexibilidade. Sua implementação no atendimento ao cliente e nas interações comerciais trouxe a introdução de chatbots como Siri, Alexa e Cortana, permitindo respostas instantâneas e personalizadas, embora haja preocupações quanto à limitação da interação humana. Além disso, a IA influencia estratégias de marketing ao facilitar a comunicação com os consumidores e na gestão de vendas, abordando desafios como dados incompletos. A fusão entre IA e ciência de dados tem beneficiado a eficiência da produção e a precisão das previsões de vendas, apesar da resistência à adoção da digitalização e IA. Contudo, a IA possui o potencial de remodelar operações empresariais, aumentando a eficiência, personalização e automação de processos (SOUZA, 2023).
A aplicação da inteligência artificial na gestão de vendas trouxe mudanças significativas, abordando problemas cruciais como a precisão dos dados, a colaboração entre os departamentos de vendas e marketing, e a administração de grandes volumes de informação. As abordagens tradicionais enfrentam desafios como registros de clientes incompletos e desatualizados, o que dificulta a tomada de decisões eficazes na indústria. Além disso, a IA tem facilitado a cooperação interdepartamental, otimizando as interações com os clientes e garantindo atualizações confiáveis das informações (VLADIMIROVICH, 2020, p.1-10).
Segundo o autor:
A integração da inteligência artificial na gestão de vendas resolve os problemas de dados incompletos e não confiáveis, falta de interação entre os sistemas de marketing e vendas e crescimento dinâmico do volume de dados pessoais, conforme comprovado pela análise de eficiência econômica do estudo (VLADIMIROVICH, 2020, p.1-10).
Os algoritmos são frequentemente utilizados na gestão de vendas, e seu emprego tem se expandido no setor privado devido à crescente importância econômica e social que desempenham, simplificando o processamento de informações e dados. A sociedade está passando por transformações significativas e modernizações em diversos setores, conforme discutido em outras partes deste trabalho.
Conceitualmente, utilizando-se de definição trazida da programação, algoritmos são “uma sequência ordenada e sem ambiguidade de passos para a resolução de um problema”. (RIBEIRO, 2019, p. 40).
Uma sequência ordenada implica que cada passo contribua para a solução final do problema, garantindo assim a efetividade de cada etapa. Além disso, a clareza é crucial, de modo que não haja ambiguidade quanto ao significado de cada passo na resolução do problema. Isso implica que cada etapa deve ser livre de ambiguidade e falta de clareza. Após receber todas as informações necessárias, o algoritmo processa esses dados e, em um tempo finito, fornece uma saída como solução para o problema. No entanto, para além de algoritmos eficientes, é necessário ter dados eficientes para refletir adequadamente a complexidade do mundo real, mesmo que os algoritmos sejam uma simplificação das inúmeras variáveis presentes nele. (RIBEIRO, 2019).
Várias empresas têm se utilizado da IA para melhorarem a sua eficiência. Dentre as empresas mais conhecidas mundialmente está a Amazon, que aposta nos estudos e aplicações da IA nas mais diversas atividades.
Considerando que a Amazon sempre teve como pilar a inovação e a exploração das oportunidades proporcionadas pela internet, a inteligência artificial (IA) não ficou de fora das pesquisas da empresa, e suas funcionalidades são amplamente utilizadas no dia a dia. Isso inclui a geração de recomendações de compra de produtos e a união de comportamentos de clientes com perfil semelhante, entre outras aplicações. A partir do uso desses algoritmos, a Amazon consegue analisar o comportamento individual dos clientes para oferecer recomendações personalizadas, antecipar tendências de moda e destacar rapidamente os itens relevantes (KAVINSKI, 2020).
A ascensão da inteligência artificial (IA) desde sua concepção durante a II Guerra Mundial até os dias atuais representa um marco significativo na evolução tecnológica. Ao longo do tempo, a IA tem se consolidado como uma ferramenta indispensável para organizações e empresas, oferecendo soluções inovadoras e eficientes em uma ampla gama de setores. No entanto, as opiniões sobre o papel e o impacto da IA divergem, com alguns líderes destacando seu potencial para ampliar as capacidades humanas, enquanto outros alertam para os desafios éticos e sociais que ela apresenta. Nesse contexto, é fundamental adotar uma abordagem equilibrada e responsável no desenvolvimento e na implementação da IA, garantindo que seus benefícios sejam maximizados e seus riscos mitigados.
