Como a inteligência artificial (IA) ajuda empresas a quebrar silos?

inteligência artificial (IA)
14 de novembro de 2019
Última modificação: 14 de novembro de 2019

Autor: Paula Louzada
Categorias: Blog, Melhoria de Processos

Como a inteligência artificial (IA) ajuda empresas a quebrar silos?

A inteligência artificial (IA) está ajudando as empresas a coordenar seus fluxos de trabalho para obter grande eficiência e mais sincronia.

Quem já trabalhou para uma grande organização sabe que os silos de informações são um fato desafiador da vida. Eles são evidentes internamente: a mão esquerda nem sempre sabe o que a mão direita está fazendo e os funcionários que deveriam trabalhar em conjunto estão fora de sincronia.

Os silos também existem externamente. As empresas que atuam juntas geralmente não têm informações completas ou uma imagem clara de sua parceria. Às vezes, isso pode desencadear uma mentalidade “nós contra eles” entre colegas e colaboradores. Como resultado, as oportunidades são perdidas e os problemas não são resolvidos.

Mas, à medida que as empresas começam a experimentar novas tecnologias que quebram silos, as coisas podem começar a parecer diferentes. Quando adotadas apropriadamente, novas ferramentas – com inteligência artificial, aprendizado de máquina e análises avançadas – podem transformar as maneiras pelas quais os funcionários se comunicam, colaboram e coordenam seus fluxos de trabalho. O resultado: maior eficiência, mais sincronia e menos visão de túnel.

Exemplos de empresas aplicando IA e outras novas tecnologias

A UPS, a gigante de remessas sediada em Atlanta, é um excelente exemplo de como as empresas podem adotar novas tecnologias para eficiência operacional e melhores resultados. A empresa usa uma ferramenta de planejamento de rede (NPT) para integrar seu sistema de coleta e entrega. O pacote de um cliente B2B é categorizado por um CEP, peso e volume de destino; é então fornecida uma etiqueta de código de barras e colocada em uma correia transportadora, onde é digitalizada e carregada para entrega. O NPT organiza os pacotes por destino final, considerando também o tipo de pacote e a época do ano. Os produtos farmacêuticos, por exemplo, não são encaminhados pelo deserto, pois temperaturas extremas podem afetar a potência de certos medicamentos, e o NPT também considera o potencial de congestionamento durante as épocas de férias de pico.

A beleza do NPT, no entanto, não é apenas seu algoritmo; é que o aplicativo capacita engenheiros humanos a tomar melhores decisões. Quando um pacote é redirecionado, o aplicativo notifica um engenheiro da UPS na nova cidade local sobre o plano revisado. O engenheiro analisa várias opções, avalia-as e executa uma ação. O engenheiro pode deixar o plano permanecer no local ou redirecionar o pacote com base em novas informações. Essa decisão orientada a humanos se torna uma atualização no aplicativo, o que, por sua vez, ajuda a aprender com a supervisão humana e a ficar mais inteligente sobre os planos de roteamento. Tão importante quanto isso, o NPT também serve como uma verificação da escolha do engenheiro para garantir que ele tenha o resultado desejado. Isso não apenas economiza tempo e dinheiro da UPS, como também é um benefício para a satisfação do cliente.

A Becton, Dickinson and Co. (BD), um fornecedor global de tecnologia médica, também está integrando soluções baseadas em IA em seu fluxo de trabalho. O aplicativo BD HealthSight Diversion Management Analytics da empresa foi desenvolvido para ajudar hospitais e sistemas de saúde a melhorar seus processos de gerenciamento de medicamentos em um momento em que o vício em narcóticos sob prescrição nos EUA atingiu proporções epidêmicas.

Ao monitorar a atividade de medicação hospitalar, o aplicativo permite que as instituições de saúde identifiquem comportamentos anômalos e de risco associados a um possível desvio de drogas pelos profissionais de saúde. Usando algoritmos baseados em aprendizado de máquina e várias atividades de dispensação – como substituições e transações canceladas – o aplicativo reconhece comportamentos que sugerem um risco maior de desvio. Em seguida, atribui possíveis casos de desvio aos investigadores.

“O desvio de medicamentos hospitalares é um desafio complexo que pode ser difícil para os hospitais detectarem com impactos potencialmente devastadores na segurança de pacientes e profissionais de saúde”, diz Ranjeet Banerjee, presidente mundial da Medication Management Solutions da BD. De acordo com Banerjee, “o aplicativo BD HealthSight Diversion Management Analytics é o próximo passo nos esforços da empresa para lidar com o desvio de medicamentos por meio de soluções e análises integradas”.

Outras empresas estão usando a IA para melhorar a colaboração e coordenação interna. A People.ai, com sede em São Francisco, está tentando resolver o problema permanente dos departamentos de vendas e marketing desalinhados. A empresa lançou recentemente uma ferramenta para aumentar o engajamento e a comunicação interfuncional entre as duas unidades e permitir que as empresas entendam quais de suas campanhas de marketing funcionam e quais não.

A ferramenta, Campaign360, fornece informações em tempo real sobre o impacto de reuniões e oportunidades de vendas geradas por meio de campanhas de marketing. Isso cria mais transparência em torno do pipeline de vendas de uma empresa iniciado pelo marketing e também incute a responsabilidade pelo acompanhamento de leads pelos representantes de vendas. De acordo com a People.ai – que se integra a um CRM, como o Salesforce, e conta a Lyft e o Zoom entre seus clientes – sua plataforma de inteligência de receita permite que as organizações recuperem de 20% a 30% de um canal de marketing que está sendo desperdiçado hoje de maneira típica.

Outros benefícios da aplicação de inteligência artificial (IA)

A tecnologia também tem o potencial de ajudar a quebrar os silos de informações e outras barreiras. Dar aos gerentes uma imagem mais clara dos negócios permite que eles entendam as restrições entre as unidades funcionais e facilita a colaboração que pode transformar a cultura dos negócios a longo prazo.

Certamente, a inteligência artificial (IA) sozinha não é a panacéia para os problemas de silo que atingem grandes organizações. A IA tem seu próprio conjunto de problemas e limitações, incluindo dados restritos de treinamento, nenhuma garantia de que os dados serão entendidos e projetos defeituosos que levam a preconceitos ocultos transferidos de humanos para máquinas. E, é claro, a responsabilidade final pela eliminação dos silos organizacionais reside em trabalhadores humanos.

Ainda assim, muitos gerentes já estão vendo a promessa da IA de ajudar a criar sistemas coordenados mais conectados, dentro e fora da organização. Nos locais de trabalho de amanhã, os silos podem ser coisa do passado.

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