Eduardo Mastranza, EMEAI Lead AI, D&A and Cybersecurity Executive Partners da Gartner, e Ricardo Chaves, Chief AI Officer do Banco BPI, partilharam perspetivas sobre o estado atual da adoção da IA nas organizações.

Para Eduardo Mastranza, o problema central da maioria das iniciativas de IA nas empresas está na falta de alinhamento entre os investimentos tecnológicos e os objetivos de negócio.

“Muitos dos investimentos estão a tentar poupar tempo mas os CEOs e CFOs não ficam satisfeitos porque querem impactos mais tangíveis.”

Isto porquê? Porque poupar tempo raramente aparece no balanço. O que os líderes de topo procuram são reduções de custos concretas ou crescimento do volume de negócio e as equipas técnicas, por vezes, têm dificuldade em fazer essa tradução.

Poupar dinheiro pode ser mais importante do que poupar tempo, ao mesmo tempo que permite aumentar o volume de negócio de forma mais eficiente.

Segundo Mastranza, o desafio passa pela falta de capacidade das equipas técnicas de ligar aquilo que pretendem fazer aos objetivos estratégicos da organização. Não basta construir boas soluções, é preciso comunicar e medir como essas tecnologias se alinham, efetivamente, ao crescimento do negócio e à redução de custos.

O “poço da desilusão” está a chegar

A Gartner é conhecida pelo seu conceito de Hype Cycle (uma representação gráfica do ciclo de entusiasmo em torno de novas tecnologias). Segundo Eduardo, a inteligência artificial generativa está neste momento no topo do ciclo mas a queda pode ser rápida.

“Isto está mesmo no topo do hype, porque há muito entusiasmo, demais. Inevitavelmente, o entusiasmo cai muito rapidamente e nós chamamos-lhe o poço da desilusão.”

O especialista em IA alerta que esta desilusão vai acontecer porque muitas organizações não estão a ver o retorno esperado. A solução não passa por acelerar a adoção a qualquer custo, mas por perceber onde a IA pode, de facto, empoderar pessoas e processos-chave, e não substituí-los prematuramente.

Há, no entanto, uma outra dimensão da IA (a mais ligada a modelos analíticos preditivos) que Eduardo considera mais sólida e promissora, embora igualmente exigente em termos de skills técnicos e qualidade de dados.

“Um líder de IA não pode ser um puro tecnológico”

Quando questionado sobre a importância de um AI Leader dentro das organizações, Mastranza foi direto: é necessária uma pessoa que defina a estratégia e garanta que todas as componentes estão orquestradas. Mas o perfil ideal não é o de um puro tecnológico.

A coisa mais importante é ter um profundo conhecimento do negócio, não pode ser só inteligência artificial. Tem que juntar: inteligência artificial, negócio e, efetivamente, skills de IT.

O exemplo dado foi o do próprio Ricardo Chaves, do BPI: “É uma pessoa de negócio, sabe muito bem o negócio e também a tecnologia e é por isso que o BPI consegue resultados.”

Para além de dominar a estratégia, o líder de IA tem de ser capaz de comunicar com os stakeholders que decidem os investimentos e de orquestrar todas as peças envolvidas na transformação.

Três prioridades para os próximos anos

Eduardo Mastranza traçou também, as principais tendências para os próximos três anos:

  1. Criar mecanismos internos para avaliar rapidamente o retorno do investimento em IA
  2. Trabalhar a literacia de IA e a cultura organizacional, as pessoas que receiam que a IA vá eliminar o seu posto de trabalho representam uma barreira real à adoção;
  3. Investir na qualidade dos dados, sem dados sólidos, nenhum modelo de IA, generativo ou analítico, produz respostas fiáveis.

A estes três pontos, o especialista acrescenta uma condição transversal: o alinhamento constante dos investimentos em IA à estratégia da organização. Quem não o fizer corre o risco de ver os seus líderes de dados e IA serem substituídos por novos talentos que consigam garantir esse alinhamento.

Sobre literacia, os dados são esclarecedores: organizações com maior literacia em IA registam até 20% mais de retorno financeiro do que as suas congéneres.