De acordo com Elon Musk a inteligência artificial não substituirá os humanos, mas sim ampliará a capacidade de resolver problemas complexos de forma mais eficiente. Juntamente, Andrew Ng concorda com a citação de Elon Musk e menciona que a inteligência artificial é a nova eletricidade, ele comenta que ela irá transformar todos os setores da sociedade e impulsionar o progresso humano de uma forma sem precedentes. Em contrapartida, Max Tegmark fala que a inteligência artificial é como fogo pois pode ser uma grande ferramenta, porém pode ser muito perigosa se não for controlada.
A ascensão da inteligência artificial (IA) desde sua concepção durante a II Guerra Mundial até os dias atuais representa um marco significativo na evolução tecnológica. Ao longo do tempo. Nesse contexto, é fundamental adotar uma abordagem equilibrada e responsável no desenvolvimento e na implementação da IA, garantindo que seus benefícios sejam maximizados e seus riscos mitigados.
4. METODOLOGIA
Neste artigo, será realizada uma análise descritiva baseada em pesquisa bibliográfica sobre o tema, com o objetivo de descrever os benefícios e as dificuldades na implementação do uso de inteligência artificial. Como estudo de caso, será explorada a implementação de sistemas de recomendação baseados em IA pela empresa Amazon, destacando os benefícios dessa tecnologia na personalização da experiência do cliente e no aumento das vendas da empresa.
5. DESCRIÇÃO E ANÁLISE DE DADOS
A implementação da Inteligência artificial (IA) nas empresas tornou-se uma tendência crescente em diversos setores da economia. Nos últimos anos, houve um aumento significativo no interesse e investimento em IA por parte das empresas, impulsionado pela disponibilidade de grandes volumes de dados, avanços na tecnologia de computação e desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados.
Mesmo com todas as vantagens da IA, ainda existem alguns desafios a serem enfrentados dentro da empresa com a nova adesão da inteligência artificial. Um deles é a mudança do sistema dentro de toda a empresa, a instalação de um novo software, o medo dos diretores em relação aos funcionários não saberem manusear a nova tecnologia, implementar um sistema com alta segurança para proteção de dados da empresa.
Porém existem uma gama de benefícios que a inteligência artificial promove para as empresas. A tomada de decisões aprimoradas, a automação de tarefas repetitivas, a eficiência operacional, a assistência virtual, esses são alguns dos benefícios que a IA proporciona para as empresas que decidiram aderir a essa tecnologia que vem refletindo positivamente dentro das organizações.
Um exemplo de implementação real de inteligência artificial é o caso da empresa de comércio eletrônico Amazon e seu uso extensivo de sistemas de recomendação.
A Amazon utiliza algoritmos de IA para analisar o comportamento de compra de seus clientes, histórico de navegação, preferências e outras informações relevantes. Com base nesses dados, os sistemas de recomendação da Amazon são capazes de prever com precisão os produtos que um cliente pode estar interessado em comprar.
O algoritmo de recomendação da Amazon começou a se destacar em 2003 com o artigo “Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering”, escrito pelos pesquisadores Greg Linden, Brent Smith e Jeremy York. Em contraste com a filtragem colaborativa baseada no usuário, que se concentrava nas semelhanças entre os clientes, o algoritmo da Amazon se baseava em correlações entre produtos.
Ao invés de comparar históricos de compra de clientes, o algoritmo revisava os históricos de compras recentes do visitante e identificava itens relacionados. A equipe descobriu que essa abordagem, baseada na relação entre produtos, oferecia melhores recomendações e vantagens computacionais significativas.
Na busca por medir a afinidade entre produtos, os pesquisadores da Amazon se depararam com uma questão crucial: como avaliar o parentesco de forma precisa e relevante. A abordagem simplista de contar quantas vezes os compradores do item A também adquiriram o item B não seria suficiente. Tal método resultaria em recomendações generalizadas.
Diante desse desafio, os pesquisadores optaram por uma métrica mais refinada: a probabilidade diferencial. Essencialmente, essa métrica estabelece uma relação entre os itens A e B com base na probabilidade de que os compradores de A também adquiram B, comparada à média de compras dos clientes da Amazon. Em outras palavras, o item B está relacionado ao item A se os compradores de A demonstrarem uma probabilidade significativamente maior de adquirir B do que a média dos clientes da plataforma.
