A inteligência artificial como impulsionadora dos negócios na empresa – mais dicas práticas para a introdução da IA ​​nas empresas de onze gestores interinos

💡 Além do nosso artigo “ Centro de competência de IA para equipes híbridas em vez de um papa de IA sozinho ”, aqui estão mais dicas práticas para introduzir IA nas empresas.

🚀 O artigo oferece dicas práticas para implementação de projetos de IA com base nas experiências de gestores interinos. Vários tópicos são abordados, incluindo o uso lucrativo de IA, shadow AI, estruturação de dados, business intelligence, relatórios de sustentabilidade, planejamento estratégico, aprender fazendo, treinamento, colaboração com especialistas externos, responsabilidade ética e perspectivas futuras.

💰 Uso lucrativo de IA

O gerente interino Eckhart Hilgenstock enfatiza que um projeto de IA deve se pagar em 18 meses. Caso contrário, existe o risco de se tornar obsoleto dentro de dois a três anos devido à rápida evolução tecnológica. Esta avaliação baseia-se na experiência prática e funciona como fio condutor ao longo de todo o livro, no qual os autores, todos especialistas da região DACH (Alemanha, Áustria, Suíça), dão recomendações bem fundamentadas baseadas em projetos bem-sucedidos.

Eckhart Hilgenstock é um dos onze autores do livro “Inteligência Artificial como Impulsionador de Negócios nas Empresas” (ISBN 978-3-98674-110-5), que está repleto de conselhos práticos. Todos os autores são gestores interinos, ou seja, gestores temporários que já concluíram com sucesso projetos de IA na Alemanha, Áustria e Suíça (DACH). Esse foi o pré-requisito para a co-escrita do trabalho, que foi concebido em conjunto pela United Interim, a principal comunidade de gestores interinos na região DACH, e pelo grupo de reflexão do Conselho Diplomático com estatuto consultivo nas Nações Unidas.

🛡️ IA de sombra de combate

Um problema particularmente premente em muitas empresas é a chamada IA ​​sombra. Dr. Harald Schönfeld, diretor administrativo da consultoria de pessoal Butterflymanager, alerta que os funcionários costumam usar ferramentas de IA, como ChatGPT ou Gemini, de forma independente, sem que a administração tenha controle sobre isso. Esta abordagem acarreta riscos significativos nas áreas de conformidade, proteção de dados e segurança. Portanto, um manejo controlado e transparente da IA ​​é essencial para evitar consequências negativas para a empresa.

📊 Estruturação de montanhas de dados

As empresas geralmente possuem quantidades enormes e não estruturadas de dados. Os gestores interinos recomendam organizar, analisar e tornar esses dados utilizáveis. Até mesmo ferramentas de análise simples podem fornecer informações valiosas: Quem são os clientes mais importantes? Quais produtos vendem melhor? Quais áreas trazem perdas? Muitas vezes, essas questões podem ser respondidas sem IA complexa, mas a estruturação dos dados cria uma base para futuras aplicações de IA.

🔄 Atualização de Business Intelligence para Inteligência Artificial

Muitas empresas já trabalham com business intelligence (BI). O próximo passo lógico é o aumento com IA. Escolher as ferramentas certas é crucial aqui. Estes devem apoiar a análise de dados, o planeamento financeiro e a automatização de tarefas repetitivas. Os exemplos incluem verificação automática de faturas e reconciliação de contas. De acordo com os gestores interinos, esta atualização normalmente pode ser recompensada em doze meses.

🌍 Relatórios de sustentabilidade com IA

A nova Diretiva de Comunicação de Sustentabilidade Empresarial (CSRD) traz consigo obrigações adicionais de comunicação de informações para as empresas. A IA pode ser um apoio valioso neste contexto, facilitando a recolha e o processamento de informações não financeiras. Isto significa que o retorno do investimento (RoI) também pode ser obtido nesta área a curto prazo. A implementação da IA ​​em etapas pequenas e bem pensadas é crucial aqui. Projetos pequenos e gerenciáveis ​​permitem ganhar experiência, otimizar processos e minimizar riscos.

🔍 Identificação de potencial e planejamento estratégico

Segundo Eckhart Hilgenstock, as empresas devem analisar cuidadosamente em que áreas a IA pode trazer maiores benefícios. Com base nesta análise, devem ser criados prazos claros para a implementação de projetos de IA. O foco inicial deve ser em projetos que ofereçam períodos de retorno curtos e benefícios diretos.

📚 Complementado por uma abordagem de aprender fazendo

Um conhecimento teórico abrangente de IA é útil, mas em última análise é a implementação prática que conta. As empresas devem adotar uma abordagem de aprendizagem pela prática para tirar o máximo partido dos seus projetos de IA. Através de testes e ajustes contínuos, você pode reagir com flexibilidade às mudanças e adaptar a tecnologia de maneira ideal às suas necessidades.

