Generative AI

Sobre a o cliente A primeira fintech especializada em importação para empresas no Brasil e América Latina oferece soluções financeiras de crédito, financiamento e câmbio, assim como soluções tecnológicas que facilitam, simplificam e unificam em uma única plataforma. A empresa se destaca por três pilares fundamentais: Tecnologia: Equipe de programadores especializados em soluções inovadoras. Financeiro: Expertise em finanças para identificar os melhores produtos e potencializar resultados. Importação: Origem no comércio exterior com uma longa história em uma das principais tradings do Brasil. O desafio A atuação da empresa acontece através de Sales Development Representative (SDRs) que geram oportunidades de negócio através de diversos contatos com clientes, incluindo ligações telefônicas diretas com os leads. O desafio de negócio era extrair métricas de qualidade dessas ligações e garantir a melhor utilização do pitch, aumentando a qualidade da operação dos SDRs e a conversão de mais oportunidades de negócio. Anteriormente, todo o processo de análise das ligações para identificar pontos de melhoria no atendimento, adaptações do pitch e avaliação da qualidade dos atendimentos era realizado manualmente pelo gestor, que ouvia o áudio de cada ligação e fazia as análises. Para conseguir gerar relatórios automatizados para auxiliar o gestor na análises dessas ligações, a e-Core apoiou a fintech com uma solução personalizada de inteligência artificial utilizando os recursos da AWS. A solução A solução começa com a utilização das gravações das ligações telefônicas dos SDRs com os leads. O primeiro passo foi criar um pipeline de processamento para transformar as gravações em texto. Com a transcrição da gravação, utilizamos IA Generativa para realizar a avaliação da ligação. Desenvolvemos um prompt para avaliar o diálogo entre o SDR e um lead, analisando pontos como aderência ao pitch de vendas, habilidades de comunicação, apresentação do produto e serviço oferecido pela empresa. O resultado final dessa análise consiste em um feedback construtivo voltado aos pontos de melhoria, desenvolvimento e motivação para o SDR. Utilizamos um modelo de IA generativa para transformar automaticamente as transcrições das chamadas em dados estruturados com o uso do Amazon Bedrock, extraindo e organizando campos essenciais, e gerando feedback construtivo para melhorar a atuação do SDR. O arquivo resultante é armazenado em um bucket AWS S3 e também enviado para a área do gestor na plataforma da companhia através de uma fila AWS SQS. Abaixo, você confere a arquitetura da solução personalizada criada pela e-Core: O resultado O processo de análise das ligações, que antes demandava tempo e esforço considerável do gestor, agora é automatizado, permitindo feedback imediato tanto para o SDR quanto para o gestor logo após a ligação. A escalabilidade da solução possibilita o processamento de 200 áudios em apenas 2 minutos, algo impossível de ser alcançado manualmente. Além disso, o custo da solução automatizada é menor do que o custo de uma pessoa realizando a mesma tarefa manualmente. A automação não só reduziu o tempo médio de análise das ligações, como também proporcionou o levantamento de métricas detalhadas para todas as ligações realizadas, como tempo médio de ligação, qualidade da ligação e produtividade dos SDRs. Com o feedback de todas as ligações, foi possível aumentar o tempo médio de ligação em 50%, indicando assim maior engajamento do cliente, e a efetividade das ligações em 20%. Essas melhorias refletem diretamente na qualidade do atendimento e na conversão de oportunidades de negócio, solidificando a empresa como uma fintech inovadora e eficiente no setor de importação.

Descubra como um dos 10 maiores produtores de papel do mundo reduziu custos e tempo de inatividade por meio da manutenção preditiva de máquinas com a ajuda da Orbit AI O desafio Um dos 10 maiores produtores de papel do mundo não estava aproveitando completamente seu potencial de produção devido aos altos custos e à imprevisibilidade da manutenção de máquinas . A cada seis anos, a empresa costumava realizar manutenção leve, com um custo aproximado de $3,4 milhões. A manutenção mais significativa, que custava cerca de $7 milhões, ocorria a cada 12 anos. Além disso, o cliente precisava interromper as operações por 10 dias a cada ano devido a requisitos regulatórios.  Como não podiam prever antecipadamente qual máquina precisaria de manutenção, o cliente precisava solicitar serviços de manutenção urgentes (e consequentemente mais caros), levando a um tempo de inatividade inesperado e comprometendo a eficiência operacional. Eles já haviam tentado resolver o problema adotando uma solução gerenciada por terceiros para algumas de suas máquinas, mas os altos custos impediam sua escalabilidade em toda a fábrica. Com a Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) ganhando destaque na agenda dos CIOs da indústria de manufatura ( Gartner, 2023 ), fazia sentido buscar uma consultoria e serviços de TI confiável e experiente para ajudá-los a enfrentar esse grande desafio com novas tecnologias. Eles se associaram à e-Core com o objetivo de identificar anomalias menores nos equipamentos e realizar uma manutenção mais precisa durante o fechamento anual obrigatório de 10 dias, estendendo assim o intervalo para manutenções mais significativas.

