Como as empresas podem alcançar a transformação da IA? Depois de pesquisar centenas de empresas, encontramos a resposta

Fonte: Shidao

Fonte da imagem: gerada por Unbounded AI‌

**Para as empresas chinesas, a necessidade e a urgência da inteligência digital são factos indiscutíveis. **

Porém, sempre que falamos em “transformação da inteligência digital”, é como “um pônei atravessando o rio”. A maioria das empresas são como "pôneis" ansiosos para atravessar o rio. Embora não sejam tão ricas quanto "Lao Niu" (grandes empresas com grande tamanho e fundos suficientes), ainda são melhores que "esquilos" (pequenas empresas com baixa resistência ao risco ). Na história original, o "pônei" pode decidir de forma independente "se cruza o rio ou não". No entanto, no mundo real, a quarta vaga da revolução industrial está a varrer o mundo, e muitas empresas no mundo foram agora empurradas para o rio da inteligência digital. **

Quando se trata de sobrevivência, o rio deve ser atravessado.

Portanto, é particularmente importante que as empresas “descobram as pedras do rio da inteligência digital”. Isto requer a experiência de um “cruzador de rio bem sucedido”.

Um artigo na Harvard Business Review “O que torna uma empresa bem-sucedida no uso de IA? "O que torna uma empresa bem-sucedida no uso de IA?" fornece um "Guia para cruzar o rio com sucesso".

O artigo adota um estudo da McKinsey e da Machine Intelligence in Manufacturing and Operations Initiative (MIMO) do MIT, que acompanha o progresso de 100 empresas (envolvendo vários setores, como automóveis e mineração) em digitalização, análise de dados e tecnologias de inteligência de máquina (MI). Com base no desempenho de metas, ações e resultados, pode-se concluir que as principais empresas de inteligência digital têm certos pontos em comum em cinco aspectos: governança, implantação, parceiros, pessoal e disponibilidade de dados. **

O artigo tem dois autores, um é Vijay D'Silva, sócio sênior da McKinsey & Company; o outro, Bruce Lawler, é diretor administrativo do MIMO no MIT. O autor ressalta que os resultados da pesquisa deste artigo podem ser usados como referência para todos os empreendimentos de transformação de inteligência digital. **

01 Quatro tipos de empresas no período de transição

A primeira conclusão: se quiserem destacar-se na multidão na competição de inteligência digital, as principais empresas devem desenvolver um plano global de colaboração e não devem pensar em derrotar o inimigo com um único movimento. **

Ao avaliar 21 indicadores de desempenho em 9 categorias, o autor dividiu 100 empresas de transformação de inteligência digital em líderes, planejadores, executores e empresas emergentes.

Os melhores são os “líderes”, representando cerca de 15% da amostra. Alcançaram melhorias muito significativas em 20 dos 21 indicadores-chave de desempenho, classificando-se entre os 25% melhores em todas as 9 categorias de desempenho. Este tipo de empresa pode gastar dinheiro com sabedoria e é o maior beneficiário da inteligência digital.

A segunda categoria é chamada de “planejadores” e representa cerca de 25% da amostra. Esse tipo de empresa é boa em lidar com pessoas e possui sólido conhecimento em execução de dados. No entanto, muitas empresas não estão atualmente a colher os frutos da transformação. Algumas empresas estão até a lutar com a “armadilha piloto” proposta pela McKinsey em 2018.

** Olhando de fora, a “armadilha piloto” também é um problema para muitas empresas chinesas em sua transformação digital e inteligente. **

A transformação em grande escala de uma empresa é um processo sistemático e de longo prazo de acumulação de capacidades. Depois, ao promoverem a transformação, as empresas escolherão alguns pilotos de pequena escala para verificar novas medidas de mudança. No entanto, estes casos-piloto são muitas vezes difíceis de replicar e expandir, tornando difícil que todo o plano de transformação alcance efeitos de repercussão em grande escala.

**A inteligência digital, incluindo a transformação digital, muitas vezes termina em fracasso. A razão reside na falta de um plano global. **Por exemplo, as empresas estão demasiado focadas na implementação de casos de utilização selecionados, em vez de numa abordagem holística à transformação. De acordo com uma pesquisa global da McKinsey, a transformação digital bem-sucedida não é “apenas mais um projeto de TI”, mas uma “transformação liderada pelos negócios e focada no ROI” apoiada por líderes seniores (como presidente do conselho, CxO, comitê executivo).

Esta conclusão é semelhante à deste artigo.

Terceiro, os executores representam cerca de 33% da amostra. Estas empresas são orientadas para resultados, capazes de aproveitar um conjunto crescente de conhecimentos especializados, de trabalhar com parceiros e capazes de aproveitar oportunidades para desenvolver e implementar soluções concretas. Embora a sua construção de infra-estruturas seja inferior à dos dois tipos de empresas acima referidos, ainda podem alcançar resultados significativos.