O caminho do BPI

No Banco BPI, Ricardo Chaves, chief AI officer, garante que a adoção da IA já começou a produzir resultados mensuráveis. Na área comercial, por exemplo, os modelos de propensão permitiram identificar os clientes com maior probabilidade de adquirir cada produto no momento certo, levando as taxas de conversão a duplicar (ou mesmo a mais do que duplicar).

No Document AI (tecnologia de inteligência artificial que analisa, lê e extrai automaticamente informação de documentos), os resultados são ainda mais impactantes com poupanças de custos que, em processos maduros, podem atingir os 70%.

Há uma poupança de custos que é direta, porque temos de falar de operações intensivas de documentos e as pessoas deixam de ser as que extraem os dados, mas sim aquelas que controlam quando o sistema alerta que eventualmente não fez com a qualidade certa.

O segredo? “As áreas de destino têm de querer mudar”

Para Ricardo Chaves, a principal lição dos últimos quatro anos é organizacional: a transformação com IA não pode ser liderada pela equipa de IA. Tem de ser liderada pelas áreas que vão ser transformadas.

“Têm que ser as áreas de destino que têm de formar a convicção e a vontade de transformar a sua área com a Inteligência Artificial.”

No BPI, isso traduziu-se em equipas transversais (IA, operações e IT) a trabalhar no mesmo espaço físico, sob liderança das áreas de negócio. O que resultou em planos diretamente ligados a objetivos mensuráveis, sem as clássicas divergências entre quem constrói os modelos e quem os deve utilizar.

A área de operações é hoje a que apresenta maior impacto real. As vendas, embora mais lentas a arrancar por exigirem uma mudança cultural profunda, estão agora a escalar massivamente, fruto de dois anos de testes e construção de confiança interna.

A importância do “realismo” como vantagem competitiva

Um dos temas centrais da intervenção do chief AI Officer do BPI, foi o do realismo na gestão de expectativas. Ao fim de quatro anos de experiência, o BPI consegue hoje explicar a cada área de negócio qual o“caminho das pedras” para atingir os resultados pretendidos, incluindo os períodos de ineficiência transitória que qualquer implementação séria implica.

Num setor como a banca, a margem para erro é nula. Um agente de IA que responda mal a 1% das questões sobre saldos é inaceitável. Por isso, o BPI adota uma abordagem de “shadow”, o modelo corre em paralelo com o processo existente até que a confiança nos resultados seja total.

Aprender com os erros

Ricardo Chaves partilhou ainda um caso de insucesso com um piloto de machine learning preditivo que funcionou bem numa base de dados local, gerou entusiasmo e depois falhou na produção por falta de infraestrutura. O erro serviu para aprender que, avançar sem as condições necessárias, cria expectativas que não se conseguem cumprir, prejudicando a credibilidade das equipas e da própria tecnologia.

No que respeita ao impacto nos postos de trabalho, um dos temas mais sensíveis em torno da IA, o especialista em IA considera que, por enquanto, há reforço e não substituição. Equipas com muitas tarefas passaram a conseguir dar conta do trabalho. Programadores que utilizavam o “Copilot” viram os custos de desenvolvimento cair cerca de 20%.

Não conheço nenhum banco que esteja folgado na parte de desenvolvimento de IT estão todos debaixo de água. Com desenvolvimentos regulatórios, sistemas legacy a atualizar e um ritmo elevado de mudança, a IA está a entrar para colmatar lacunas, não para eliminar equipas.

As perspetivas de Eduardo Mastranza e Ricardo Chaves convergem num ponto essencial: a inteligência artificial tem potencial transformador real mas esse potencial só se concretiza quando existe alinhamento estratégico, liderança adequada, cultura organizacional preparada e dados de qualidade.

O entusiasmo em torno da IA é compreensível. Mas como o Hype Cycle da Gartner sugere, e como a experiência do BPI confirma, o caminho entre a promessa e o impacto real é mais longo, mais exigente, e mais organizacional do que tecnológico. Quem perceber isso mais cedo terá, inevitavelmente, vantagem.

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