Instrumentos ou Ferramentas de Inteligência Artificial (IA)

Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, no livro “Máquinas de previsão: a economia simples da inteligência artificial”, afirmam: as ferramentas de IA são soluções pontuais. Cada um gera uma previsão específica e a maioria é projetada para executar uma tarefa específica. Muitas startups de IA são baseadas na construção de uma única ferramenta de inteligência artificial.

Grandes corporações são compostas de fluxos de trabalho transformadores de entradas em saídas. Os fluxos de trabalho são compostos de tarefas, por exemplo, um IPO da Goldman Sachs é um fluxo de trabalho composto por 146 tarefas distintas.

Ao decidir como implementar a IA, as empresas dividirão seus fluxos de trabalho em tarefas, estimarão o ROI para construir ou comprar uma IA para:

  1. executar cada tarefa,
  2. classificar as IAs em termos de ROI e
  3. começar do topo da lista e trabalhar daí para baixo.

Às vezes, uma empresa pode simplesmente descartar uma ferramenta de inteligência artificial em seu fluxo de trabalho e obter um benefício imediato, devido ao aumento da produtividade dessa tarefa. Muitas vezes, no entanto, não é isso fácil.

Derivar um benefício real da implementação de uma ferramenta de inteligência artificial requer repensar ou fazer “reengenharia” de todo o fluxo de trabalho. Como resultado, semelhante à revolução do computador pessoal, levará tempo para ver os ganhos de produtividade da IA ​​em muitas empresas tradicionais.

Para ilustrar o efeito potencial de uma IA em um fluxo de trabalho, os coautores descrevem uma IA fictícia capaz de prever a classificação de qualquer aplicativo de MBA (mestrado profissional em Administração de Empresas).

  • Para obter o benefício total desta máquina de previsão, a escola teria de redesenhar seu fluxo de trabalho.
  • Seria necessário eliminar a tarefa de classificar manualmente os aplicativos e expandir a tarefa de marketing do programa, pois a IA aumentaria os retornos para um pool maior de candidatos (melhores previsões sobre quem será bem-sucedido e menor custo de avaliação de aplicativos).
  • A escola modificaria a tarefa de oferecer incentivos, como bolsas de estudo e ajuda financeira, devido ao aumento da certeza sobre quem será bem-sucedido.
  • Finalmente, a escola ajustaria outros elementos do fluxo de trabalho para aproveitar a capacidade de fornecer decisões instantâneas de admissão escolar.

As tarefas precisam ser decompostas para ver onde as máquinas de previsão podem ser inseridas. Isso permite estimar o benefício da previsão aprimorada e o custo de gerar essa previsão. Uma vez geradas estimativas razoáveis, é necessário classificar os ROI das IAs do maior para o menor, começando no topo e descendo, implementando ferramentas de inteligência artificial, se o ROI esperado fizer sentido.

A tela da IA ​​é uma ajuda para ajudar no processo de decomposição. Preenche-se a tela da IA para cada decisão ou tarefa. Isso introduz disciplina e estrutura no processo. Isso força você a ser claro sobre todos os três tipos de dados necessários: treinamento, entrada e feedback. Também força você a articular precisamente:

  1. o que você precisa prever,
  2. o julgamento necessário para avaliar o valor relativo de diferentes ações e resultados,
  3. as possibilidades de ação e
  4. as possibilidades de resultados.

No centro da tela da IA ​​está a previsão. Você precisa identificar a previsão central no centro da tarefa, e isso pode exigir uma visão da IA. O esforço para responder a essa pergunta geralmente inicia uma discussão existencial entre a equipe de liderança: “Qual é o nosso objetivo real, de qualquer forma?” A previsão exige uma especificidade não encontrada frequentemente em declarações de missão.

Para uma escola de negócios, por exemplo, é fácil dizer eles estarem focados em recrutar os “melhores” alunos, mas para especificar a previsão, precisamos especificar o que “melhor” significa: maior oferta salarial após a formatura? Ser mais provável ele assumir um cargo de CEO dentro de cinco anos? Mente mais diversificada? Mais propenso a doar de volta para a escola depois da formatura?

Mesmos objetivos aparentemente simples, como a maximização do lucro, não são tão simples quanto aparecem pela primeira vez. Devemos prever a ação a tomar capaz de maximizar o lucro nesta semana, neste trimestre, neste ano ou nesta década?

As empresas muitas vezes se veem obrigadas a voltar ao básico para se realinharem em seus objetivos e aprimorar sua declaração de missão como um primeiro passo de seu trabalho em sua estratégia de IA.

Um trabalho é uma coleção de tarefas. Ao decompor um fluxo de trabalho e empregar ferramentas de inteligência artificial, algumas tarefas executadas anteriormente por seres humanos podem ser automatizadas, a ordenação e a ênfase das tarefas restantes podem mudar e novas tarefas podem ser criadas. Assim, a coleção de tarefas componentes de um trabalho pode mudar.

A implementação de ferramentas de inteligência artificial gera quatro implicações para trabalhos:

  1. As ferramentas de AI podem aumentar os trabalhos, como no exemplo de planilhas e contadores.
  2. As ferramentas de IA podem contratar cargos, como nos centros de atendimento.
  3. As ferramentas de IA podem levar à reconstituição de trabalhos, com algumas tarefas adicionadas e outras retiradas, como com os radiologistas.
  4. As ferramentas de IA podem mudar a ênfase nas habilidades específicas necessárias para um trabalho específico, como acontece com os motoristas de ônibus escolar.

As ferramentas de IA podem alterar os retornos relativos a certas habilidades e, assim, alterar os tipos de pessoas capazes de melhor se adaptarem a tarefas específicas.

No caso dos guarda-livros, a chegada da planilha diminuiu o retorno de poder realizar muitos cálculos rapidamente em uma calculadora. Ao mesmo tempo, aumentou o retorno de ser bom em fazer as perguntas certas, a fim de aproveitar plenamente a capacidade da tecnologia para executar eficientemente análises de cenários.

 

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