No entanto, o problema dos "executores" ainda reside na contradição entre a parte e o todo.É difícil para essas empresas integrar os esforços de todas as partes no desempenho da empresa e formar uma força conjunta.

A última categoria são as “empresas emergentes”, que representam cerca de 25% da amostra. Estas empresas são as menos maduras e têm os menores benefícios; muitas estão apenas começando. Muitas “empresas emergentes” têm dificuldade em encontrar onde investir. Apenas algumas empresas com estratégias, competências ou infraestruturas podem desenvolver ainda mais a inteligência digital.

02 Cinco segredos de negócios inteligentes

Em comparação com empresas medíocres, os “líderes” podem alcançar mais que o dobro dos resultados de outras empresas na metade do tempo. Porque eles são tão bons?

O artigo resume o que os melhores jogadores fazem em cinco áreas principais.

Governança

O artigo aponta que para os “líderes”, a inteligência de máquina (MI) é uma prioridade estratégica. Muitas empresas também estabeleceram centros de excelência (CoE) dedicados para esse fim.

Isso deve ser mencionado. Embora muitas empresas tenham consciência da transformação digital, elas também adquiriram ferramentas de automação como no-code, low-code e RPA para a transformação digital. No entanto, elas são limitadas por estruturas organizacionais complexas e dados entre equipes • Em ilhas isoladas, não é possível alcançar uma cooperação eficiente dentro da empresa, o que dificulta o avanço do projecto de inteligência digital e desperdiça uma grande quantidade de recursos empresariais.

O Centro de Excelência (CoE) mencionado no artigo pode reunir tecnologia, talentos, instalações e outros recursos para supervisionar a empresa e fazer as coisas certas para acelerar os objetivos de transformação da empresa. Muitas empresas que introduziram o RPA já estabeleceram CoEs. Por exemplo, o Diretor do CoE da Dongfeng Nissan, Chai Yicui, apresentou certa vez que o CoE corporativo desempenha um papel importante em sete aspectos: posicionamento, estratégia de promoção, sistema de promoção, motivação e governança, treinamento, troca de informações e seriedade e motivação. Além disso, muitas empresas de consultoria, incluindo a PricewaterhouseCoopers e a Deloitte, também estabeleceram CoEs com diferentes direções de negócios. Entre eles, a Ernst & Young e a IBM anunciaram a criação de um CoE na forma de um centro virtual centralizado para ajudar as instituições financeiras a utilizar soluções de nuvem híbrida para acelerar a transformação digital.

Além disso, os autores salientam que os “líderes” preferem um processo claro para avaliar e implementar inovações digitais, e também reconhecem que a mudança é inevitável neste campo em rápida evolução. Como resultado, a maioria dos “líderes” avalia e melhora constantemente os seus processos, enquanto os “executores” e “planejadores” tendem a ficar presos, o que limita a sua capacidade de escalar casos de uso com sucesso.

Implantação

Os “líderes” usarão a inteligência da máquina (MI) tão amplamente quanto possível.

Cada um dos “líderes” do estudo utiliza inteligência de máquina (MI) em áreas como previsão, otimização de manutenção, logística e transporte. Em comparação com os outros três tipos de empresas, os “líderes” também estão mais inclinados a adotar métodos mais avançados.

Por exemplo, a empresa biofarmacêutica Amgen está a trabalhar para desenvolver um sistema comprovado de inspeção visual utilizando IA que aumentará as taxas de deteção de partículas em 70% e reduzirá os alarmes falsos em 60%.

O autor dá um exemplo no início do artigo: a Vistra, maior produtora de energia elétrica dos Estados Unidos. Para manter as fábricas a funcionar de forma eficiente, os trabalhadores monitorizam e ajustam constantemente centenas de indicadores diferentes que mesmo os operadores mais qualificados não conseguem garantir a precisão. Mais tarde, a fábrica instalou uma ferramenta orientada por IA (otimizador de taxa de calor), que acabou aumentando a eficiência da fábrica em 1%.Pode não parecer muito, mas na verdade economizou milhões de dólares e reduziu as emissões de carbono.

Parceiro

As parcerias entre empresas ocorrem frequentemente no meio académico, em start-ups, em fornecedores de tecnologia existentes e em consultores externos. No entanto, os “líderes” preferem estabelecer ligações com parceiros mais amplos e intensivos, a fim de maximizar a sua própria velocidade de desenvolvimento e eficiência de aprendizagem.

