Uma nova geração de agentes de IA está surgindo, capaz de fazer muito mais do que responder perguntas ou gerar conteúdo. Esses sistemas podem planejar com antecedência, interagir com aplicativos e serviços e agir em nosso nome. Isso abre caminho para algo muito mais disruptivo: IA que ajuda ativamente a gerenciar o dia a dia. Desde a gestão de compras de supermercado e inventário doméstico até a coordenação de agendas e o planejamento de viagens, os agentes de IA têm o potencial de assumir muitas das tarefas rotineiras que silenciosamente consomem nosso tempo e atenção. Neste artigo, exploro três tarefas cotidianas nas quais os agentes de IA podem auxiliar e explico por que elas são importantes para organizações que buscam se preparar para um futuro orientado por agentes.

Primeiros passos com agentes de IA

Os agentes de IA representam o próximo passo além das ferramentas tradicionais de IA generativa. Ao contrário dos chatbots que respondem a comandos, os agentes podem executar fluxos de trabalho de várias etapas com pouca ou nenhuma intervenção humana. Eles podem monitorar entradas, tomar decisões com base em regras ou objetivos, interagir com ferramentas de terceiros e atualizar sistemas conforme as condições mudam.

1. Compras e gestão do estoque doméstico por IA

Fazer compras semanais no supermercado, controlar o estoque de itens essenciais e gerenciar entregas envolvem rotinas que muitas vezes podem ser automatizadas. Ter assistentes de IA verificando preços constantemente, aproveitando ofertas do supermercado e reabastecendo a despensa pode economizar tempo e dinheiro que seriam melhor investidos em outras atividades. Ferramentas e plataformas

• Plataformas de automação residencial: Apple Home , Samsung SmartThings ou, para uma solução de código aberto com foco na privacidade, considere o Home Assistant.
• Listas de compras inteligentes: Bring!, Lembretes da Apple , Lista de Compras da Alexa.
• Agentes de navegador: Zapier Agents , ChatGPT Atlas , Opera Neon.

Fluxo de trabalho As informações inseridas incluirão suas necessidades e preferências de compras domésticas, como uma lista de compras semanal, restrições alimentares, horários de entrega preferenciais e orçamentos, juntamente com dados de estoque em tempo real de suas plataformas de automação residencial. O uso de listas de compras inteligentes garante que seus agentes estejam sempre atualizados sobre o que está acabando e o que está disponível em abundância. As tarefas envolvem o monitoramento dessas listas e sinais de estoque para identificar itens que precisam ser reabastecidos e, em seguida, interagir com sites de supermercados para comparar preços, aplicar recompensas de fidelidade e concluir o processo de finalização da compra. Com agentes que utilizam computador, como o Atlas ou o Neon, os agentes podem selecionar horários de entrega de acordo com suas regras, gerenciar substituições quando necessário e, em seguida, atualizar automaticamente os sistemas de estoque e as listas de compras. O resultado será um ciclo completo de compras e gestão de estoque doméstico, otimizado para encontrar os melhores preços e atualizar automaticamente listas e registros de estoque para acompanhar a disponibilidade dos produtos.

2. Gerenciando sua agenda pessoal

Os agentes são por vezes descritos como assistentes de IA e, tal como um assistente, podem gerir agendas, coordenar compromissos e manter o controlo das tarefas diárias. A IA agêntica é uma boa opção neste contexto, pois consegue conectar informações de múltiplas aplicações e fontes de mensagens, priorizar, planear e manter tudo atualizado. Ferramentas e plataformas

• Agentes de navegador: ChatGPT Atlas , Agentes Zapier.
• Aplicativos de calendário com tecnologia de IA: Reclaim AI , Toki AI Calendar.