No cenário empresarial atual, as organizações enfrentam um paradoxo: acumulam volumes crescentes de dados, mas lutam para transformá-los em valor real para o negócio. A capacidade de usar dados de forma inteligente para transformar processos, produtos e serviços tornou-se um imperativo, visto que “os dados são o novo ouro”.  Nesse contexto, a Inteligência Artificial emerge como tecnologia fundamental para extrair insights e criar soluções valiosas, permitindo que as empresas tomem decisões mais assertivas. Segundo um estudo recente , empresas que ampliaram significativamente sua equipe de IA tiveram um crescimento de cerca de 20% em vendas, empregos e valor de mercado – ganhos atribuídos, em parte, à inovação em produtos por meio do uso estratégico da IA. Ainda assim, mesmo diante desses ganhos expressivos, muitas organizações se questionam se estão verdadeiramente preparadas para adotar a IA, quais seriam os primeiros passos e como integrar de maneira eficaz dados, cultura e tecnologia. Este artigo busca responder essas questões, oferecendo um guia prático para identificar e implementar casos de uso de IA em sua empresa. → Saiba a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI Compreendendo a IA no Contexto dos Negócios Diante dos desafios apresentados na transformação de dados em valor real, é fundamental compreender como a IA se integra ao contexto empresarial atual. As empresas que obtêm sucesso na aplicação de IA combinam três pilares fundamentais: Mindset: Cultura organizacional que valoriza a inovação e está aberta à transformação digital. A liderança e as equipes devem estar alinhadas na visão de como a IA pode impulsionar o negócio. Skillset: Competências necessárias para implementar e gerenciar soluções de IA, incluindo ciência de dados, engenharia de dados e especialistas em domínios específicos. Toolset: Ferramentas e tecnologias apropriadas para desenvolver e implementar soluções de IA. Quando esses três pilares estão alinhados, a empresa pode criar o chamado Efeito de Rede de Dados (Data Network Effect). Esse efeito se manifesta em um ciclo virtuoso no qual a coleta de mais dados leva a modelos mais precisos, o que resulta em clientes mais satisfeitos e ainda mais dados para aprimorar as soluções. → Saiba como os Agentes de IA estão moldando o futuro dos negócios Benefícios da IA para os Negócios Com os três pilares fundamentais – mindset, skillset e toolset – alinhados, as organizações podem explorar o potencial transformador da IA. Esta tecnologia é capaz de gerar valor em múltiplas frentes do negócio, como os apresentados a seguir: Automação e Produtividade: A IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando as equipes para atividades de maior valor estratégico. Exemplo: Na e-Core, automatizamos a análise de qualidade das ligações de vendas, reduzindo o tempo de análise de 200 áudios para 2 minutos e aumentando a efetividade das ligações em 20%. Leia o case completo aqui . Manutenção Preditiva e Eficiência Operacional: A IA permite prever e prevenir falhas, otimizando processos e reduzindo custos operacionais. Exemplo: Desenvolvemos um modelo de machine learning baseado em Deep Learning para previsão de falhas de equipamentos, alcançando 80% de precisão e economia anual de $850 mil, com ROI em 6-8 meses. Veja o case completo aqui . Experiência do Cliente: Recursos de IA permitem oferecer recomendações personalizadas e atendimento 24/7. Exemplo: Implementamos uma solução de IA generativa para uma fintech de importação, automatizando a análise de ligações e fornecendo feedback imediato aos SDRs. Isso reduziu o tempo de avaliação, melhorou a qualidade das interações e aumentou em 20% a efetividade das chamadas, elevando a experiência do cliente. Saiba mais sobre o case aqui . Além dos exemplos acima, a IA tem demonstrado valor significativo em outras áreas críticas para diversos negócios, como otimização de preços e receita, gestão automatizada de estoques, análise preditiva de comportamento do consumidor e detecção de fraudes em transações. → Veja também como a EEmovel utiliza inteligência artificial para acelerar seu processo de web scraping Identificando Casos de Uso de IA em sua Empresa Após compreender os benefícios potenciais da IA e seus casos de sucesso em diferentes setores, o próximo passo crucial é identificar as oportunidades específicas em sua organização. Antes de iniciar qualquer projeto, é fundamental