Olá! Seja bem-vindo a mais uma pílula semanal do Blog do Studio. Vamos juntos buscar conhecimento e insights sobre um tema que está chegando (ou já chegou) numa velocidade que, muitas vezes, coloca em xeque a forma com que estamos vivendo os negócios: a IA – Inteligência Artificial, e aqui especificamente, na Gestão Financeira e Estratégica.

No último artigo, o colega Edson Costa, brilhantemente, traz a IA no âmbito do Conselho de Administração, enfatizando a urgência em saber sobre o tema e entender suas nuances para a tomada de decisão.

Entendendo a IA – Inteligência Artificial:

A IA é um campo de estudo multidisciplinar e robusto, cujas áreas envolvidas permeiam sobre: ciência da computação, matemática e estatística, machine learning (aprendizado de máquina), ciência cognitiva, neurociência computacional, filosofia da mente e linguística computacional.

Ou como, o matemático e pesquisador da ciência da computação, John McCarthy, pioneiro da Inteligência Artificial, criou o termo em 1955, definindo-o assim:

“É a ciência e engenharia da criação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computação inteligentes. Está relacionado à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos de observação biológica”.

Porém, a IA é um assunto anterior, dos anos 40, quando os primeiros modelos computacionais para redes neurais baseado em matemática e algoritmos foram criados pelo neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts. Nessa época, surgiram as primeiras máquinas capazes de fazer cálculos computacionais complexos, como a famosa máquina de Alan Turing, criada para decifrar as mensagens alemãs na Segunda Guerra Mundial, e que, essa história serviu de base para o filme “O Jogo da Imitação”.

Apesar dos conceitos até hoje difundidos serem abrangentes, na prática, vão de encontro com o que já comentamos em outro artigo, sobre o conceito de inteligência no campo da visão da psicologia da aprendizagem, trazido à análise clínica pelo Professor Dr. Paulo Dalgalarrondo – doutor em psiquiatria, pesquisador em saúde mental, autor de estudos e publicações referências na área – , para quem a definição primária de inteligência é:

“INTELIGÊNCIA é a capacidade de entender, recuperar, mobilizar e integrar de maneira construtiva os aprendizados anteriores ao deparar-se com situações novas”.

Para agregar os conceitos de machine learning e deep learning, deixamos como sugestão a leitura desse outro artigo sobre a definição de IA .

COMO A IA ESTÁ SENDO USADA NOS NEGÓCIOS?

Há pelo menos 80 anos o tema Inteligência Artificial está entre nós, apesar do assunto ter ganhado maior expressividade nos últimos anos. O que torna o assunto desafiador, é o avanço que tem conquistado, para áreas além da matemática e da engenharia da computação, pulverizado-se em toda a estrutura de uma empresa e seus ciclos de negócio e, trazendo à tona a necessidade de clareza racional e da jornada de dados das empresas/ negócios.

Com o advento da ferramenta Chat GPT e do Midjourney em nossas vidas, em Novembro de 2022, foi que o assunto se popularizou e está mudando completamente a forma com que nosso dia-a-dia é conduzido, por tratarem-se de ferramentas passíveis de utilização por qualquer pessoa, inclusive por aquelas sem prévio conhecimento de IA. Outras aplicações – de IA Generativa, como essas são chamadas vêm surgindo a cada dia, trazendo, principalmente, aspectos como agilidade e aumento da qualidade, juntas, em cada demanda.

Na gestão financeira e estratégica, a IA ainda vem sendo utilizada de forma tímida, mas, que tende a avançar, pois viabiliza análises com grande assertividade, melhorando a gestão, a lucratividade e, consequentemente, potencializando o crescimento das empresas.

O IMPACTO DA IA NA GESTÃO FINANCEIRA

Inicialmente a IA foi utilizada na gestão financeira para automatizar atividades manuais, como emissão de boletos, geração de relatórios, apuração fiscal, gestão de receitas e despesas, conciliação, entre outras.

Com a introdução de algoritmos e da machine learning – aprendizado de máquina – foi possível coletar dados, transformá-los em conhecimento e usá-los como base de apoio para a tomada de decisão em tempo real – gestão à vista, como chamamos, possibilitando que decisões complexas sejam amparadas em análises preditivas e prescritivas.

Destacamos três principais usos na gestão financeira e estratégica:

1. Automatização de Processos Financeiros: Processamento de faturas, reconciliação de contas e relatórios financeiros;
2. Análise de Dados avançada: Análise mais profunda e preditiva de dados financeiros, fornecendo insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas. Essa pauta nos acompanha desde o início aqui no blog;
3. Gestão de Riscos Financeiros: Identificação e mitigação de riscos financeiros, fornecendo uma visão mais abrangente e em tempo real das ameaças potenciais.

