Três casos de utilização de aprendizagem automática

Líderes de TI partilham como estão a usar a tecnologia para gerar ideias empresariais e novos serviços. E oferecem alguns conselhos.

Os benefícios de poucas tecnologias são, neste momento, tão propalados do que os da inteligência artificial (IA) e da aprendizagem automática (AA), as quais imitam o comportamento da mente humana para ajudar as empresas a melhorar as operações comerciais. Para as empresas em transformação digital, a IA e a AA são vistas como tecnologias base, orientadas à disponibilização de novos serviços.

O marketing agressivo sobre a matéria provocou uma vaga promocional hiperbólica em torno dessas tecnologias emergentes. Restaurantes, retalhistas e companhias aéreas estão a implantar “chatbots” capazes de atender humanos, em certos processos.

A IBM sustenta que a sua principal tecnologia de IA, a plataforma Watson, tem o potencial de descobrir a cura geral para o cancro. Mas aparentemente a máquina está aquém das promessas, para já.

A diferença entre ambição e execução no segmento AI / ML é grande na maioria das empresas, de acordo com novos dados de um estudo da MIT Sloan Management Review e do Boston Consulting Group. Para o mesmo foram inquiridos mais de três mil executivos, gestores e analistas em todo o mundo.

Mas apenas cerca de 20% dos executivos entrevistados dizem que suas empresas incorporaram alguma forma de IA. Além disso, menos de 39% têm uma estratégia de IA em acção. No entanto, 85 % desses executivos estão convencidos de que a IA permitirá às suas empresas obter ou manter uma vantagem competitiva.

Reconhecendo a oportunidade além de experimentarem alguns CIO estão até a patentear novas ferramentas de IA e AA. Três partilharam os seus pontos de vista sobre o tema, além de conselhos específicos.

Banca assente em melhores informações sobre os clientes

Como muitos grandes bancos, o US Bank tem uma grande quantidade de dados do cliente, mas tinha dificuldade em obter informações performativas ​a partir desses dados. Bill Hoffman, director de analítica da instituição dos EUA, está a trabalhar para mudar isso.

Nos últimos meses, usou a tecnologia Einstein da Salesforce.com para aumentar as capacidade de personalização na operação de retalho para PME, no atacado, nas unidades de banca comercial.

Por exemplo, se um cliente tiver pesquisado no site do banco sobre empréstimos hipotecários, um agente de atendimento ao cliente pode acompanhá-lo na próxima vez que a pessoa visitar uma filial. Mas a iniciativa também ajuda a instituição a descobrir padrões que os humanos não conseguem.

O software pode recomendar, por exemplo, que os agentes liguem a um potencial cliente, de um sector específico na quinta-feira entre as 10 e as 12 da manhã, porque a essa hora ela estará mais propenso a atender. A Einstein também pode colocar um convite de calendário na agenda dos agentes para lembrá-los de que podem ligar ao candidato na quinta-feira seguinte.

Essas capacidades chegam ao núcleo do que muitas organizações de serviços financeiros estão a tentar fazer. Cultivar uma visão de 360 ​​graus sobre os clientes para recomendar serviços relevantes no momento. “Estamos a mover-nos de um mundo descritivo sobre o que aconteceu ou está a acontecer para um centrado no que acontecerá ou deverá acontecer”, diz Hoffman.

“O valor principal é poder estar um passo à frente, antecipando as necessidades dos nossos clientes e perceber o canal que querem interagir com a gente”.

Conselho: Faça uma abordagem de teste e aprendizagem nos projectos de IA e AA e seja paciente. Esteja pronto para redimensionar e ampliar o que está a funcionar. “Coloque o cliente sempre no centro do projecto”, diz Hoffman. “Questione-se: como é que o projecto vai beneficiar o cliente?

Aprendizagem elimina “trabalho” tornando-o mais produtivo

Ed McLaughlin, presidente de operações e tecnologia da Mastercard, diz que a AA “impregna tudo” o que a empresa faz actualmente. O operador está a usar a AA para automatizar ou tarefas repetitivas e manuais, libertando as pessoas para trabalhos que agregam produtividade e valor.

“Alcançámos um estado da arte em que há um caso de investimento claro para automatizar tarefas no local de trabalho”, reforça McLaughlin. A Mastercard também está a usar ferramentas de AA para reforçar a gestão da mudança em todo o seu ecossistema de produtos e serviços.

Por exemplo, as ferramentas de AA ajudam a determinar que alterações são mais livres de risco e quais exigem um escrutínio adicional. Finalmente, a Mastercard está a usar a AA para detectar anomalias no seu sistema, que indicam tentativas de hackers obterem acesso à sua rede.

McLaughlin também colocou uma “rede de segurança” para a infra-estrutura de comunicações. Quando descobre um comportamento suspeito, são acionados dispositivos que interrompem o circuito para proteger a rede.

“Nós temos sistemas de detecção de fraude constantemente a monitorizar transacções para actualizá-los e classificar a próxima transacção que está a acontecer”, explica.

Conselhos-chave: AI /AA são apenas ferramentas de amplo conjunto de ferramentas do operador de pagamentos. Apesar de todas as novas e brilhantes ferramentas no mercado, ele diz que os CIO não devem confiar nelas para solucionar problemas de negócios de forma mágica.

IA como produto e facilitadora de negócio

Na Adobe Systems, a CIO Cynthia Stoddard está re-imagina o seu departamento com um modelo operacional assente em dados. A iniciativa baseia-se em análises feitas em Hadoop para obter informações mais relevantes para as TI e o negócio.

Como parte da estratégia baseada em dados, Stoddard diz que está a fazer experiências com AA para analisar as solicitações de ajuda feitas no software de help-desk da ServiceNow. Procura tendências nas falhas do sistema. A ideia é que se o sistema identificar eventos que sugerem uma interrupção,  pode ser pró-activo na eliminação ou mitigação dessas ocorrências antes de as falhas acontecerem.

A identificação de padrões nas falhas do serviço de TI, diz, também capacitará a Adobe a criar algumas capacidades de “auto-cura” para absorver o trabalho que a sua equipa de TI actualmente realiza. A responsável também está a pensar usar as tecnologias de “chatbot” para acolher os pedidos de suporte de TI dos funcionários.

Mas a operação comercial da Adobe também adoptou a IA. Em Novembro de 2016, a empresa apresentou a Sensei, uma camada de tecnologia de AA que está a aplicar nos seus produtos de criação e publicação de documentos, para operacionalizar a análise e rastreio do desempenho das aplicações de Internet e de mobilidade.

Conselho-chave: usar a AA para identificar padrões é a chave para a criação de recursos de “auto-cura”. “Quando se sabe como o problema foi corrigido, pode-se adicionar esse elemento e retirar o elemento humano da equação”, considera Stoddard.

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