realizar uma análise completa considerando três aspectos principais: Mapeamento de Processos O mapeamento detalhado dos principais processos da empresa é um caminho natural para descobrir gargalos que possam ser resolvidos com IA. Em muitas situações, tarefas repetitivas são candidatas à automação, mas é importante avaliar se o uso de IA é realmente necessário ou se uma automação mais simples seria suficiente. Alinhamento Estratégico e Viabilidade Uma vez que os processos já estão mapeados, é necessário estimar ganhos em termos de KPIs que seriam obtidos com o uso de IA nessas tarefas. Em cenários onde há dúvidas sobre a maturidade digital da organização ou a real necessidade de IA, a e-Core utiliza a metodologia Data Driven Everything (D2E) . Esta abordagem envolve uma imersão no ambiente do cliente para entender não apenas os processos declarados, mas também as necessidades reais da organização. Um dos artefatos gerados durante esse processo é a matriz de priorização, que mapeia as iniciativas identificadas como o benefício potencial para o negócio ao nível de complexidade de implementação.

Há cerca de 2 anos, vimos o hype da inteligência artificial crescer cada vez mais. Uma das últimas tendências que tem impactado os negócios são os agentes de IA. Um agente de inteligência artificial (IA) é um sistema inteligente e autônomo que realiza tarefas sem intervenção humana. Eles são criados para replicar habilidades cognitivas humanas, que incluem aprendizado, capacidade de raciocinar e resolver problemas. Esses agentes podem interagir com o ambiente, coletar e analisar um vasto conjunto de dados externos, adaptar-se a novas informações e trabalhar continuamente para atingir objetivos predeterminados. A simplicidade do uso da linguagem natural, e envio de instruções (PROMPTS) para se comunicar com estes agentes e ajustar os seus comportamentos, habilitou o uso em escala e acelerado, e permitiu que os benefícios da GenAI alcançassem rapidamente o mercado de massa. A utilização de agentes de IA nas operações, serviços de TI, e no ambiente corporativo em geral, passou a crescer a uma velocidade espantosa, uma vez que estes agentes inteligentes aprimoram e suportam um tripé extremamente estratégico para as empresas, que são eles: Hiperpersonalização da experiência : ao fortalecer o relacionamento e entregar melhores experiências para seus clientes, ao mesmo tempo em que habilitam novas receitas. Como exemplo, um agente de IA conectado nos canais digitais da sua empresa, pode identificar e estabelecer uma comunicação personalizada com o cliente, pré-qualificar leads de vendas e oportunidades de negócio, analisar atividades de competidores, ou mesmo executar estratégias e campanhas de marketing de maneira automatizada, e sem intervenção humana. Eficiência operacional : Agente de IA é uma estratégia central para obter ganhos mensuráveis e consistentes de eficiência operacional. A automação de fluxos de trabalho (workflows) através de agentes de IA reduz erros humanos, otimiza recursos e acelera processos. Os agentes podem realizar diversas atividades, entre as quais, gerenciar estoques, monitorar cadeias de suprimento, identificar gargalos logísticos, identificar tentativas de fraudes em diferentes canais da empresa, só para citar alguns dos inúmeros casos de uso que a GenAI e os agentes podem ser aplicados. Redução de Custos e Realocação de Investimentos: GenAI e Agentes de IA são aliados poderosos em estratégias de redução de custos, realocação de investimentos e prevenção perda de receitas. Por exemplo, considere um agente de IA em uma central de atendimento preparado para resolver as dúvidas, problemas e auxiliar os seus clientes e colaboradores em diversas tarefas do dia-a-dia. O agente fará automaticamente perguntas diferentes e personalizadas para cada cliente, poderá pesquisar informações em diferentes documentos internos e fontes externas, resumir a toda a informação, enviar recomendações de produtos personalizadas e contextuais, ou mesmo executar ações proativas, em nome do cliente, para a rápida resolução de chamados e incidentes, muitas vezes sem a necessidade de envolver um operador humano. O agente de AI pode ainda se tornar o seu assistente pessoal e dedicado que resolve todas as suas dúvidas, acelera seu trabalho e aprimora a colaboração entre toda a equipe. Por exemplo, você pode criar um agente de IA altamente personalizado usando