👩‍🏫 Treinamento e educação continuada

A integração bem-sucedida da IA ​​requer funcionários qualificados. A formação e a educação contínua são, portanto, essenciais. As empresas devem oferecer programas de desenvolvimento de competências para garantir que as suas equipas possam utilizar eficazmente as novas tecnologias. Isto não afeta apenas os especialistas de TI, mas também os funcionários de outras áreas, como marketing, vendas e produção.

🤝 Colaboração com especialistas externos

Os projetos de IA geralmente exigem conhecimentos especiais que nem sempre estão disponíveis na sua empresa. A colaboração com especialistas externos pode, portanto, ser útil. Os gestores interinos e outros especialistas externos podem fornecer informações e conhecimentos valiosos para acelerar e otimizar a implementação.

⚖️ Ética e responsabilidade no uso de IA

Além dos aspectos técnicos e económicos, a dimensão ética também desempenha um papel importante. As empresas devem garantir que as suas aplicações de IA são utilizadas de forma transparente, justa e responsável. Isto inclui a utilização de dados de forma ética e a consideração cuidadosa do impacto da IA ​​nos funcionários e clientes.

🚀 Perspectivas futuras e inovação

O uso da IA ​​abre inúmeras novas possibilidades. Desde uma abordagem personalizada ao cliente até processos de produção eficientes e modelos de negócio inovadores – o potencial é enorme. As empresas devem explorar continuamente novas áreas de aplicação e estar abertas à inovação. A vontade de evoluir constantemente e integrar novas tecnologias acabará por fazer a diferença na concorrência.

🎯 Com a estratégia certa

Introduzir inteligência artificial nas empresas é uma tarefa complexa, mas que vale a pena. Com a estratégia certa, abordagens pragmáticas e formação contínua, a IA pode tornar-se um impulsionador empresarial decisivo. As empresas que utilizam os seus dados de forma eficaz, evitam a IA sombra e investem especificamente em projetos pequenos e geríveis estão bem preparadas para os desafios e oportunidades do futuro. A estreita colaboração com especialistas e o uso eticamente responsável da tecnologia completam o uso bem-sucedido da IA.

📣 Tópicos semelhantes

• 📣 Dicas práticas para a introdução bem-sucedida da IA ​​na empresa
• 🚀 Inteligência artificial como impulsionadora de negócios: estratégias e abordagens
• 🛡️ Shadow AI: evite riscos de conformidade e proteção de dados
• 🔍 Estruturação de dados: o primeiro passo para o uso eficaz da IA
• 💡 Da inteligência empresarial à inteligência artificial: um próximo passo lógico
• 🌍 Relatórios de sustentabilidade: como a IA apoia as empresas
• 📊 Identificando potencial: Planejamento estratégico para uso de IA
• 🎓 Treinamento e educação continuada: Funcionários qualificados são a chave
• 🤝 Colaboração com especialistas: Apoio externo para projetos de IA bem-sucedidos
• ⚖️ Ética e responsabilidade: Uso transparente e justo da IA ​​na empresa

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Números, dados, fatos e antecedentes: Inteligência artificial – perspectiva da economia alemã – Imagem: Xpert.Digital

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Como a IA está moldando o cenário industrial da Alemanha – Tecnologias de IA como uma nova oportunidade de exportação – Imagem: Xpert.Digital

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🔍 O desenvolvimento contínuo da inteligência artificial (IA) está mudando o mundo dos negócios de forma rápida e sustentável. As empresas que desejam utilizar estas tecnologias revolucionárias de forma lucrativa devem primeiro identificar sistematicamente o potencial nas suas diferentes áreas operacionais e criar um cronograma abrangente de IA com base nisso. Esta abordagem permite tomar medidas específicas para garantir vantagens competitivas e posicionar-se de forma eficiente no mercado.

🔍 Análise de potencial operacional

O primeiro passo é uma análise detalhada das áreas operacionais existentes para determinar quais funções e processos poderiam beneficiar mais com a implementação da IA. Isto requer uma compreensão profunda dos seus próprios processos e estruturas de negócios, bem como um conhecimento profundo das várias tecnologias de IA disponíveis. Áreas como atendimento ao cliente, logística, produção, marketing e finanças têm necessidades e potenciais diferentes para o uso de IA.

Por exemplo, no suporte ao cliente, a IA pode ser utilizada na forma de chatbots para aumentar a satisfação do cliente e reduzir os custos do serviço. Na logística, a IA pode otimizar as cadeias de abastecimento através da utilização de modelos preditivos para gerir eficazmente o inventário e reduzir os prazos de entrega. Sistemas automatizados e tecnologias da Indústria 4.0 podem ser usados ​​na produção para aumentar a eficiência e minimizar as taxas de erro. Em marketing e finanças, análises extensivas de dados e ferramentas preditivas podem ser usadas para desenvolver e implementar estratégias eficazes.

