Créditos da imagem: Curto News/BingAI

6 formas que IA pode ser disruptiva para um negócio

Como os conselhos de administração podem compreender melhor os impactos potenciais da inteligência artificial (IA)? Aqui estão seis cenários que todos os conselhos devem considerar — e posteriormente agir sobre — que variam desde prever mudanças operacionais extremas, antecipar novas formas estratégicas de competir, até antever ameaças existenciais que poderiam tornar obsoletos os negócios.

A inteligência artificial é uma força disruptiva com o potencial de transformar muitos aspectos estabelecidos na economia. Dessa forma, os conselhos de administração das empresas podem abordar de maneira mais eficaz a IA trabalhando por meio de cenários para entender como ela impacta seus negócios.

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A IA está avançando rapidamente demais para adotar a abordagem convencional de contratar uma equipe de estratégia ou uma consultoria para trazer dados sólidos sobre as tendências para discussão. Em vez disso, ao conduzir uma discussão estruturada que utiliza uma variedade de cenários sobre como a IA pode afetar a cultura empresarial e remodelar os negócios, é possível ver as possibilidades futuras de maneira mais clara e desenvolver planos adequados para antecipar, e ainda melhor, moldar o rumo futuro.

Para isso construímos seis cenários em que inteligência artificial pode ser disruptiva para as empresas:

Ganhos através da granularidade

O dilema do design do modelo de negócios, equilibrando escala e complexidade, sempre tornou a personalização um desafio para as empresas. No entanto, a inteligência artificial agora oferece a capacidade de testar, aprender e criar as melhores opções para cada cliente, momento ou canal, desbloqueando oportunidades de valor através do aumento da granularidade em todas as variáveis que impactam o EBITDA.

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Um exemplo prático desse potencial é evidenciado por uma diretoria de uma empresa de distribuição B2B que explorou um cenário onde um novo concorrente, sem limitações físicas, utiliza modelos de previsão de IA para guiar decisões em cada função de sua cadeia de valor. Este concorrente utiliza IA para otimizar preços, gestão de rendimento, aquisição de clientes e aprimoramento da cadeia de suprimentos, demonstrando como a IA pode gerar diversas oportunidades de valor para empresas, levando a diretoria a buscar planos de autofinanciamento para sequenciar essas oportunidades. Isso incluiu estabelecer marcos e avaliações de desempenho para garantir que a implementação da IA não apenas melhorasse o desempenho, mas também impulsionasse o aumento da participação de mercado.

Reconfiguração do ecossistema de parceiros

As empresas agora dependem significativamente de seus fornecedores digitais e tecnológicos, demandando que supervisionem essas relações ao avaliar riscos. No entanto, a ascensão da inteligência artificial transforma radicalmente o panorama das parcerias corporativas. Isso resulta não apenas em novos desafios de gestão de riscos para conselhos de administração, mas também abre portas para acordos exclusivos, expansão e diferenciação. Nesse contexto, conselhos precisam de visão estratégica e compreensão de teoria dos jogos para estruturar ecossistemas com um equilíbrio de poder fortalecedor.

Um exemplo marcante dessa mudança está na indústria automotiva, onde fabricantes originais (OEMs) enfrentam três grandes transições: de combustíveis fósseis para veículos elétricos, de propriedade para aluguel, e de direção para veículos autônomos. Essas mudanças levam a parcerias inovadoras e métodos de colaboração. A IA acelera esse processo, com montadoras associando-se a empresas de tecnologia para integrar capacidades avançadas em veículos. Essa colaboração estende-se a manutenção preditiva, gestão de estoque e previsão de demanda, com dados gerados por veículos conectados. A diferenciação de marcas de OEMs será cada vez mais influenciada por essas capacidades, destacando a importância de compreender quem verdadeiramente cria valor de marca para quem. Além disso, a proliferação de veículos elétricos depende fortemente de parcerias com empresas de serviços públicos, provedores de infraestrutura de carregamento e empresas de energia, impulsionadas pela otimização da IA na localização de estações de carregamento e eficiência no processo de carregamento.

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Risco em cascata e regimes regulatórios abrangentes

A diretoria de uma empresa de benefícios para funcionários percebeu que o acompanhamento dos novos riscos decorrentes da IA estava se tornando uma despesa significativa. Eles consideraram a necessidade de reconhecer que as vantagens econômicas obtidas exigiam contrapartidas formais, resultando em novos investimentos na mitigação de riscos. A implementação de tecnologia e diretrizes para lidar com esses riscos mostrou-se tão transformadora quanto a incorporação da IA às operações. Ambos os aspectos — as novas capacidades de IA e a gestão de riscos — são cruciais para o sucesso. No entanto, dada a ênfase inicial da administração nos benefícios das novas ferramentas, a diretoria teve que assegurar a preparação e alocação de recursos para abordar cinco riscos principais:

Privacidade e Segurança de Dados: Reforçaram a cibersegurança, implementaram novas diretrizes de acesso a dados, investiram em software e gerenciamento de banco de dados para conformidade com regulamentações de privacidade de dados e estabeleceram processos para garantir a segurança na armazenagem e transmissão de dados.

Viés e Risco de Injustiça: Realizaram auditorias regulares para detectar viés, investiram em fontes abrangentes de dados e conduziram novos testes usando algoritmos conscientes de equidade.