a infraestrutura da AWS. Ferramentas como Amazon Bedrock Agents, Amazon Lex, Amazon Polly e Amazon Comprehend permitem desenvolver um agente que não só compreende e interage com usuários de forma conversacional, mas também executa tarefas complexas de maneira autônoma. Esses agentes podem ser integrados em canais digitais, identificar oportunidades de negócio, automatizar tarefas repetitivas e melhorar a experiência do cliente, tudo sem a intervenção de um ser humano. Além disso, utilizando Amazon SageMaker AI para treinamento contínuo e AWS Lambda para orquestração, você pode criar um sistema altamente dinâmico e adaptável, com capacidade de aprendizado e automação, alinhado às necessidades e objetivos específicos da sua empresa. → Veja também o nosso whitepaper: O futuro da IA nos negócios ! A próxima onda da GenAI: Agentic IA Muito embora a IA generativa (GenAI) tenha conquistado as manchetes, chegando como um verdadeiro Tsunami, e os agentes de IA tenham rapidamente conquistado o gosto dos consumidores e empresas, hoje estamos diante de uma nova onda de transformação impulsionada pela GenAI, ou terceira onda, cujo crescimento tem sido muito rápido e tem impulsionado ainda mais os novos modelo de negócios: o nome dela é Agentic AI . Mas afinal, você conhece o Agentic AI? Agentic AI ou IA Agêntica são sistemas ou agentes de Inteligência Artificial (IA), projetados para perseguir metas e objetivos específicos de forma autônoma (ou semi-autônoma), e dentro de processos e fluxos de trabalho (workflows). Um sistema Agentic AI, alavanca os modelos de LLM, e é capaz de planejar, organizar, tomar decisões sobre as próximas etapas e executar ações sobre sistemas externos e o ambiente, de forma automática e sem intervenção humana. Uma das principais características de tais sistemas é a capacidade de aprendizado contínuo utilizando técnicas de Reinforcement Learning (ou aprendizado por reforço) e a flexibilidade de adaptar-se rapidamente às mudanças em ambientes dinâmicos. Para vocês terem uma idéia do impacto do Agentic AI no mercado de tecnologia, o Gartner estima que até 2028, 33% dos aplicativos de software corporativo incluirão IA agêntica, ante menos de 1% em 2024. Ele ainda estima que pelo menos 15% das decisões de trabalho do dia a dia serão tomadas de forma autônoma por meio de agentes de IA, neste período. Agentic AI opera por meio de um processo que contempla quatro etapas: perceber, raciocinar, agir e aprender. Os sistemas Agentic IA são capazes de ingerir e processar grandes quantidades de dados de várias fontes de informação e aplicativos de terceiros, utilizá-los para para tomar decisões complexas, analisar desafios, planejar sobre problemas complexos, desenvolver estratégias e executar múltiplas tarefas de forma independente, mas com capacidades avançadas de coordenação ou orquestração. Seus sistemas de atendimento aos clientes e suporte às operações, por exemplo, podem ser transformados através do Agentic AI. Com Agentic AI, seu processo pode ser hiperautomatizado através da estratégia de Agentes e entregar novas funções que vão muito além às de um assistente digital tradicional que fornece respostas simples para os questionamentos dos usuários. Através desta novas estratégias seus agentes de IA podem recomendar as melhores opções e recomendações para os usuários, executar automaticamente ações em nomes destes, realizar atividades de préanálise e pesquisa em documentos, agendar automaticamente e priorizar tarefas, verificar débitos pendentes, ou mesmo realizar pagamentos para seus clientes e colaboradores e forma autônoma. As possibilidades são inúmeras. → Saiba a importância de escolher um parceiro com a competência em GenAI da AWS Da Estratégia para a Execução com a e-Core Pensando em ajudar as empresas a acelerar com a adoção de Agentes de IA e extrair o máximo de valor ao negócio e dos benefícios do automação agêntica a e-Core estruturou um programa que alinha a estratégia do seu negócio com uma abordagem estruturada e consistente, que acelera a entrega, mitiga riscos de implementação utilizando as melhores práticas e os guardrails corretos, e permite a adoção em escala para toda a organização. O programa e-Core também alavanca toda a expertise e competência da e-Core em Dados, GenAI e automação, além de métodos, ferramentas e frameworks de desenvolvimento abertos e de mercado, para entrega de arquiteturas multiagentes robustas, seguras