Qual o verdadeiro impacto da Inteligência Artificial (IA) nas companhias? A resposta vem de Avi Goldfarb, autor do best seller “Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence”. Economista de formação e hoje professor de Marketing da Rotman School of Management da Universidade de Toronto e cientista-chefe de dados do Creative Destruction Lab, Avi falou sobre as implicações e evolução da Inteligência Artificial no Data Driven Business – DDB 2019.
Em sua palestra, Avi explica a ascensão da IA e do machine learning a partir de uma queda no custo da previsão. Para ele, as prediction machines ou máquinas preditivas, são uma nova commodity barata que deve estar na base das transformações das companhias.
Esqueça aquelas fantásticas histórias de robôs que imitam humanos ou o mito de que as máquinas vão dominar e destruir o mundo. A ideia é bem realista: é por meio de ferramentas básicas da Economia que Avi explica a revolução da Inteligência Artificial para que CEOs, investidores e empreendedores possam compreender de fato o impacto dessa tecnologia na criação de novas estratégias de negócios.
Vamos então apresentar a lógica de Avi Goldfarb para explicar por que o avanço da Inteligência Artificial, por meio do machine learning, fez a tecnologia para predição se tornar cada vez melhor, mais rápida e mais barata.
Como prediction machines impactam na tomada de decisão?
Segundo ele, os recentes avanços em IA aconteceram devido aos avanços em predição. E conforme a tecnologia de previsão é mais utilizada, se torna mais barata e abre espaço para novas possibilidades não pensadas antes – é a economia 101, famosa no mundo dos negócios, e que fala sobre oferta e demanda.
Por isso, as prediction machines já substituem inúmeras ferramentas antigas para resolver problemas em bancos, na medicina, em vendas, no setor automobilístico, etc – por exemplo, podemos prever o que um bom motorista faz e criar um veículo que imite seu comportamento. O principal benefício da tecnologia das máquinas preditivas é permitir a utilização de informações já conhecidas para preencher outras que as empresas ainda não têm, mas precisam. Assim, com o que já aconteceu, conseguem determinar mais facilmente o que pode ocorrer no presente e no futuro, podendo tomar decisões mais precisas.
A previsão é muito útil para a tomada de decisões, já que, segundo Avi, a incerteza restringe a estratégia. “Melhor previsão cria oportunidades para novas estruturas de negócios e estratégias para competir”, explicou. Mas, se por um lado as previsões estão na base da estratégia, por outro, surgem novos complementos importantes para uma decisão final com resultados concretos. São os dados, que embasam uma boa previsão, e a ação, derivada da previsão.
Neste aspecto, Goldfarb chega ao seu ponto-chave: o julgamento, que torna possível saber o que fazer com a previsão e qual a recompensa esperada. A predição facilita decisões ao reduzir incerteza, enquanto o julgamento, feito por humanos, atribui valor,. Então, chegamos a mais significativa implicação das prediction machines, que é o fato delas aumentarem a capacidade de julgamento e, consequentemente, o valor gerado pelas decisões tomadas.
Em relação às questões mais práticas, Avi citou a Amazon, que há tempos utiliza a tecnologia de previsões para fazer recomendações de compra. Hoje, a empresa utiliza um modelo de negócios de venda e entrega. Mas ao evoluir ainda mais o aprendizado de suas máquinas, incluindo novos dados para fazer previsões cada vez mais precisas, podem transformar a estratégia e não esperar mais pelo pedido dos consumidores, enviando produtos que tenham a ver com aquele perfil e fazendo com que a compra seja realizada antes mesmo de ser imaginada – e ainda com incremento de vendas maior do que seria alcançado caso o cliente tivesse navegado pelas recomendações do site.
Portanto, com a evolução das previsões e este tipo de ação sendo possível, percebemos uma mudança que não impacta apenas uma parte do processo, mas os negócios como um todo. Ao gerar cenários preditivos e aumentar o potencial humano para fazer escolhas, a IA se torna fundamental para a estratégia das organizações.