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Transparência e Explicabilidade: Investiram em modelos mais caros com capacidades de auditoria, mantiveram a avaliação humana na produção do modelo e restringiram áreas de aplicação da IA.

Conformidade Regulatória: Expandiram a equipe legal e de conformidade focada em IA e avaliaram a adequação das ferramentas dos fornecedores às regulamentações.

Redução da Dependência de Riscos em Fornecedores de IA e Talentos: Mantiveram envolvimento com pelo menos dois fornecedores para capacidades essenciais, lançaram programas de treinamento em IA, aumentaram os investimentos para atrair talentos qualificados e iniciaram colaborações com instituições de pesquisa líderes.

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Transformação radical de custos

Os conselhos das empresas de serviços profissionais, como advogados, contadores, consultores e agências de publicidade, tradicionalmente dependem de uma estrutura hierárquica com líderes altamente remunerados que vendem, apoiados por talentos juniores que executam tarefas. No entanto, muitas dessas tarefas, que envolvem pesquisa, análise e produção extensivas, estão cada vez mais sendo apoiadas pela IA, reduzindo a necessidade de uma grande força de trabalho para alcançar resultados semelhantes.

Um estudo recente realizado pela Harvard Business School e BCG avaliou a produtividade de consultores que utilizam ferramentas de IA. Os resultados mostraram que aqueles que usaram o GPT-4 concluíram em média 12,2% mais tarefas, 25,1% mais rápido, e 40% do grupo experimental produziu resultados de maior qualidade em comparação com os trabalhadores sem acesso à IA. Da mesma forma, uma análise da Unidade de Habilidades Futuras do Departamento de Educação do Reino Unido destacou que a consultoria em gestão seria a ocupação mais impactada pelas novas aplicações de IA.

Para essas empresas, cujo modelo econômico se baseia na cobrança de serviços de funcionários juniores e cujo crescimento depende do aprendizado prático desses profissionais, os modelos futuros podem envolver uma base muito menor na parte inferior da hierarquia. Algumas tarefas anteriormente realizadas por essas empresas podem ser internalizadas por seus próprios clientes, que utilizam ferramentas de IA. Apesar de o valor de conselhos seniores e experientes ainda ser relevante, as empresas de serviços enfrentarão desafios na forma como desenvolvem talentos mais experientes, precificam seus serviços e no tipo de trabalho que oferecem. Muitas dessas empresas estão atualmente buscando desenvolver suas próprias ferramentas de IA e ajustar seus modelos operacionais para se concentrarem em aspectos mais estratégicos e interpretativos, à medida que se preparam para a considerável interrupção na demanda por serviços e na gestão de talentos.

Redefinição da proposta de valor

Na era da IA, a proposta de valor para os sistemas de saúde está passando de abordagens reativas de tratamento e pagamento de doenças para uma ênfase proativa no bem-estar. Anteriormente centrados em visitas presenciais aos provedores de saúde, que exigiam agendamento, deslocamento para instalações médicas e espera em salas, esses serviços limitavam-se a horários comerciais e locais físicos. Agora, com a IA, assistentes virtuais de saúde acessíveis por meio de plataformas online estão disponíveis 24 horas por dia, oferecendo respostas a perguntas de saúde, informações médicas e avaliações preliminares de sintomas.

O avanço da IA também possibilita o monitoramento remoto contínuo de pacientes por meio de dispositivos IoT e sensores vestíveis. Integrados a algoritmos de IA, esses dispositivos alertam profissionais de saúde em tempo real sobre anomalias, reduzindo a necessidade de check-ups frequentes presenciais. Alertas personalizados com base nos dados do paciente, incluindo informações de monitoramento remoto e registros eletrônicos de saúde (EHRs), orientam as próximas ações ou o manejo de condições crônicas.

Obsolescência

Empresas como Kodak e fabricantes de máquinas de fax reconheceram a inevitabilidade de sua obsolescência quando smartphones se tornaram onipresentes. Da mesma forma, a Radio Shack enfrentou a realidade quando seus produtos se tornaram amplamente disponíveis em iPhones. Jornais estão em constante luta devido à desconstrução de seus modelos de anúncios e jornalismo impresso. No caso das empresas de TI offshore, a capacidade da inteligência artificial de simplificar o desenvolvimento de software, através da linguagem natural e ferramentas preditivas, levanta a questão existencial sobre o modelo de venda de tempo de mão de obra. As diretorias dessas empresas enfrentam decisões cruciais sobre a transição para ferramentas proprietárias de IA ou a consolidação diante das mudanças no setor.

À medida que a IA transforma radicalmente as alavancas econômicas centradas em dados, os conselhos corporativos são incentivados a reconsiderar suas visões do futuro. Sugerimos que, em sessões estratégicas, explorem cenários que envolvam a probabilidade de mudanças, evolução do ecossistema concorrencial, e as expectativas dos clientes. Enquanto isso, foquem nos impulsionadores econômicos do modelo de negócios e como essas alavancas serão impactadas. Estes cenários proporcionam uma abordagem estruturada para os conselhos enfrentarem os desafios emergentes na era da IA, e é urgente começar a adaptação, dado o ritmo acelerado dessas transformações.

(Com Harvard Business Review)

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