Por exemplo, duas empresas de bens de consumo, Colgate-Palmolive e PepsiCo/Frito-Ray, fizeram parceria com o fornecedor de sistemas Augury e implantaram sistemas de diagnóstico de saúde de máquinas orientados por inteligência artificial em suas respectivas linhas de produção. Esta decisão ajudou os dois negócios acima mencionados a evitar tempo de inatividade. de até oito dias.

A empresa de semicondutores Analog Devices se uniu ao MIT para desenvolver um novo sistema de controle de qualidade de inteligência de máquina (MI). O sistema é capaz de identificar quais processos e ferramentas de produção podem estar com defeito. Isso significa que os engenheiros da empresa só precisam revisar 5% dos dados do processo anterior, o que economiza bastante mão de obra.

Percebe-se que embora os “líderes” sejam muito capazes, eles parecem saber extrair energia de parceiros externos melhor do que outras empresas.

Pessoal

Os “líderes” não serão mesquinhos e permitirão que o maior número possível de funcionários domine as competências de inteligência digital, em vez de deixar o conhecimento profissional para alguns especialistas em dados.

O estudo descobriu que mais de metade dos “líderes” fornecem formação básica em inteligência de máquina (MI) aos funcionários da linha da frente, em comparação com apenas 4% noutras empresas.

Por exemplo, os restaurantes McDonald's utilizam inteligência de máquina (MI) para prever as reações dos clientes e o fluxo de clientes em tempo real para melhorar uma série de tarefas operacionais.

Os especialistas em dados do Enterprise Center of Excellence (CoE) testam e desenvolvem novos métodos e, em seguida, agrupam esses desenvolvimentos em ferramentas fáceis de usar para funcionários de campo. Com a ajuda do sistema, os colaboradores locais entendem a importância dos dados e desenvolvem a capacidade de identificar problemas, para que também possam retribuir à empresa.

Disponibilidade de dados

O artigo aponta que todos os “líderes” permitem que os funcionários da linha de frente tenham acesso aos dados, enquanto apenas 62% das outras empresas permitem. Além disso, os “líderes” obtêm dados de clientes e fornecedores. Em troca, 89% dos Líderes partilham os seus próprios dados com clientes e fornecedores.

Em suma, esta democratização dos dados contrasta fortemente com outras empresas, onde entre os “líderes” a informação é poder e é vigorosamente guardada.

Blocos de construção da transformação digital

Resumindo, o artigo salienta: Quando os cinco aspectos de governação, implantação, parcerias, pessoas e dados estiverem interligados e tiverem em conta uns aos outros, a transformação digital das empresas também se tornará eficaz. No entanto, em circunstâncias normais, as empresas também organizarão um Centro de Excelência (CoE) para coordenar os cinco aspectos acima mencionados.

Todos os começos são difíceis. O autor acredita que as empresas determinadas a transformar devem primeiro realizar uma avaliação honesta e abrangente do seu nível atual de inteligência digital. Neste ponto, a empresa pode começar a formular um “plano de transição”. Mesmo que este plano seja grosseiro, pode quebrar os obstáculos que podem ser encontrados na transformação, tais como talentos qualificados, capacidades de investimento e infra-estruturas críticas; como mover dados de sistemas legados para a nuvem, etc. Além disso, o autor acredita que o ritmo de transformação corporativa não deve ser pequeno demais. Afinal, a maioria dos “líderes” começa a utilizar dados e ferramentas simples, mas à medida que a sua proficiência aumenta, passam a adotar tecnologias mais avançadas.

03 A lacuna pode aumentar no futuro‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

A inteligência digital é uma reestruturação de todas as indústrias. Actualmente, muitas grandes empresas nacionais não só concluíram com sucesso a sua transformação, mas também alargaram a sua experiência e tecnologia de transformação a todas as esferas da vida, enriquecendo constantemente os cenários de aplicação para a integração da inteligência digital e da indústria.

Isso significa que as empresas desfavoráveis à transformação serão eliminadas com o tempo?

O autor acredita que a resposta não é otimista. Os “líderes” do artigo aumentaram os seus gastos em inteligência digital em 30% a 60% e espera-se que aumentem os seus orçamentos em 10% a 15%, enquanto outras empresas quase pararam de fazer progressos. Isto significa que o fosso entre os dois lados deverá aumentar no futuro.

No entanto, a inteligência artificial (MI) registou progressos significativos recentemente e as oportunidades para uma transformação abrangente estão apenas a começar a surgir. Só quem enfrenta as corredeiras pode apreciar as maravilhas e paisagens da nascente do rio. Embora os pontos de partida das empresas sejam diferentes, os caminhos de desenvolvimento também são diferentes. **Mas pelo menos onde está o “número de pedras no rio da inteligência”, temos “líderes” que estão apontando o caminho. **