A TRANSFORMAÇÃO ESTRATÉGICA COM IA

A grande questão é a ‘PREVISÃO ESTRATÉGICA’, que com IA representa uma mudança significativa na forma como as empresas antecipam e respondem às dinâmicas do mercado. Aqui estão alguns pontos a serem abordados:

Antecipação de Tendências de Mercado:

A Inteligência Artificial, por meio de algoritmos avançados e machine learning, é capaz de analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e tendências emergentes. Isso permite que as empresas antecipem as mudanças no mercado antes mesmo de ocorrerem, proporcionando uma vantagem competitiva.

Compreensão do Comportamento do Consumidor:

A análise preditiva da IA ​​permite uma compreensão mais profunda do comportamento do consumidor. Isso não se limita apenas ao histórico de compras, mas inclui padrões de busca online, interações em redes sociais e outras variáveis. Essa compreensão refinada permite a personalização de ofertas e estratégias de marketing mais eficazes.

Resposta Dinâmica a Mudanças Econômicas:

A economia é intrinsecamente volátil, e a IA capacita as empresas a responderem de maneira dinâmica às mudanças nas condições econômicas. Isso inclui ajustes rápidos em estratégias de precificação, gestão de inventário e decisões de investimento.

Previsão de Demanda e Oferta:

Nos setores como varejo e produção, a IA é utilizada para prever demanda e melhorar a oferta. Isso reduz custos, minimiza desperdícios e melhora a eficiência operacional.

Adaptação a Mudanças no Ambiente Empresarial:

As empresas que utilizam IA para previsão estratégica estão mais preparadas para se adaptarem às mudanças bruscas no ambiente empresarial. Seja uma mudança tecnológica disruptiva ou uma alteração nas preferências do consumidor, a capacidade de prever tais mudanças permite uma resposta proativa.

Aprimoramento de Modelos de Receita:

A previsão estratégica também está ligada à inovação em modelos de receita. As empresas utilizam a IA para identificar oportunidades de diversificação de produtos, parcerias estratégicas e outras formas de crescimento que talvez não sejam evidentes sem análises preditivas.

Essa abordagem, baseada de utilização de dados para predição, redefine a forma como as empresas planejam e executam suas estratégias. Afinal, ao incorporarem a IA nesse processo, as organizações podem não apenas reagir às mudanças, mas, também, moldar seu ambiente operacional em direção ao sucesso sustentado.

DESAFIOS DA IA NA GESTÃO EMPRESARIAL

É crucial examinar as complexidades associadas à implementação da IA ​​e delinear as perspectivas futuras. Os pontos a serem observados são os que seguem:

• Custos Associados:

A implementação da IA ​​envolve, muitas vezes, custos substanciais, incluindo aquisição de tecnologias, treinamento de pessoal e manutenção contínua. Muitas empresas, especialmente as de menor porte, podem enfrentar desafios financeiros na adoção inicial.ial.

• Resistência à Mudança:

A introdução da IA ​​pode encontrar resistência por parte dos colaboradores, que podem sentir preocupações quanto à perda de empregos, à adaptação às novas tecnologias e à mudança na dinâmica organizacional.

• Segurança e Privacidade de Dados:

Questões relacionadas à segurança cibernética e à privacidade de dados são preocupações críticas. A utilização de grandes volumes de dados requer a implementação de medidas rigorosas para proteger informações previstas e garantir a conformidade com regulamentações de privacidade.

• Viés algorítmico:

Os algoritmos de IA podem herdar e amplificar as vidas humanas apresentadas nos dados de treinamento. Isso pode levar a decisões discriminatórias e importantes se não forem gerenciadas corretamente.

PERSPECTIVAS FUTURAS:

A realidade das empresas perpassa a necessidade de compilação e tratamento dos dados, bem como a alfabetização desses – Data Literacy – como sempre comentamos nos artigos por aqui, cada vez mais as empresas devem ser capazes de reconhecer e garantir a integridade de seus dados, levando em conta a evolução regulatória e o conhecimento sobre propriedade intelectual.

É fascinante – e humanamente desafiador – visualizar como essa tecnologia continuará a evoluir e moldar a forma em que as organizações operam – podemos citar , a exemplo, algumas expectativas, como Integrações mais amplas, Inovações em análise de dados, ética e transparência, personalização excepcional, expansão para PME etc.

A IA veio para ficar, e essas perspectivas representam um vislumbre do papel contínuo da IA na gestão empresarial. Quem poderia imaginar que, na pré pandemia – ano de 2019 – avançaríamos tanto em tão pouco tempo (menos de 5 anos, meus Senhores!)?

E por aqui, seguimos atentos e acompanhando toda essa evolução. Como sempre fazemos questão de lembrar, acreditamos no potencial do business, entendemos o contexto macro e micro do negócio e não temos a opção de falhar.

A ANÁLISE DE DADOS LIBERTA E EMPODERA.

See you soon.