e escaláveis. Utilizando metodologia própria, com foco na entrega de valor ao negócio, em modelos de aprendizado contínuo e Feedback loops, a e-Core aplica as melhores práticas no desenvolvimento de Agentes, aproveita todos os recursos e aceleradores da plataforma em nuvem AWS, maximizando a entrega de valor e os resultados para sua empresa. A próxima fronteira da inteligência artificial é a IA agêntica, impulsionada pela GenAI. Hoje, na e-Core, estamos preparados para estruturar uma jornada consistente e ajudar nossos clientes a progredir e liderar essa revolução, com impacto direto no negócio das suas empresas. Entre em contato conosco e veja como podemos ajudar o seu negócio a usar essa tecnologia de forma estratégica. 

Uma empresa brasileira especializada em finanças, focada em apoiar empreendedores na gestão financeira de seus negócios através de uma plataforma web simples e completa, procurou a e-Core para consultoria e apoio na resolução de um grande gargalo no atendimento ao cliente que foi resolvido de uma maneira moderna: a integração de um chatbot com GenAI para tickets N0. A empresa oferece dois principais produtos: uma solução abrangente de gestão financeira, com funcionalidades como contas a receber, contas a pagar, fluxo de caixa e demonstração de resultados; e o produto “Dashboard”, voltado ao canal do franchising, que fornece insights detalhados da demonstração de resultados, auxiliando tanto franqueadores quanto franqueados e precisando de uma solução prática, simples e eficiente. O problema A empresa conta com uma equipe de suporte para seus produtos composta por 12 profissionais, que gerenciam entre 5 mil e 7 mil tickets por mês. Um dos principais desafios enfrentados pela equipe é o elevado volume de tickets repetidos, que poderiam ser facilmente solucionados caso os usuários consultassem a base de conhecimento (“knowledge base”) disponível no Zendesk Para reduzir a carga de trabalho sobre a N1 e otimizar o atendimento, a e-Core propôs a criação de um Agente de Suporte com IA Generativa (GenAI). Esse chatbot com GenAI para tickets N0 trará a capacidade de resolver tickets de forma autônoma utilizando a documentação existente e, quando isso não for possível, realizará uma triagem inicial, encaminhando apenas os tickets mais complexos para a equipe de suporte. Com essa abordagem, a companhia almeja aliviar a demanda sobre o time, além de melhorar a eficiência operacional e a qualidade do atendimento ao cliente. A solução Para implementar o Agente de Suporte, foi desenvolvida uma arquitetura na AWS capaz de utilizar a base de conhecimento da empresa no Zendesk e, a partir dela, criar o chatbot com Gen AI para tickets N0. Um processo foi criado para extrair a base de conhecimento do Zendesk e manter as informações do agente atualizadas semanalmente. Nesse processo, utilizamos as ferramentas do Amazon Bedrock Knowledge Bases , que oferece modelos de IA Generativa com informações contextualizadas retiradas do Zendesk, permitindo que o Agente de Suporte forneça respostas mais relevantes, precisas e personalizadas. O agente foi projetado com uma arquitetura em múltiplas etapas, destacando dois componentes principais em seu input. O primeiro componente, a Melhoria da Consulta , que refina e contextualiza as perguntas dos clientes considerando as informações relevantes do histórico de conversas e, em segundo lugar, a Decisão de Ferramenta , é responsável por determinar se é necessário consultar a base de conhecimento para responder adequadamente à dúvida do usuário. Para esses componentes, optamos pelo modelo Claude 3 Haiku devido à excelente combinação de velocidade e eficácia nas tarefas designadas, com o objetivo de minimizar os custos da operação e fornecer respostas rápidas aos usuários, exatamente o que um chatbot com GenAI para tickets N0 precisa para ser eficiente para ambos os lados. Para o componente final do agente, responsável por responder ao usuário, utilizamos um modelo mais inteligente, o Amazon Bedrock Claude 3.5 Sonnet , a fim de tornar a interação mais robusta. O agente foi orquestrado com AWS Step Functions , que oferece uma visualização clara das decisões tomadas pelo agente e permite a implementação de medidas de segurança, como guardrails, que bloqueiam entradas maliciosas de usuários. Caso o agente não consiga resolver o ticket, o sistema garante a escalada automática para a equipe de suporte da empresa.

