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Os benefícios da IA generativa para áreas de TI

Os benefícios da IA generativa para áreas de TI

Seis passos para que CIOs apliquem ferramentas de inteligência artificial em suas organizações e colham ganhos de produtividade

A Inteligência Artificial generativa tem o potencial de gerar ganhos entre 30% e 50% na produtividade e no desenvolvimento de software das empresas. Além disso, pode otimizar em 10% a eficiência de custos-base da área de TI (Tecnologia da Informação), e dois terços deles poderão ser afetados diretamente. Em outras palavras, os novos modelos de linguagem têm o potencial de transformar a forma pela qual empresas são geridas hoje – e torná-las mais rápidas, mais baratas e mais eficientes.

Os dados de um estudo da Boston Consulting Group (BCG), recentemente divulgados, apontam uma série de benefícios para as organizações que decidirem incorporar a tecnologia. Além de acelerar o desenvolvimento de softwares, a ferramenta também amplia o acesso a dados. Isso porque é capaz de compreender dados de diversas fontes e automatizar processos como estruturação e gestão de dados. Algumas empresas já estão oferecendo suas soluções, como a Microsoft com seu GitHub Copilot, e a Amazon com o CodeWhisperer.

Com a chegada e disseminação das novas ferramentas de IA generativa, os CIOs ganham quatro novas responsabilidades. Entregar eficiência e aprimoramentos nas áreas de tecnologia; possibilitar o uso de IA generativa nos negócios; melhorar e expandir a qualidade e a disponibilidade de dados em toda a organização; mitigar ameaças cibernéticas geradas por IA generativa.

Leia mais: Como utilizar a Inteligência Artificial no atendimento ao cliente

Aplicando IA generativa na TI

O estudo também mapeia quatro usos de caso de ferramentas comerciais de IA generativa que ajudam a otimizar processos de TI e fluxos de trabalho da área:

Parceria com negócios

Ferramentas de IA generativa podem ajudar na criação de protótipos em pouco tempo – questão de dias. O que por sua vez leva a mais especificações, iterações mais rápidas e maior aceitação. Além dos engenheiros de software, diversos funcionários de uma organização poderão criar ferramentas de controle para os negócios, gerando insights a partir de conjuntos de dados. Tudo isso de forma muito simples, por meio de um chatbot.

Construção e manutenção de aplicativos

Todo o ciclo de desenvolvimento de software pode ser aprimorado com ferramentas que já estão à disposição no mercado. O estudo cita uma organização cujos desenvolvedores conseguiram aumentar o volume de tarefas concluídas em mais de 40% em três meses após a implementação de uma ferramenta de produtividade de IA.

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Operações de TI

Operações básicas de TI são responsáveis por metade dos custos da área. A automatização e gerenciamento eficaz de processos podem gerar ganhos valiosos. O estudo aponta que os chatbots de serviço de atendimento possam lidar com mais de 20% das solicitações de nível inicial sem assistência humana, além de atribuir e documentar solicitações que precisam ser escalonadas. Em outro exemplo, a tecnologia poderá gerar ganhos de 40% em produtividade por meio da expansão do ambiente de trabalho digital, da infraestrutura de TI e das operações de rede.

Aprimoramento de dados

A IA generativa tem um grande potencial em acelerar a transformação dos dados, ajudando a automatizar processos como limpeza, consolidação, ampliação e integração. Ainda é capaz de automatizar a classificação, anonimização e gestão dos dados.

Seis passos para aplicar IA generativa na TI

O estudo também oferece um guia de como organizações e lideranças podem aplicar ferramentas já existentes de IA generativa em suas áreas, ajudando toda a organização a colher benefícios e acelerar processos de desenvolvimento.

    1. Formular visão para IA generativa: por meio de experimentação, CIOs podem definir um ponto de partida para a aplicação de IA generativa na organização, visando como o uso da ferramenta poderá redesenhar o processo de desenvolvimento de manutenção de software de ponta a ponta. A ideia não é aplicar a ferramenta em processos ou áreas isoladas. A liderança também deve lidar com medos e preocupações das equipes, como a perda de empregos, além de entender as restrições para o projeto e como os ganhos serão distribuídos.
    2. Financiar jornada e estabelecer critérios: a transformação demanda investimento e, para não perder as rédeas dos gastos, lideranças podem estabelecer práticas e regras para financiamentos. Além de investir em estruturas técnicas, como banco de dados e cadeia de ferramentas de software maduras, a maior parte do investimento deve ser alocada para pessoas, desenvolvimento de habilidades e custos do novo modelo operacional.
    3. Exercitar os músculos de IA generativa: a IA generativa ganhará potência com a experimentação de usos de caso mais viáveis e de alto valor para cada organização. Alguns indicadores-chave de desempenho devem monitorados antes e depois da implementação da ferramenta, como tempo de entrega, qualidade do software e satisfação do desenvolvedor. A cada experimento, lideranças devem compartilhar as lições com a equipe para melhorar processos futuros.

Conheça o Mundo do CX

  1. Reformular estratégias de aquisição: lideranças podem renegociar contratos com fornecedores externos no momento da renovação para reduzir taxas e custos. Com o tempo, CIOs podem reduzir sua dependência de terceiros conforme etapas de design e arquitetura do ciclo de vida do produto são fortalecidas internamente.
  2. Antecipar impactos na força de trabalho: organizações deverão adaptar seus modelos operacionais para acomodar novas habilidades, funções e formas de trabalho. O planejamento estratégico da equipe deve estar alinhado à gestão da transformação da empresa, assim como a programas de desenvolvimento de novas habilidades.
  3. Estabelecer IA Responsável para mitigar riscos legais e éticos: segundo o estudo, os riscos da IA generativa são mais fáceis de monitorar e controlar na área de TI do que em demais áreas. Mas é preciso estar em constante estado de alerta, e a TI deve criar suas próprias ferramentas para avaliar qualidade, riscos de segurança e de satisfação do usuário. Ou seja: não confiar apenas recursos de ferramentas comerciais prontas.

 



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