Fluxo de trabalho As informações podem incluir sua disponibilidade, prioridades, compromissos e dados encontrados em e-mails, aplicativos de mensagens, calendários e listas de tarefas. Você também pode especificar regras e metas, como manter o tempo livre para a família nos fins de semana, reservar as noites para estudar ou agendar três sessões de academia por semana. As tarefas desempenhadas pelos agentes envolveriam a análise dos canais de comunicação para extrair datas, prazos e solicitações, a verificação da disponibilidade em calendários, a identificação e resolução de conflitos e a aplicação de regras de priorização, bem como, quando possível, a interação com serviços de terceiros e sistemas de reservas externos para agendar compromissos diretamente. O resultado deve ser um calendário ou agenda priorizada, organizada e sem conflitos, alinhada aos seus objetivos definidos e atualizada automaticamente quando novas necessidades e solicitações chegarem às suas caixas de entrada.

3. Planejamento e organização de viagens

Planejar uma viagem pode envolver navegar por uma infinidade de opções e oportunidades em busca do melhor custo-benefício e do itinerário ideal. Os agentes podem eliminar grande parte do trabalho árduo, pesquisando e comparando opções de forma autônoma, preenchendo formulários e até mesmo fazendo reservas.

Ferramentas e plataformas

Todos esses navegadores com agentes são potencialmente adequados para essa tarefa devido à sua capacidade de abrir várias abas e comparar diferentes sites de operadores e aplicativos de reservas:

• Agentes de navegador: ChatGPT Atlas , Perplexity Comet , Manus.

Fluxo de trabalho

As informações necessárias para que os agentes concluam essas tarefas incluem seus planos de viagem gerais, como quando pretende viajar, para onde deseja ir e seu orçamento. Você também pode fornecer preferências, como avaliações de hotéis, se precisa de voos diretos ou bairros ou atrações específicas que deseja visitar. Para permitir que os agentes façam reservas de forma autônoma, eles também precisarão de acesso a informações financeiras e dados pessoais, como números de passaporte. As tarefas incluem pesquisar voos, hotéis e opções de transporte local, analisar preços, tempos de viagem e conexão, e políticas de cancelamento, e identificar as melhores opções com base nos seus critérios. Os agentes irão preencher formulários para concluir reservas, selecionar assentos e quartos e agendar confirmações, idealmente com medidas de segurança para garantir que consultem você para obter permissão antes de tomar qualquer decisão final e gastar dinheiro. O resultado deve ser um itinerário de viagem completo, incluindo horários de voos e acomodações, além de detalhes das reservas, inserido automaticamente em seu calendário, com lembretes configurados para fornecer atualizações constantes sobre quaisquer fatores que possam afetar seus planos.

Qual o próximo passo?

Esses exemplos devem ajudá-lo a entender o tipo de tarefas para as quais os agentes podem ser úteis na organização e no gerenciamento de nossas vidas cotidianas. Existem centenas mais, e à medida que a IA ativa se torna mais sofisticada, podemos esperar que ferramentas e plataformas dedicadas a tarefas e atividades mais específicas se tornem disponíveis. Por ora, porém, é importante lembrar que os agentes de IA estão em um estágio inicial de desenvolvimento e não há garantia de que acertarão em tudo. Na verdade, é quase certo que não acertarão. Mas as ferramentas e os casos de uso abordados aqui oferecem pistas sobre como essa tecnologia provavelmente se encaixará em nossas vidas no futuro. Lembre-se apenas de ter extrema cautela com o que você compartilha com eles e com o quanto da sua vida você lhes dá controle. Para as empresas, a principal lição não é correr atrás da autonomia total, mas começar agora a desenvolver o conhecimento sobre agentes, estruturas de governança e controles com intervenção humana. As organizações que tratarem os agentes como colegas digitais experimentais hoje estarão em melhor posição para implantá-los de forma responsável em todas as funções essenciais do negócio amanhã.

Agora, mais do que nunca, é fundamental quem produz alimentos e bebidas adotar tecnologias avançadas, especialmente IA (inteligência artificial) e automação. Tanto na fábrica como na cadeia de distribuição, essas ferramentas desempenham papéis muito importantes. O desenvolvimento do negócio, hoje, vai muito além de reunir os ingredientes certos. É uma interação cuidadosa entre compliance, melhores práticas ESG, saúde, segurança e inovação.