Podemos dizer que a inteligência artificial inaugurou uma nova era tecnológica. De acordo com o Gartner Hype Cycle 2024 para tecnologias emergentes, a mais recente evolução da inteligência artificial, a IA autônoma, representa um salto significativo no campo tecnológico, trazendo sistemas capazes de interpretar ambientes, tomar decisões e executar tarefas sem a supervisão humana. A nova tecnologia consolida a capacidade das máquinas de operar de forma independente, tomando decisões complexas com base em dados em tempo real, e desbloqueia um vasto leque de oportunidades em diversos setores. Mas também reforça questões quanto à segurança e como implementar esse e outros sistemas de inteligência artificial de forma sustentável e ética em uma empresa. Nesse contexto, a governança de IA é um dos principais pontos de foco.  Governança de IA: por que ela é necessária? Os sistemas de IA estão adquirindo capacidade de agir de forma autônoma, ou seja, criando planos e executando ações sem intervenção humana, o que impulsiona a automação e a produtividade no ambiente de trabalho . Para empresas globais, o uso da IA vai muito além de uma tendência tecnológica. O avanço de sistemas autônomos está revolucionando o funcionamento dos negócios em setores como logística, manufatura, saúde e atendimento ao cliente, entre outros. A Gartner, empresa de pesquisa e consultoria em TI, prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões diárias de trabalho serão tomadas de forma autônoma por meio de agentes de IA. Componentes da IA autônoma, os agentes – como as tecnologias do Atlassian Intelligence ou os Amazon Bedrock Agents – desempenham tarefas específicas dentro de um sistema maior que opera de forma independente. Além disso, o uso de IA Generativa, outro braço da inteligência artificial, é cada vez mais presente em soluções para otimizar processos desde a operação até tomadas de decisões estratégicas. Em uma pesquisa realizada pela Gartner em 2023, durante um webinar com mais de 2.500 executivos, 38% indicaram que a experiência e retenção de clientes são o principal objetivo de seus investimentos em IA generativa. Em seguida, aparecem o crescimento da receita (26%), a otimização de custos (17%) e a continuidade dos negócios (7%). A empresa também aponta que, até 2026, mais de 100 milhões de pessoas trabalharão com robôs como colegas para contribuir em suas atividades. Nesse contexto, como garantir que decisões automatizadas sejam transparentes e éticas, especialmente em um cenário em constante transformação? Abordagens de governança de IA tornam-se críticas diante de questões de segurança cibernética, considerando o grande volume de dados sensíveis processados em tempo real. Você saberia dizer: Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI ? O que é Governança de IA Toda empresa deve lidar com algum nível de consideração ética, isso não é exclusivo ao uso de IA. Mas, a tecnologia pede mais atenção a esse setor porque até mesmo usos aparentemente inócuos da IA podem ter implicações graves. Notícias sobre vieses, discriminação e violações de privacidade ligadas à inteligência artificial não são raras e crescem conforme a tecnologia avança. Com isso, os líderes preocupam-se em garantir que a implementação de sistemas de IA em suas empresas não tenha consequências danosas. A IBM define a governança de IA como um conjunto de mecanismos de supervisão e gerenciamento que lidam com riscos como viés, violação de privacidade e uso indevido, ao mesmo tempo em que promovem a inovação e a confiança dos sistemas de inteligência artificial. Ainda segundo a companhia, o uso responsável da IA vai além do cumprimento das leis aplicáveis. Uma abordagem de IA ética exige o envolvimento de uma ampla gama de stakeholders, incluindo desenvolvedores, usuários, formuladores de políticas e especialistas em ética, garantindo que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e usados de acordo com os valores da empresa e da sociedade. Em consonância, a Gartner afirma que a governança de IA deve abordar diretamente os desafios únicos que a tecnologia apresenta, visando mitigar riscos e aproveitar oportunidades. As estruturas de governança nas empresas devem