📅 Criação de uma linha do tempo de IA

Depois de identificar o potencial, é importante traduzir essas descobertas em um cronograma estruturado de IA. Este cronograma não deve incluir apenas projetos de curto prazo, mas também considerar visões e objetivos de longo prazo para a implantação de IA em toda a organização. Um cronograma focado ajuda a priorizar a implementação de tecnologias de IA e alocar recursos de forma eficiente.

Para começar, considere projetos de IA que proporcionem retorno rápido e custos imediatos ou vantagens competitivas. Podem ser projetos que melhorem as soluções de automação existentes ou aumentem a eficiência em áreas onde se pode esperar um sucesso rápido e mensurável. Outro aspecto importante aqui é a formação e educação continuada dos funcionários para garantir a integração perfeita das novas tecnologias.

🌟 Exemplos de sucesso na prática

Muitas empresas já desenvolveram e implementaram abordagens bem-sucedidas para implementar IA. Um exemplo proeminente é o uso de aprendizado de máquina na Amazon. A empresa utiliza algoritmos para analisar o comportamento do cliente e gerar recomendações personalizadas de produtos, o que resultou em aumentos significativos nas vendas. Outro exemplo é a indústria automóvel, onde fabricantes como a Tesla estão a utilizar a IA para desenvolver veículos autónomos que aumentam a segurança e melhoram a experiência de condução.

🛠 Desafios e soluções

Apesar dos inúmeros benefícios, a implementação da IA ​​também traz desafios. Um dos maiores obstáculos é o gerenciamento e a manutenção de grandes quantidades de dados necessários para o treinamento de modelos de IA. É importante desenvolver uma estratégia de dados robusta e garantir que a qualidade dos dados seja elevada e que as diretrizes de proteção de dados sejam cumpridas.

Outro problema é a integração de novas tecnologias nas infra-estruturas de TI existentes. Isto muitas vezes significa que sistemas antigos precisam ser atualizados ou mesmo completamente substituídos, exigindo investimento e planejamento significativos. A criação de uma arquitetura de TI flexível e escalável pode ajudar aqui e levar em consideração os desenvolvimentos futuros.

Os aspectos éticos e a aceitação dos colaboradores também desempenham um papel importante. As tecnologias de IA podem desencadear receios sobre a substituição de empregos e a alteração das competências necessárias. A comunicação transparente e os programas de formação abrangentes são, portanto, cruciais para criar confiança e envolver a força de trabalho na mudança.

🌐 Visões futuras e estratégias de longo prazo

A longo prazo, a utilização de tecnologias de IA abre uma variedade de possibilidades que vão muito além dos lucros a curto prazo. Exemplos de projetos de IA orientados para o futuro incluem sistemas autónomos que poderiam ser utilizados em diversas áreas, como agricultura, transportes e planeamento urbano. Tais sistemas têm o potencial de aumentar dramaticamente a eficiência e a sustentabilidade.

Outra área pioneira é o desenvolvimento de sistemas cognitivos capazes de resolver problemas complexos de forma independente e desenvolver soluções criativas. Tais aplicações poderiam ser utilizadas na investigação científica ou no desenvolvimento de produtos para impulsionar a inovação.

A criação de um departamento de investigação e desenvolvimento especificamente dedicado à exploração de novas tecnologias de IA e suas aplicações pode ser de grande benefício para as empresas. Este departamento pode analisar tendências futuras, identificar novas oportunidades e garantir que a empresa esteja sempre na vanguarda do desenvolvimento tecnológico.

🎯 Abordagem estratégica

A implementação de tecnologias de IA nas empresas requer uma abordagem estratégica baseada numa análise minuciosa do potencial operacional e num cronograma de IA claramente estruturado. É importante começar com projetos que prometam sucesso a curto prazo e ao mesmo tempo ter uma visão para desenvolvimentos a longo prazo. Ao superar desafios como a gestão de dados e a sua integração nos sistemas existentes, bem como ao ter em conta os aspectos éticos e ao envolver os colaboradores, as empresas podem colher os diversos benefícios das tecnologias de IA. A longo prazo, as inovações em IA oferecem um enorme potencial para aumentar a eficiência, novas áreas de negócio e benefícios sociais.

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• 🔍 Identificando potencial na empresa: primeiros passos para o sucesso da IA
• 🗓️ Criação de um cronograma abrangente de IA: planejar, implementar, beneficiar
• 🛠️ Análise do potencial operacional: Onde a IA faz a maior diferença
• 🤖 Exemplos de sucesso na prática: implementações de IA que compensam
•  📈 Desafios na integração da IA ​​e como superá-los
• 💡 Soluções para desafios de IA: gerenciamento de dados, TI e muito mais
• 📊 Visões futuras com IA: estratégias e potencial de longo prazo
• 🚀 Estratégias de longo prazo: inovações em IA para sucesso corporativo sustentável
• 🧠 Sistemas cognitivos e seus usos revolucionários
• 📚 Abordagem estratégica: implementação bem-sucedida de IA por meio de planejamento e treinamento

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