Categoria: Inteligência Artificial

A gestão de processos (process management), que dominou o mundo dos negócios na década de 1990 e depois caiu em desuso, está passando por um renascimento graças à inteligência artificial. As duas abordagens se reforçam mutuamente: a IA ajuda as empresas a ampliar significativamente os processos aprimorados, e processos bem gerenciados facilitam a obtenção de dados de alta qualidade necessários para treinar a IA. A combinação dessas duas estratégias pode gerar enormes ganhos de produtividade, mas exige uma grande gestão de mudanças. Neste artigo, os autores descrevem sete etapas que as empresas podem seguir para integrar pessoas, dados, análises e tecnologia — especialmente IA — para reformular processos e alcançar um desempenho empresarial cada vez maior.  Continuar lendo Como unir gestão de processos e Inteligência Artificial

Estamos nos estágios iniciais da era da inteligência artificial (IA), e a tecnologia está evoluindo extremamente rápido. Provedores estão introduzindo rapidamente “copilots“, “bots” e “assistentes” de IA em aplicações para aprimorar os fluxos de trabalho dos funcionários. Exemplos incluem o GitHub Copilot para programação, o ServiceNow Now Assist para melhorar produtividade e eficiência, e o Agentforce da Salesforce para tarefas diárias de negócios. Essas ferramentas foram treinadas em uma ampla variedade de fontes de dados e possuem um vasto conhecimento em muitos domínios. O nível de expertise dessas ferramentas continua crescendo rapidamente, enquanto o custo de acesso a elas diminui. Em um futuro relativamente próximo, agentes de IA mais avançados, equipados com maior capacidade e conhecimento mais amplo, operarão em nome dos usuários com sua permissão. Empresas que souberem aproveitar os benefícios da IA poderão conduzir negócios de maneira mais eficiente, inovar com mais agilidade e crescer com maior clareza e foco.  Continuar lendo A estratégia numa era de expertise abundante

A Inteligência Artificial Generativa pode reduzir o tempo de tomada de decisão de dias para minutos e melhorar significativamente os resultados em processos de gestão.

Resumo:

Nas últimas décadas, os avanços nas tecnologias da informação permitiram que as empresas que buscam otimizar suas cadeias de suprimentos passassem da tomada de decisões com base na intuição e experiência para métodos mais automatizados e orientados por dados, aumentando a eficiência e reduzindo custos. No entanto, planejadores de negócios e executivos ainda precisam dedicar um grande esforço para entender as recomendações de seus sistemas, analisar vários cenários e realizar análises hipotéticas. Muitas vezes, é necessário envolver equipes de ciência de dados ou fornecedores de tecnologia para explicar os resultados ou fazer atualizações no sistema. Agora, os avanços nos modelos de linguagem de grande porte (LLMs), um tipo de IA generativa, estão tornando possível realizar essas atividades sem esse suporte. A tecnologia baseada em LLMs pode automatizar a descoberta de dados, a geração de insights e a análise de cenários, reduzindo o tempo de tomada de decisões de dias para minutos e aumentando significativamente a produtividade e o impacto dos planejadores e executivos. Os autores baseiam-se na experiência da área de computação em nuvem da Microsoft para explorar como os LLMs podem ser usados para otimizar cadeias de suprimentos. Eles também identificam os obstáculos que as empresas precisarão superar para implementar os LLMs de forma eficaz.

Continuar lendo Como a IA generativa melhora a gestão da cadeia de suprimentos