• Siga a Forbes no WhatsApp e receba as principais notícias sobre negócios, carreira, tecnologia e estilo de vida

Em boa medida, soluções tecnológicas podem ajudar empresas agroalimentares a se adaptarem rapidamente às mudanças, lidando com variáveis cada vez mais diversas, de modo que possam agir de forma proativa, em vez de reativa. Por exemplo, as equipes podem usar IA para tornar o desenvolvimento de produtos agroindustriais mais rápido e preciso. Elas também podem automatizar processos para agilizar vários aspectos das linhas de produção.

Mitigando o medo

Se líderes empresariais do agro adiarem a implementação da IA, estarão se arriscando a perder terreno exponencialmente nos próximos anos, ao ponto de prejudicarem suas marcas ou perderem relevância, enquanto transformações na indústria não param de acontecer. Leia também:

• Inteligência artificial vai afetar 40% dos empregos em todo o mundo, diz FMI
• 10 números surpreendentes sobre IA que todos deveriam conhecer
• Forbes IA 50: as empresas mais promissoras do mundo em inteligência artificial

As tecnologias impulsionam a inovação. Por exemplo, se duas empresas produzem smoothies embalados, uma delas usa IA para fazer experimentos virtuais com diferentes combinações de matérias-primas e a outra, métodos de laboratório comuns para testar os ingredientes, qual dessas tem mais chances de lançar um produto final que atraia os consumidores? Claramente, a primeira – e com o tempo, ela conquistará uma fatia cada vez maior do mercado.

• Siga a ForbesAgro no Instagram

Além disso, as agroindústrias que hesitam em integrar a IA e automação nos seus processos são menos atraentes como empregadoras, pois a força de trabalho espera usar IA. O “Relatório Anual do Índice de Tendências de Trabalho de 2024”, da Microsoft e LinkedIn, revelou que 75% dos chamados “global knowledge workers”, os talentos das companhias nesta área, pensam dessa forma. Ainda na pesquisa, 90% dos entrevistados indicaram que a IA os ajuda a economizar tempo; 85% disseram que lhes permite se concentrar nos trabalhos mais importantes; 84%, que os ajuda a serem mais criativos; e 83% afirmaram que graças à IA, eles gostam mais do que fazem. Funcionários talentosos desejam trabalhar em empresas que utilizam os mais recentes avanços tecnológicos. Afinal, estão em jogo seu desenvolvimento profissional e futuras oportunidades, sem falar nas conquistas e satisfação profissionais. É pouco provável que queiram trabalhar em um local onde os esforços para estar à frente dos processos tradicionais são limitados. A IA é uma forma de maximizar a produtividade e ajudar nos elementos estratégicos e criativos das funções, em vez de exercerem somente tarefas repetitivas que reprimem o potencial.

IA e automação não podem representar um grande esforço

Alguns executivos hesitam em usar IA porque acreditam que a sua implementação significará um esforço excessivo, implicando todos os aspectos do negócio. Eles podem até estar preocupados, mas ainda se ancoram nos processos tradicionais. A mudança, para esse público, parece assustadora. No entanto, isso não precisa ser o caso. Incorporar soluções em diferentes áreas de uma organização pode, pelo contrário, gerar mais benefícios do que atrasos no curto prazo. Ou seja, as mudanças não necessariamente devem ser radicais; e tampouco implementadas de ponta a ponta, em todos os elos produtivos. Trilhar esse caminho, no entanto, é um primeiro passo necessário. Não é preciso reimaginar todas as facetas do negócio, mas é recomendável em uma ou mais áreas, indo ao cerne do motivo pelo qual se deseja trazer a IA. A implementação não deve ser um objetivo em si. Por exemplo, é possível simplificar um processo central, como o sourcing (identificação, análise e negociação de bens e serviços), para reduzir intermináveis trocas de e-mails ​​com fornecedores, liberar parte da equipe e eliminar o tédio. Ou, ainda, substituir métodos laboratoriais no desenvolvimento de alimentos e bebidas, colocando os produtos no mercado com mais agilidade. Isto é, ao identificar uma ou mais áreas de foco principais e seus objetivos, os líderes da agroindústria podem, então, implementar soluções em suas organizações de uma maneira mais gerenciável.

