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Como usar a IA a seu favor por mais eficiência operacional e produtividade

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando a forma como as empresas operam e definem seus rumos em todo o mundo. Sua capacidade de processar grandes volumes de dados rapidamente e identificar padrões complexos a torna uma ferramenta poderosa para detectar deficiências operacionais e de governança, tornando as organizações mais eficientes, competitivas e resilientes.

Ao aproveitar as capacidades da IA, as companhias podem tomar decisões mais inteligentes, reduzir riscos e melhorar seus resultados. A aplicação dessa tecnologia em múltiplas áreas não só melhora a eficiência e a eficácia das operações, mas também fortalece a governança ao proporcionar uma visão mais precisa e em tempo real do estado da empresa, permitindo uma resposta rápida a potenciais problemas.

Entretanto, tirar a IA da teoria e colocá-la na prática, associada a outros métodos e tecnologias em favor da eficiência, demanda estratégia e conhecimento. Quando falamos em otimização na área operacional, há inúmeros processos e dois caminhos claros: o primeiro é o da automatização pura e simples, por meio de ferramentas de Automação Robótica de Processos (RPA, na sigla em inglês) – tecnologia que usa robôs de software para automatizar tarefas repetitivas e manuais, realizadas por seres humanos em sistemas empresariais.

O outro caminho trata da identificação dos processos e se as melhores práticas estão sendo de fato adotadas. Todo esse mapeamento e questionamento dentro de um benchmark de mercado é muito importante, e nesta ação a IA pode auxiliar consideravelmente, apontando de maneira preditiva quais etapas estão otimizadas e quais são aquelas que não geram o valor adequado, comparando com companhias do mesmo setor, prevenindo falhas e sugerindo melhorias em torno de gargalos e fluxos de trabalho.

O impacto positivo para combater deficiências operacionais com a IA também envolve automatizar tarefas repetitivas (a IA libera os profissionais para se concentrarem em atividades que exigem mais criatividade e análise) e a redução de erros (a automação de tarefas reduz a possibilidade de erros humanos, aumentando a precisão dos processos). Some-se a isso análises em tempo real em torno de fraudes, gerenciamento de riscos, e a análise de sentimentos.

Nada como exemplos práticos para ilustrar do que estamos tratando aqui. Na indústria, a IA pode impactar positivamente o funcionamento de todo o maquinário, analisando dados de sensores e indicando manutenções preventivas, evitando a paralisação das atividades. Para bancos e seguradoras, padrões de comportamento podem auxiliar na identificação de fraudes em solicitações financeiras e de indenização.

Além disso, a IA pode contribuir de forma significativa na automação de projetos dos clientes, padronizando interpretações de acordo com os parâmetros estabelecidos, trazendo resultados mais personalizados, com maior eficiência, redução de custos e satisfação.

Podemos concluir, desta maneira, que quanto mais automatizado o processo de uma empresa, menor é o impacto da deficiência operacional. Isto porque a automação está apta a pegar o erro e reprocessar, no que seria um cenário ideal. Se o volume de retrabalho não é considerável ou o tempo para isso é pequeno, temos uma deficiência até aceitável, porém é importante avaliar o grau de maturidade de cada organização.

Neste mesmo sentido, vale ressaltar que a IA ou a tecnologia não tem o poder de questionar e criticar. A máquina aprende o que lhe é ensinado, mas existem situações que envolvem viés ou ética junto aos algoritmos, e é aí que o fator humano se impõe como fundamental. É necessário sempre haver alguém capaz de olhar, redirecionar e dar o feedback para as ferramentas de tecnologia, por isso treinamentos e capacitações constantes não podem ser minimizados.

Do chão de fábrica até os setores de TI, a eficiência operacional com IA e machine learning, para citar apenas duas tecnologias possíveis, é essencial em um ambiente de forte concorrência e clientes cada vez mais exigentes por entregas personalizadas. Com melhor tomada de decisão, mais eficiência e custos otimizados, temos um ecossistema íntegro e próximo aos mais altos retornos almejados por todo e qualquer negócio. Mas, para obter esse resultado, entender os processos, medir, automatizar e ter uma governança estruturada presente é imprescindível.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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Rodrigo Otero
Rodrigo Otero
Rodrigo Otero é COO da GFT Technologies no Brasil.
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