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MundoCoop - Informação e Cooperativismo

Os principais erros na adoção de Inteligência Artificial nas Cooperativas – Andrea Iorio é escritor best-seller

MundoCoop POR MundoCoop
9 de dezembro de 2023
ARTIGO
Por Andrea Iorio, palestrante, escritor best-seller e especialista em Transformação Digital e Inovação

Andrea Iorio, palestrante, escritor best-seller e especialista em Transformação Digital e Inovação

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COLUNA COOP É TECH, COOP É POP

A inteligência artificial (IA) tem se apresentado como uma ferramenta revolucionária em diversos setores, prometendo otimizar processos, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Nas cooperativas, a promessa da IA é igualmente tentadora. No entanto, a implementação sem a devida cautela pode levar a problemas que comprometem seu propósito fundamental. 

Sem entender esses erros, corremos o risco que nossa cooperative caia numa estatistica desanimadora: auma pesquisa da Zippia aponta que apenas 25% das empresas relatam ter um impacto a partir das suas iniciativas na área de IA. Outros 25% dessas empresas pesquisadas relatam taxas de falha que chegam a até 50%. 

Obviamente não queremos que isso aconteça com nossa cooperativa, e por isso vamos agorqa entender os 3 principais erros que não podemos cometer na hora de adotarmos a IA em nossa cooperativa. 

1. Adoção precipitada sem foco nas reais necessidades 

Um dos principais erros observados é a adoção da IA por mero modismo ou pressão do mercado, sem uma análise criteriosa de suas reais necessidades. Pense na seguinte situação: sabe quando você está no atendimento telefônico daquele serviço que você quer deixar de assinar, ou quer uma segunda via de boleto, ou resolver um problema, e você está há 30 minutos já na linha tentando resolver , e você pensa dentro de si “nossa, como que essa empresa não tem um chatbot! Seria tudo muito mais simples!”. 

Então, a empresa implementa o chatbot, e você começa a usa-lo mas ele não entende a forma em que você se expressa, ou ele não responde bem aos seus comandos, em fim, você da voltas e voltas sem resolver o seu problema, você pensa “Nossa, como precisaria de um atendente humano agora!”. Não é? 

Porque a IA não é a solução em si, mas é a forma em que ela é utilizada 

O cenário descrito anteriormente exemplifica bem essa situação: uma empresa pode sentir a demanda por um chatbot para otimizar o atendimento, mas ao ser mal implementado, frustra o cliente e torna a experiência ainda mais tediosa. A IA deve ser vista não como uma solução mágica, mas como uma ferramenta que, quando bem utilizada, pode solucionar problemas específicos. Adotar IA sem uma estratégia clara e sem entender as “dores” que ela pretende solucionar é um risco que pode levar a prejuízos financeiros e insatisfação do cliente. 

2. Falta de dados para treinamento adequado 

Para que a IA seja eficaz, é necessário que ela seja treinada com uma quantidade robusta e diversificada de dados. Muitas cooperativas, na ânsia de implementar soluções de IA, não possuem dados suficientes para treiná-la de forma eficiente. Uma IA mal treinada pode não só ser ineficaz, como também tomar decisões errôneas que impactem negativamente o negócio. 

O motivo pelo qual dados são fundamentais pela efetividade da Inteligência Artificial, è que eles estão a base de um mecanismo chamado de “Aprendizao Supervisionado). Veja bem: n tipo de aprendizado, o algoritmo aprende a partir de um conjunto de dados de entrada alinhado com a saída desejada. Para que a IA possa fazer previsões ou classificações precisas em situações não vistas anteriormente, ela precisa ser treinada em um conjunto de dados amplo e diversificado que cubra o máximo possível de variações. 

Hoje estamos em um mundo onde através de tecnologias de Internet das Coisas, e ferramentas de CRM, nos conseguimos coletar muito mais dado (ao ponto que o volume de dados no mundo está crescendo de forma exponencial, e que 90% dos dados gerados desde o começo da humanidade foram gerados na última decada), mas se não coletarmos dados dentro da cooperativa, como poderemos alimentar uma IA de sucesso?    

3. Viés e falta de inclusão 

Outro desafio significativo na adoção da IA é o risco de perpetuação de vieses. Se a inteligência artificial é treinada com dados que representam apenas um segmento da população, como os maiores clientes ou os mais satisfeitos, corre-se o risco de excluir uma parte significativa da base de clientes. Isso pode resultar em uma IA que não é inclusiva, perpetuando vieses e alienando clientes que se sintam desconsiderados ou mal atendidos. 

Em cooperativas, que por sua natureza se focam no bem-estar coletivo e na inclusão, esse risco é especialmente grave, pois vai contra os princípios fundamentais dessas organizações. 

Em resumo, enquanto a IA oferece um potencial enorme para otimizar processos e melhorar o atendimento nas cooperativas, é crucial uma abordagem cuidadosa e estratégica. É preciso entender as reais necessidades da organização, garantir um volume adequado e diversificado de dados para treinamento e estar constantemente atento aos riscos de vieses e exclusão. Somente assim a IA poderá ser uma verdadeira aliada das cooperativas, reforçando seus princípios e promovendo uma melhor experiência para seus associados. 


Por Andrea Iorio, palestrante, escritor best-seller e especialista em Transformação Digital e Inovação

Coluna exclusiva publicada na Revista MundoCoop edição 114

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