Soluções não precisam ser desde o início

Por vários motivos, bons negócios da agroindústria já internalizaram esses esforços. Às vezes, optam por criar soluções do zero. Mas as vantagens, nesse caso, costumam ser frequentemente superestimadas, especialmente quando se tratam de tecnologias emergentes. Então, os líderes devem levar em consideração a quantidade significativa de tempo e dinheiro investidos. O fator tempo é essencial, pois contratar uma equipe e depois mapear e construir um sistema de IA personalizado é um processo capaz de desacelerar os negócios. Existem soluções em escala para o setor. Empresas podem se escorar nelas e navegar estrategicamente em sua implementação. O melhor conselho é que tenham bem definidos os objetivos do negócio e mantenham isso em mente. Só depois invistam nos recursos necessários para atingir essas metas, gerar ROI (retorno sobre investimentos, na sigla em inglês) e, em última análise, prepará-las para o futuro. *Gary Iles, colaborador da Forbes EUA e membro do Forbes Council, grupo de líderes empresariais, é vice-presidente de marketing e negócios da TraceGains, database de alimentos com sede em Colorado, EUA. Iles também é consultor de mercado

Na manhã desta quarta-feira (13), o Google liberou a versão Pro de seu novo modelo de inteligência artificial, o Gemini. Focado em desenvolvedores e empresas, o lançamento chega ao mercado com três principais melhorias em ferramentas da plataforma:

• "Gemini Pro API": a chave de programação gratuita, exclusiva e de fácil acesso disponível no Google AI Studio
• "Image 2 Text": a ferramenta de leitura e conversão de imagens, vídeos e produtos digitais em diferentes conteúdos de texto
• "Duet AI for Security Operations": o assistente virtual do Google agora conta com um sistema unificado de segurança de forma mais eficaz

Gemini Pro API no AI Studio ou Vertex AI

Desenvolvedores interessados em experimentar o Gemini Pro podem utilizar a nova API por meio do AI Studio, uma ferramenta gratuita do Google WorkSpace. Para níveis mais avançados, programadores e empresas podem facilmente transferir seu código do AI Studio para o Vertex AI, obtendo recursos adicionais de personalização e funcionalidades do Google Cloud.

• Siga a Forbes no WhatsApp e receba as principais notícias sobre negócios, carreira, tecnologia e estilo de vida

Image 2 Text

O Vertex AI, a interface mais avançada de programação do Google, melhorou a ferramenta de conversão de imagem para texto. Agora, além de transformar fotos em anúncios, legendas e até mesmo propagandas complexas, será possível gerar logos, emblemas, marcas e abstrações.

Leia também:

• Meta está coletando nossas fotos do Facebook e Instagram para criar imagens de IA
• Conheça Ashley, primeira ferramenta de IA a fazer campanha política
• Ação da Alphabet dispara com chegada de modelo de IA Gemini

Duet AI Security Operations

O Duet AI, ferramenta de assistência para desenvolvedores do Google, já está disponível com códigos e chats alimentados por IA. Então, além de ajudar os usuários a construir aplicativos dentro de seu editor de código, os desenvolvedores podem contar com a segurança de operações e um suporte integrado em relação à privacidade, segurança e compliance.

Afinal, o que é o Google AI Studio?