incluir práticas e ferramentas tecnológicas para monitorar robustez, transparência, justiça, responsabilidade e conformidade com riscos. Segundo a Gartner, até 2028, as organizações que implementaram plataformas abrangentes de governança de IA terão 40% menos incidentes éticos relacionados à IA em comparação com aquelas que não adotarem tais sistemas, destacando a urgência de estabelecer controles eficazes. Hoje, no entanto, estratégias de governança nem sempre acompanham a implementação de sistemas de IA. Em uma pesquisa de 2023 da McKinsey , apenas 21% dos entrevistados afirmaram que suas organizações instituíram políticas para reger como a tecnologia deve ser utilizada pelos funcionários no trabalho, e apenas 32% relataram que suas organizações estão atentas às imprecisões da inteligência artificial. Como implementar estratégias de governança de IA A importância de uma governança de IA inclui assegurar que novos níveis de personalização não se traduzam em discriminação e que a aquisição e o uso de dados não comprometam a privacidade do consumidor. Além disso, é crucial encontrar um equilíbrio entre o desempenho do sistema de IA e a transparência sobre como esses sistemas fazem previsões. A Gartner também enfatiza que os líderes empresariais devem desenvolver habilidades para reconhecer os riscos associados à IA e engajar toda a organização para assimilar o poder e a responsabilidade no uso da tecnologia. Isso é essencial para evitar ou mitigar consequências não intencionais decorrentes do desenvolvimento ou uso inadequado de soluções de IA . O que considerar em uma abordagem de governança de IA: Para começar, é essencial adotar um planejamento estruturado. Primeiramente, defina objetivos e princípios claros, avalie o contexto da empresa e identifique e avalie os riscos associados ao uso da IA Algumas perguntas devem ser feitas a fim de implementar um sistema de governança em qualquer operação: Como a organização está monitorando a adoção institucional da IA? Quais são protocolos para avaliação e monitoramento contínuos dos riscos à medida que a IA evolui e a abordagem da organização amadurece? Quais são as diretrizes para o uso oficial e extraoficial da IA? Há planos para atualizar periodicamente essas diretrizes com base na experiência e nos avanços da tecnologia? Há ampliação da composição desse órgão de governança de modo a incluir novas expertises quando necessário à medida que a adoção amadurece? A governança de IA deve garantir que as soluções sejam desenvolvidas de maneira ética, segura e alinhada aos objetivos organizacionais. A AWS, por exemplo, enfatiza a importância do desenvolvimento responsável da IA para criar confiança, garantindo que os sistemas sejam transparentes, seguros e contribuam positivamente para a sociedade. Isso inclui a adoção de medidas que assegurem a compreensão dos modelos pelos usuários e o monitoramento contínuo para minimizar riscos e impactos negativos. A AWS apresenta diretrizes fundamentais para a criação de IA responsável , abordando aspectos que ajudam organizações a equilibrar inovação e responsabilidade no desenvolvimento e uso dessas tecnologias Com isso em mente, uma implementação de sucesso passa por formar uma equipe multidisciplinar para liderar, definir diretrizes claras e estabelecer processos decisórios. Além disso, é essencial adotar mecanismos de monitoramento, capacitar a equipe e criar canais de comunicação sobre IA. Para isso, contar com um parceiro estratégico que busque entender e integrar as necessidades do seu negócio às soluções é essencial. Com a e-Core, sua empresa pode contar com uma equipe multidisciplinar para implementar e desenvolver políticas e diretrizes claras, além de estabelecer os processos de tomada de decisão em conjunto com as suas equipes existentes. Busca ampliar suas capacidades com solidez e consistência? 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Sobre a Fiscontech A Fiscontech é uma startup inovadora no setor de contabilidade, especializada em automação de processos fiscais e tributários. Suas soluções são projetadas para eliminar tarefas manuais e repetitivas, otimizando o tempo dos profissionais e impulsionando a excelência operacional.