Ao adotar essa abordagem, os pesquisadores conseguiram capturar de forma mais precisa e sutil as relações entre os produtos, levando a recomendações mais relevantes e personalizadas. Quanto maior a diferença de probabilidade entre os itens, mais forte é a relação entre eles, permitindo que o algoritmo identifique padrões de compra e preferências dos clientes de maneira mais eficaz. Assim, a métrica de parentesco baseada em probabilidades diferenciais não apenas aprimora a precisão das recomendações, mas também melhora significativamente a experiência do cliente ao fornecer sugestões mais alinhadas com seus interesses e necessidades específicas.
Desde então, a Amazon tem continuado a aprimorar seus algoritmos de recomendação, explorando novas abordagens para tornar as recomendações mais úteis para os clientes. Um exemplo disso foi o uso de redes neurais profundas para preencher matrizes e prever as preferências dos clientes, resultando em melhorias significativas no algoritmo de recomendação de filmes para os clientes do Prime Video.
Embora os algoritmos continuem a evoluir, os pesquisadores da Amazon permanecem comprometidos em encontrar novas maneiras de melhorar a experiência do cliente na plataforma, garantindo que as recomendações sejam precisas e úteis.
Como resultado dessa implementação de inteligência artificial, a Amazon foi capaz de melhorar significativamente a experiência de compra de seus clientes, aumentando as taxas de conversão e as vendas. Os clientes se beneficiam ao receber recomendações personalizadas que correspondem às suas preferências, enquanto a Amazon aumenta suas vendas e fideliza os clientes por meio de um serviço mais personalizado e eficiente.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A implementação da inteligência artificial (IA) nas empresas apresenta-se como uma tendência inevitável e promissora em diversos setores da economia. Ao longo deste estudo, exploramos as principais tendências e desafios associados à adoção da IA no ambiente empresarial, examinando suas implicações teóricas, práticas e éticas.
Foi revelado que a IA desempenha um papel fundamental na transformação digital das organizações, oferecendo uma gama diversificada de benefícios, desde a automação de processos repetitivos até a melhoria da tomada de decisões e a personalização da experiência do cliente. Através de estudos de caso, como a implementação de sistemas de recomendação baseados em IA pela Amazon, foi observado como essa tecnologia pode impulsionar significativamente o desempenho empresarial, aumentando as vendas e a satisfação do cliente.
É fundamental reconhecer que a implementação bem-sucedida da IA requer não apenas investimentos em tecnologia e infraestrutura, mas também uma mudança cultural e organizacional que promova a aceitação e adaptação às novas formas de trabalho. Além disso, é essencial adotar uma abordagem ética e responsável no desenvolvimento e uso da IA, garantindo que ela seja usada para promover o bem comum e evitar consequências negativas para a sociedade.
Portanto, conclui-se que a implementação da inteligência artificial nas empresas é um processo complexo e que requer uma abordagem abrangente e estratégica. Ao reconhecer e enfrentar os desafios, enquanto capitaliza as vantagens oferecidas pela IA, as empresas podem posicionar-se para o sucesso e a inovação contínua em um mundo cada vez mais digitalizado e orientado por dados
REFERÊNCIAS
DA SILVA, N. G.; DE OLIVEIRA, W. D.; JÚNIOR, F. T. A.. Inteligência artificial e sua relação com recursos humanos. Revista de Empreendedorismo e Gestão de Micro e Pequenas Empresas, v. 4, n. 01, p. 58-66, 2019.
KAVINSKI, Alexandre. Como a Amazon usa Inteligência Artificial em tudo que faz. Ecommerce-Brasil. Matéria publicada em 03/03/2020. Disponível em: . Acesso em 11 de mar de 2024.
MARQUES, José Roberto. Inteligência artificial: vantagens e desvantagens quanto ao seu uso. Ibccoaching, 6 de dez. 2017. Disponível em: <https://www.ibccoaching.com.br/portal/artigos/inteligencia-artificial-vantagens-desvantagen s-quanto-seu-uso/> Acesso em:28 fev. 2024.
RIBEIRO, João A. Introdução à Programação e aos Algoritmos. Grupo GEN, 2019.9788521636410. Disponível em: . Acesso em: 13 mar 2024.
SOUZA, JOÃO. Uso da inteligência artificial nas organizações: Um estudo sobre o caso Amcham, São Paulo, 2023.
VLADIMIROVICH, K. (2020, p.1-8). Future marketing in B2B segment: integrating artificial intelligence into sales management. Disponível em: https://doi.org/10.31435/rsglobal_ijite/30092020/7149. Acesso em: 12 mar. 2024.