O Google AI Studio é uma ferramenta gratuita que permite desenvolvedores, programadores e entusiastas a criarem rapidamente comandos, códigos, aplicativos, entre outros produtos digitais com uma chave de API. Para entrar no Google AI Studio basta ter uma conta do Google e aproveitar a cota gratuita, que permite 60 solicitações por minuto. Quando estiver pronto, o usuário pode clicar em "obter código" para transferir seu trabalho para o local de escolha. A primeira versão do Google Gemini Pro está disponível em mais de 180 países e 38 idiomas, incluindo o Brasil. Em comunicado à imprensa, o Google anunciou o lançamento do Gemini Ultra, o modelo mais amplo e capaz de IA da Big Tech, para o início de 2024.

A participação de Andreas Braun, CTO da Microsoft, em um evento de tecnologia na Alemanha, o “AI in Focus - Digital Kickoff”, gerou uma verdadeira euforia e aumentou a expectativa em torno da nova versão do ChatGPT, a 4. Braun afirmou que na próxima semana um novo modelo de linguagem natural desenvolvido pela OpenAI, empresa que recebeu investimento recente de US$ 10 bilhões da Microsoft será lançado. Segundo a agência de notícias alemã Heise, quatro integrantes das equipes de desenvolvimento da Microsoft estavam presentes no evento para apresentar o novo modelo que já integra a nova ferramenta Azure, dando origem ao Azure-OpenAI. A nova versão é esperada há algum tempo, mais especificamente desde o início de fevereiro. Sam Altman, CEO da empresa não concorda em dar detalhes da nova ferramenta. Tentou, até mesmo reduzir as expectativas afirmando que ela poderia gerar algum tipo de frustração. Leia mais: Maioria dos brasileiros usou ChatGPT por curiosidade e gratuidade “Na nova versão, teremos formatos e possibilidades totalmente diferentes, isso inclui vídeos e modelos multimodais capazes de captar informações de diferentes fontes. Esse novo pacote incluiria vídeos, imagens e outras referências que o sistema pudesse vasculhar na internet.” Outro avanço destacado por Braun é a capacidade de o sistema lidar melhor com a linguagem natural, um grande desafio para os sistemas de IA. Além disso, a versão 4 funcionará em vários idiomas. São muitas as perguntas sobre o ChatGPT-4, mas a verdade é que ele é muito aguardando, principalmente depois das informações trazidas pelo executivo da Microsoft.

Da saúde e da manufatura até o varejo, quase todos os setores foram impactados pela IA (inteligência artificial). Talvez a maioria dos consumidores pense que as empresas usam essa tecnologia principalmente para o marketing direcionado (e algumas realmente o fazem). No entanto, muitas outras áreas também estão sendo afetadas pela IA, uma vez que ela está ajudando companhias em todo o mundo a proteger funcionários e clientes, manter seu estoque e desenvolver novos produtos e serviços, entre outras funcionalidades. Mas como a IA está trabalhando nos bastidores para ajudar empresas e, assim, apoiar os clientes e consumidores que elas atendem? Siga todas as novidades do Forbes Tech no Telegram Veja, na galeria a seguir, 16 áreas da indústria que estão sendo aprimoradas pela inteligência artificial, segundo membros da Forbes Technology Council: Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube LinkedIn Siga Forbes Money no Telegram e tenha acesso a notícias do mercado financeiro em primeira mão Baixe o app da Forbes Brasil na Play Store e na App Store. Tenha também a Forbes no Google Notícias.

