A Inteligência Artificial (IA) se tornou uma força transformadora em todos os setores, remodelando como as empresas operam, sem dúvida. Um relatório recente da McKinsey indica que 72% das organizações agora usam IA regularmente, acima dos 50% dos seis anos anteriores. Alimentando esse crescimento está a Generative AI (GenAI), agora usada por 65% das empresas em funções como marketing, vendas, desenvolvimento de produtos e TI. Essa duplicação na adoção em um ano destaca a crescente integração da IA na vida diária.
No entanto, com essas vantagens vêm os desafios. As organizações enfrentam problemas como imprecisões de saída de IA que podem distorcer a tomada de decisões, ameaças à segurança cibernética e as complexidades de explicar decisões orientadas por IA. A excitação resultante também desencadeou um fenômeno de " lavagem de IA ", onde as empresas exageram as capacidades de IA, potencialmente enganando as partes interessadas e minando a confiança em soluções de IA genuinamente transformadoras.
Então, onde estamos com a tecnologia de IA hoje? Para onde estamos indo? E como podemos gerenciar nossas expectativas em torno da GenAI? Há muito o que se animar, mas em um mundo de pós-verdades, é crucial permanecer com os pés no chão e evitar ser levado por ciclos de hype.
Impactos positivos tangíveis da IA
Em vez de ficar preso em promessas e no que está logo além do horizonte, uma abordagem melhor para entender o escopo da IA é examinar casos de uso reais. O que estamos alcançando atualmente com essa tecnologia? Aqui estão alguns exemplos de como a IA está sendo implementada em saúde e finanças:
Suporte à decisão clínica e integração de dados
A TidalHealth Peninsula Regional enfrentou um desafio comum: os clínicos estavam gastando muito tempo procurando dados de pacientes , o que atrasava a prestação de cuidados. Para resolver esse problema, eles fizeram uma parceria com a IBM para implementar o IBM Micromedex com Watson AI , um sistema de suporte à decisão clínica baseado em nuvem.
Essa integração de IA agregou informações clínicas e usou processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina para entender as consultas do usuário, fornecendo recomendações baseadas em evidências diretamente em seu sistema de registros eletrônicos de saúde. Como resultado, os clínicos economizaram até 20 minutos por consulta, melhoraram a adesão às melhores práticas e forneceram atendimento mais consistente ao paciente.
Agregação e Análise de Dados
O Portal Telemedicina, uma plataforma brasileira de saúde, enfrentou desafios com cuidados fragmentados e sistemas ineficientes. Ao fazer parceria com o Google Cloud, eles aproveitaram a IA para agregação, armazenamento e análise de dados . Os dados do paciente foram roteados por meio de um gateway para armazenamento em nuvem, onde algoritmos de IA classificaram descobertas médicas e recomendaram urgência de tratamento — como analisar radiografias de tórax para detectar pneumonia.
Essa implementação levou a uma redução de 20% nas internações hospitalares, uma redução de 5% nos custos de saúde e melhores resultados para os pacientes devido a diagnósticos mais oportunos e precisos.
Plataformas de conformidade e eficiência operacional
A PPS, uma seguradora sediada na África do Sul, aprimorou seus sistemas de recomendação por meio de uma plataforma de IA , resultando em maior crescimento nas vendas. A IA facilitou recomendações personalizadas de produtos, contribuindo para um aumento de 5% nas vendas em apenas oito semanas.
A Hastings Direct, uma seguradora sediada no Reino Unido, enfrentou ineficiências na subscrição e na comunicação com o cliente , o que afetou a precisão dos preços e o entendimento do cliente. Para lidar com esses problemas, eles implementaram o aprendizado de máquina (ML) com tecnologia Azure para agilizar os processos de subscrição e melhorar a legibilidade das cartas de reclamação do cliente.
Essa tecnologia aumentou sua velocidade de comercialização em mais de 100% e triplicou o número de mudanças de subscrição. Além disso, a pontuação de legibilidade das cartas de reclamação melhorou de 50 para 70, levando a uma comunicação mais clara com os clientes.
Um ponto comum entre projetos de IA bem-sucedidos é seu foco em problemas específicos e sua confiança em soluções comprovadas. Embora a excitação de novas inovações possa ser tentadora, é essencial permanecer firme no que demonstrou eficácia. A pressa em lançar novos produtos geralmente leva a uma enxurrada de ofertas, com muitos correndo para ser o primeiro a comercializar.
