A inteligência artificial (IA) migrou da ficção científica para experimentos de laboratório e, agora, para operações reais de negócios. A maioria das pessoas já encontra essas tecnologias ao ler recomendações de produtos na Amazon, receber alertas automáticos de fraude de empresas de cartão de crédito, ou ao solicitar que o assistente Google toque determinada música. Mas a IA também está atuando de maneiras menos visíveis, como, por exemplo, ao avaliar a pontuação do cliente para obtenção de créditos e financiamentos, na análise de pedidos de garantia para descobrir problemas de produção, na cadeia de fornecimento, na classificação dos trabalhos universitários e até mesmo para ajudar os tribunais a determinar como julgar e definir sentenças criminais.

As empresas ainda estão nos estágios iniciais da adoção da IA e aprendendo como pôr essa tecnologia para funcionar. O desafio hoje é menos sobre entender questões técnicas e capacidades tecnológicas, e mais sobre a elaboração de uma estratégia, determinando as estruturas de práticas necessárias para a “IA responsável”, acelerando a mudança de experimentos para inteligência artificial em escala real de adoção.

As empresas precisarão agir em várias frentes para conseguir benefícios significativos para os negócios com inteligência artificial. Os principais itens da agenda incluem:

1. Formular estratégias de IA: elas devem focar em oportunidades que prometam valor mensurável – não apenas custos reduzidos e aumento de receita, mas também benefícios como melhor atendimento ao cliente, entrada em novas linhas de negócios e experiências aprimoradas dos colaboradores. É especialmente importante que as estratégias tenham uma visão centrada no humano da IA, para que as máquinas possam funcionar com sucesso ao lado e para as pessoas.

2. Desenvolver estruturas de governança: as empresas precisarão trabalhar proativamente para garantir que a tomada de decisão seja transparente para os envolvidos, que a IA ganhe confiança, evitando erros e vieses orientados por dados, e seja personalizada e capaz de fornecer suporte relevante e sensível ao contexto, de forma similar à interação com seres humanos.

3. Criar e manter aplicações de IA responsáveis: dado seu poder e potencial, as preocupações éticas com inteligência artificial precisam ser entrelaçadas em tudo o que as empresas fazem com a tecnologia. Isso significa construir sistemas de IA de forma ética e, em seguida, fornecer supervisão para garantir que esses sistemas operem corretamente ao longo do tempo, mesmo quando as aplicações de inteligência artificial aprendem e evoluem. Para ter sucesso, as empresas precisarão impulsionar seus esforços relacionados à ética desde o início, já que a IA toca cada vez mais partes dos negócios e da sociedade.

Em suma, a inteligência artificial opera no mundo real. As empresas que não encontrarem soluções nessas áreas poderão ver seus esforços de IA ficarem aquém das expectativas ou falharem completamente. Esse fator, por sua vez, tem o potencial de irritar os clientes, alienar colaboradores, prejudicar a reputação da marca, bem como gerar perda de oportunidades de negócios, fazendo as empresas ficarem atrás dos concorrentes na corrida para liberar o vasto potencial de negócios da inteligência artificial.

De muitas maneiras, essas considerações em relação à confiança, transparência, ética e abordagem com foco no ser humano são mais críticas e complexas do que aquelas relacionadas ao desenvolvimento e execução da tecnologia em si. Mas elas são absolutamente críticas para o sucesso da IA, porque determinarão o quão bem essas tecnologias podem ser utilizadas para impulsionar os objetivos de negócios.