A WEG fechou acordo para a aquisição do controle da startup Mvisia, especializada em soluções de inteligência artificial aplicada à visão computacional para a indústria, segundo comunicado ao mercado hoje (23). Com o fechamento da operação, que não teve valor divulgado, a WEG passa a ter 51% do capital social da Mvisia, com possibilidade, prevista em contrato, de aumentar sua participação nos negócios futuramente. VEJA TAMBÉM: Inscreva-se no Canal Forbes Pitch, no Telegram, e fique por dentro de tudo sobre empreendedorismo "A aquisição faz parte da estratégia da companhia de incluir novos recursos à WEG Digital Solutions e à plataforma IoT WEGnology, lançada recentemente com o objetivo de atender as demandas da Indústria 4.0", afirmou a companhia. Trata-se da terceira aquisição da WEG desde que a companhia anunciou, em junho de 2019, a criação de uma nova estrutura de negócios digitais. A Mvisia foi fundada em 2012 no Centro de Inovação, Empreendedorismo e Tecnologia da Universidade de São Paulo (USP). (Com Reuters) Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube LinkedIn Inscreva-se no Canal Forbes Pitch, no Telegram, para saber tudo sobre empreendedorismo. Baixe o app da Forbes Brasil na Play Store e na App Store. Tenha também a Forbes no Google Notícias.

Da década de 1930 até a de 1950, era comum utilizar testes de personalidade para analisar a adequação do emprego e combinar candidatos com vagas. Essa tendência diminuiu dos anos 60 a 90, pois os candidatos conseguiam "induzir" as respostas para o que eles entendiam ser necessário para determinada vaga. Foi durante esse período que a tecnologia ganhou protagonismo e, aos poucos, revolucionou essa ferramenta. Com a chegada do Big Data e da Inteligência Artificial, os testes de personalidade voltaram à tona. Inovação virou a palavra de ordem nas corporações em diversos departamentos, mas o RH não acompanhou esse bonde e ficou carente desta por anos. Empresas passaram a gastar milhões para explorar o comportamento do consumidor, segmentar perfis de clientes e identificar padrões nos dados para fazer projeções. No entanto, só agora começamos a ver as primeiras iniciativas de inovação no setor. Nos últimos anos, surgiram diversas plataformas digitais para auxiliar o processo de contratação, como os famosos algoritmos de matching e recomendação com base em habilidades técnicas, dados demográficos, geográficos etc. Apesar disso, ainda não vimos uma inovação significativa para a análise de comportamento dos candidatos ou colaboradores da empresa, algo que já acontece com o consumidor, por exemplo. As metodologias utilizadas pela indústria para essas análises ainda são as mesmas da década de 30 e pouco se evoluiu. Porém, a maioria dos testes tradicionais foram construídos para aplicações individuais (one to one), e não para serem escaláveis e alcançar milhares de candidatos simultaneamente em um processo seletivo. Por isso, a busca por alternativas para tornar esse processo mais eficiente não para. É inegável que contratar funcionários com as personalidades certas pode contribuir para aumentar o envolvimento e a produtividade. Embora o histórico de trabalho e um forte conjunto de habilidades sejam importantes, os traços individuais e os valores que uma pessoa possui são considerações fundamentais no processo. Se soubermos o suficiente sobre o que você diz e faz, seu teste aparentemente irá prever sua resposta a um discurso de vendas, facilidade para se relacionar ou qualquer outro estímulo. Na maioria das estruturas de equipe, todo membro tende a desempenhar um papel diferente. Descobrir os pontos fortes e fracos deles é fundamental ao emparelhá-lo com uma equipe e, em alguns casos, a uma função específica. Para acompanhar esse movimento, os testes de personalidade ou avaliação de carreira ganharam uma função adicional: são usados para combinar sua personalidade com uma equipe ou até mesmo um trabalho. Pode ser difícil ter boa leitura de alguém durante uma entrevista. Por isso, testes de personalidade durante o processo de contratação são excelente indicador para saber se uma pessoa será bem-sucedida em sua empresa. No cenário atual de inovação tecnológica, mudanças estruturais na relação de trabalho e um mercado em transição, abre-se caminho para novas metodologias de análise de personalidade escaláveis e automatizadas, com o objetivo de reunir essas informações e olhar além das métricas tradicionais. Há um mundo enorme e ainda inexplorado além disso, e as empresas e candidatos só têm a ganhar.   Siga FORBES Brasil nas redes sociais: Facebook Twitter Instagram YouTube Baixe o app de Forbes Brasil na Play Store e na App Store   Os artigos assinados são de responsabilidade exclusiva dos autores e não refletem, necessariamente, a opinião de Forbes Brasil e de seus editores.

