Em 2001, Steven Spielberg nos levou a um universo distante, onde robôs de todos os tipos assumem funções humanas e possuem sentimentos. O longa-metragem A.I. (Artificial Intelligence), uma obra idealizada por Stanley Kubrick, é uma ficção científica, e naquele tempo, algo totalmente inimaginável. De fato, esse futuro traçado pelos cineastas não condiz com nossa realidade atual, mas todos sabem que a barreira entre o homem e o computador já não é mais a mesma.
Hoje, traçar estratégias de negócios considerando a aplicação de tecnologias como robótica e inteligência artificial (IA) é tão real quanto se pode imaginar. No dia a dia não prestamos atenção, mas sistemas de IA estão em muitos espaços.
"Por exemplo, os buscadores na internet possuem técnicas de IA para otimizar buscas de acordo com a forma de navegação no browser, assim como a identificação biométrica das agências bancárias ou, mesmo, em equipamentos na área de saúde", comenta Helen C. de Mattos Senefonte, docente da disciplina de Inteligência Artificial no Departamento de Computação da Universidade Estadual de Londrina (UEL).
Pensando no universo corporativo, a Everis, consultoria multinacional especializada em negócios e tecnologia, realizou um estudo em 2014, em parceria com a revista britânica The Economist. O relatório "Digitalização do Trabalho (Digitization of the Work Force)contou com a participação de 228 executivos de empresas nos EUA, Europa, América Latina e Ásia-Pacífico. A finalidade era apontar as tendências na dinâmica de trabalho no século 21, com foco na robótica e IA, e como as organizações estão se preparando para isso.
A maioria dos entrevistados (80%) afirmou acreditar que a capacidade de utilizar fontes digitais de trabalho serão um fator-chave para o sucesso no futuro. Entretanto, enquanto mais da metade (58%) das empresas respondeu ter criado uma estratégia para abordar a força de trabalho de digitalização, menos de um quarto delas chegou a adotá-las (23%).
A ausência de conhecimento técnico e a falta de mão de obra especializada são algumas barreiras. Entre os entrevistados, 45% citaram como principal entrave, a falta de compreensão em novas técnicas e tecnologias.
Para Rodrigo Catalan, especialista em Tecnologia da Informação e líder da operação de Business Process Outsourcing da Everis no Brasil, a maior dificuldade das empresas está na constituição de uma equipe com "Pensamento Produtivo". "Ou seja, fazer entender que soluções e ferramentas mais simples, com implementações menores, podem trazer resultados efetivamente volumosos às companhias. A digitalização parcial de um processo viabiliza de forma mais eficiente os projetos", ressalta.
Na análise de Catalan, os projetos de digitalização da força de trabalho, muitas vezes, tomam viés de projetos de tecnologia em larga escala, com custos elevados e prazos dilatados, o que resulta em menor prioridade.
"O que falta é o desenvolvimento de uma estratégia adequada. Nas experiências que pude presenciar, ficou evidente que, em muitos casos, a digitalização era tida como trocar humanos por máquinas e isso é o grande erro", afirma.

OTIMIZAÇÃO

Ainda segundo o especialista, o objetivo das empresas deve ser digitalizar a força de trabalho e não a inteligência. "É utilizar as equipes com grande experiência para transformar efetivamente os processos, permitindo em primeiro lugar, um melhor acoplamento das automações, mas fundamentalmente alavancando o ‘core business’ das instituições. Transformar é uma necessidade", acrescenta.
Graduado em Sistemas de Informação, Sérgio Nunes Pereira, de 30 anos, atua hoje como engenheiro de software e possui experiência com IA. Durante nove anos, trabalhou em uma fábrica de software, desenvolvendo programas para outras empresas. "Passei a perceber que tínhamos muitos problemas para realizar os programas no prazo estipulado. Isso me motivou a realizar um projeto para otimizar esse trabalho. Na época, estava fazendo uma pós-graduação na UEL, e na aula de IA surgiu a ideia de aplicar esse conhecimento no meu trabalho", conta. Ele explica, sucintamente, que fez uma comparação de programas de algorítimos para visualizar o que melhor se encaixaria para resolver o problema. "O resultado que consegui atingir foi prever uma estimativa de 70% dos programas. Identifiquei se ia demandar mais tempo ou não, e essa informação auxiliava para uma tomada de decisão mais lúcida", diz.

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