Instituto Pensar - Uma solução bidimensional

Uma solução bidimensional

por Greg Fleming0 em 8/11/2018.

Para garantir funcion√°rios mais felizes e produtivos, as empresas precisam mudar de um modelo de "pessoas apoiadas por tecnologia" para uma "tecnologia apoiada por pessoas", diz um estudo recente da KPMG.

A automação inteligente está preparada para transformar digitalmente as empresas e isso terá impacto sobre os papéis dos funcionários, e as descobertas sugerem que muitas empresas não estão preparadas.

"Muitas empresas tradicionais com abordagens legadas correm o risco de ficar atrás de empresas que conquistam o primeiro digital, se permanecerem com o status quo", diz o líder de Justiça Cliff de iniciativas de automação cognitiva na KPMG.

"√Č necess√°ria uma transforma√ß√£o abrangente de modelos operacionais e de neg√≥cios para competir em seu pr√≥prio mercado no n√≠vel em que a Tesla ou a Amazon o fazem."

IA inclui intelig√™ncia artificial, aprendizado de m√°quina e tecnologia rob√≥tica que pode tomar decis√Ķes, interagir e aprender em um n√≠vel humano. Foi recentemente a prov√≠ncia da fic√ß√£o cient√≠fica, mas agora faz parte da vida cotidiana - pense em assistentes de bancos virtuais e exames m√©dicos revisados ​​por algoritmos treinados.

"A maneira como organizamos e fazemos negócios está mudando devido a IA e outras rupturas digitais." Pic Getty.

Pesquisadores entrevistaram 80 executivos de empresas de v√°rias ind√ļstrias na Am√©rica do Norte, Europa Ocidental e regi√£o da √Āsia-Pac√≠fico sobre suas experi√™ncias na ado√ß√£o de IA e suas perspectivas futuras.

"A maneira como organizamos e fazemos negócios está mudando devido a IA e outras rupturas digitais", diz o professor Ilan Oshri, da Universidade de Auckland Business School, que participou do estudo.

"As tentativas fragmentadas de introduzir o IA como "complementos" ou substitui√ß√Ķes para processos existentes simplesmente n√£o o reduzir√£o. As empresas precisam considerar duas dimens√Ķes ao buscar solu√ß√Ķes inteligentes de automa√ß√£o: seus modelos de neg√≥cios e sua estrutura de dados".

Ele diz que as empresas que ainda n√£o iniciaram a transforma√ß√£o digital provavelmente n√£o se beneficiar√£o significativamente da onda de solu√ß√Ķes de IA; No entanto, nem tudo est√° perdido.

"Ao considerar uma mudança gradual para as plataformas digitais como um serviço, até mesmo empresas com sistemas legados ainda podem alcançar uma transformação significativa em termos de se tornar um negócio voltado para dados e um modelo de negócio inovador."

O professor Oshi acredita que ainda n√£o est√° claro como a sociedade ser√° afetada pela automa√ß√£o e as indica√ß√Ķes da IA ​​sugerem que a tecnologia est√° avan√ßando mais r√°pido que as preocupa√ß√Ķes √©ticas.

"As necessidades de neg√≥cios est√£o desafiando as conven√ß√Ķes tradicionais de emprego", diz ele. "√Č responsabilidade de acad√™micos, profissionais e formuladores de pol√≠ticas moldar ativamente a nova realidade criada pela automa√ß√£o inteligente".

Os autores do estudo acreditam que as empresas precisarão criar "centros de excelência" para capacitar funcionários e recrutar especialistas, e algumas perdas de emprego são inevitáveis.

Apesar das potenciais perdas de emprego, há benefícios para os funcionários - liberando-os das tarefas de rotina e incentivando-os a assumir um trabalho mais estratégico e significativo.

"Em √ļltima an√°lise, humanos e rob√īs virtuais trabalhar√£o lado a lado", afirma o autor do relat√≥rio.

Mas os trabalhadores de carne e osso t√™m a vantagem sobre seus hom√≥logos de AI em uma √°rea. O relat√≥rio afirma que, embora os rob√īs possam analisar dados e responder a perguntas, com frequ√™ncia mais eficiente do que os humanos, o que os rob√īs n√£o conseguir√£o fazer √© definir as quest√Ķes e os problemas que precisam ser resolvidos ou priorizar as solu√ß√Ķes.

Seu negócio está pronto para IA?
■ O uso de IA √© transformador e baseado no uso de novas m√°quinas e fontes de dados. Como resultado, as empresas precisar√£o de projetos e arquiteturas inteiramente novos para modelos operacionais e modelos de neg√≥cios.

■ Desenvolver casos de neg√≥cios s√≥lidos para garantir o valor do investimento e manter as expectativas entre promessas de implanta√ß√£o e capacidade de investimento.

■ Pense em maneiras de interromper os neg√≥cios internamente, mantendo opera√ß√Ķes comerciais ininterruptas.

■ A prontid√£o para IA √© baixa, com quase dois ter√ßos dos entrevistados indicando falta de talento interno e meio lutando para definir metas e objetivos claros para IA.

■ A maioria das organiza√ß√Ķes est√° nos est√°gios iniciais de saber onde priorizar a implanta√ß√£o.

■ Muitos entrevistados esperam aumentar significativamente o investimento em IA nos pr√≥ximos cinco anos, mas os autores do relat√≥rio duvidam que isso seja suficiente.

■ Na virada da pr√≥xima d√©cada, cerca de um ter√ßo dos empregos ser√° impactado pela IA.

fonte KPMG



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