Quando tecnologias emergentes são aplicadas apenas para automatização de tarefas e/ou procedimentos, não se trata de uma transformação digital plena, mas, sim, de uma modernização de processos. Porém, a transformação digital vai bem além disso. Acontece a partir do momento em que o ​"mindset" do usuário, do gestor e de todos aqueles que compõem o corpo da empresa estão voltados para fora do padrão de mundo habitual. Pensar fora da caixa é o desafio e, para que seja cultivado, é preciso um exercício diário feito sem medo. O medo reduz a capacidade criativa das pessoas no ambiente profissional e faz com que as soluções sejam cada vez mais voltadas para a automação, em vez da quebra de paradigmas. Essa transformação pode ser menos sacrificante quando começa mais cedo, ainda nas instituições de ensino. O primeiro passo para ingressar com sucesso no universo digital é durante o período escolar e, para que isso aconteça, os modelos de educação também precisam se transformar. Escolas com modelos de educação invertida, onde o professor não é mais o centro do saber, mas aquele que orienta o aluno na descoberta de novos caminhos e formas de cultura. A nova cara da grade curricular também é uma aliada na hora do aprendizado. Matérias como empreendedorismo, lógica, robótica e linguagem de programação já fazem parte de algumas escolas. Conceitos, esses, que já são realidade em algumas instituições. Esses espaços de alunos colherão os frutos muito em breve, já que neste formato eles adquirem amplo conhecimento voltado para o universo digital. Estamos falando de formadores de opiniões que sempre questionarão por que fazer algo antes de simplesmente dizer o que deve ser feito. Para os adultos, fomentar o compartilhamento do saber é uma cultura que pode ser implantada e trazer muitos frutos. Assim como no novo modelo educacional, os gestores precisam entender que não são os donos do conhecimento, mas aqueles que, dada sua experiência e perfil estratégico, estimulam o senso de transformação e criatividade em seus colaboradores. Que tal realizar reuniões multidisciplinares, onde equipes apresentem suas dores, para que, juntas, busquem uma solução? Esse pode ser um caminho que, mesmo tardio, proporciona uma safra de profissionais pensantes. Para que a transformação digital aconteça, o erro é algo comum. É assim que surge boa parte das brilhantes e verdadeiras soluções de transformação, já que é neste tipo de situação que mentes analógicas são desafiadas a pensar diferente. E, a partir deste novo modelo de pensamento, gera-se um processo criativo dentro das empresas. Isso faz com que as soluções propostas não sejam apenas para automatizar a execução de processos. A partir de insights coletivos, podem ser criadas soluções transformadoras e que se adequem ao modelo de negócio, que evoluam com as mudanças econômicas e gerem resultados. Tudo é possível graças à correta aplicação do conhecimento influenciado pela combinação entre criatividade, tecnologia e informação.

Apesar de a tarefa de tomar decisões ser um dos principais papéis de um líder, o assunto é, muitas vezes, negligenciado em meio às inúmeras conversas sobre os atributos e missões da liderança. É discutível que a enorme quantidade de informação disponível para o executivo moderno tenha tornado o ato de tomar uma decisão mais difícil do que fácil. No entanto, isso não deve continuar a ser um obstáculo. Nesse sentido, há uma visão crescente de que a inteligência artificial poderia ter um efeito benigno, apesar de ser amplamente vista como o fim de toda uma gama de empregos. VEJA TAMBÉM: Como utilizar a inteligência artificial para apoiar o trabalho humano Como já publicado pela FORBES, um novo livro - “Prediction Machines” (algo como “Máquinas de Previsão”, em tradução livre), de Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, da Universidade de Toronto - sugere que o poder da IA ​​reside na sua capacidade de reduzir o custo da previsão, dando aos profissionais maior certeza - uma mercadoria inestimável em um momento em que há um consenso geral de que a volatilidade e a incerteza estão entre as forças dominantes no atual clima de negócios. De fato, o potencial desta tecnologia para desvendar os segredos nas quantidades cada vez maiores de dados que estão sendo coletados pode ajudar a transformar uma parte específica e importante do negócio - previsão e planejamento. Na vanguarda dessa revolução está a Anaplan, fundada em 2006 por Michael Gould, no celeiro de uma propriedade em Yorkshire. O fundador estava convencido de que havia uma maneira melhor de fornecer às empresas as ferramentas de previsão de que precisava. Usando a nuvem para permitir que as unidades de negócios colaborassem de forma mais eficaz, a Anaplan reuniu rapidamente uma lista de clientes renomados, como a Coca-Cola, a seguradora RSA e o braço farmacêutico da Johnson & Johnson. Estas companhias contaram suas histórias em uma conferência - que parecia mais uma manifestação religiosa do que um evento de negócios convencional - realizada em Londres no início deste verão europeu. O executivo-chefe Frank Calderoni deu o tom dizendo: "O planejamento, da forma como conhecemos, está morto". Ao salientar que empresas de todos os setores estavam sendo prejudicadas por novos participantes, que em geral eram muito mais ágeis do que as atuais, acrescentou: “O grande ponto quando se fala em disrupção é a necessidade de uma tomada urgente de decisões.” Ao reconhecer que ainda há uma lacuna entre o planejamento e a tomada de decisão, Calderoni falou com confiança em levar essa diferença a zero. Dado o valor deste objetivo, não é de surpreender que, apesar de todo o seu sucesso frente a empresas de software muito mais conhecidas, a Anaplan não seja a única. A consultoria Accenture, por exemplo, recebeu recentemente uma patente norte-americana para sua plataforma ZBx, que usa IA e aprendizado de máquina para categorizar rapidamente transações financeiras e, assim, analisar gastos instantaneamente. David Axson, diretor-gerente da Accenture Strategy e especialista de longa data no papel das finanças nos negócios, vê os avanços na tecnologia e o crescimento do ZBx, como a criação de um "momento mais estimulante para atuar em finanças". Entrevistado no início deste mês, ele disse: "É a libertação do profissional da tirania das planilhas". E AINDA: Inteligência artificial: previsões para 2018 Mas não é apenas o caso de colocar uma mola no caminho dos especialistas e planejadores financeiros, que podem passar mais da metade do seu tempo dedicados a reunir informações para estudar e avaliar as implicações de diferentes cenários. As empresas já estabelecidas que estão sob ameaça de novos players, de repente, têm a chance de se transformar, simplesmente porque têm muito mais dados sobre as diferentes partes de seus negócios para analisar e, então, agir. Como diz Naomi Hudson, colega de Axson na Accenture Strategy, “melhorias incrementais não são mais suficientes” e pouquíssimas empresas não tentaram mudar seus padrões e, muitas vezes, suas cadeias de suprimentos de uma forma ou de outra. Graças ao big data e à capacidade crescente da inteligência artificial de peneirar as pistas que permitem a profissionais qualificados fornecer insights que, por sua vez, podem levar a decisões melhores e mais rápidas, a Holy Grail, fabricante de produtos pessoais, deixou de ser capaz de fechar os livros apenas quando o período de negociação terminasse para ter acesso instantâneo a contas de gerenciamento que dizem muito sobre a saúde da empresa. Isso significa que ela tem tempo hábil para que o profissional tome decisões de efeito - o que Avi Goldfarb e seus colegas autores de “Prediction Machines” chamam de julgamento. Na opinião de Axson, da Accenture, o valor do tempo extra é semelhante ao da luz no painel do carro avisando que o combustível está acabando. Se a luz acender quando ainda há combustível para 100 quilômetros, é muito mais útil do que se ela surgir quando houver apenas o suficiente para 10, diz ele.