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Cinco iniciativas que os líderes industriais podem adotar para incorporar o potencial da IA
As indústrias podem desbloquear valor real com IA.
Apesar da incerteza, os líderes industriais podem tomar medidas hoje para garantir que as suas empresas estejam preparadas para a IA. Identificamos cinco iniciativas intersetoriais que abordam os desafios da implantação de IA e diferenciam entre como as empresas podem “agir agora” e “evoluir mais tarde”.
O ritmo do desenvolvimento tecnológico exige uma abordagem a duas velocidades para estas iniciativas. As recomendações “agir agora” exigem um investimento mínimo, causam mudanças mínimas, são modulares e devem mostrar resultados tangíveis a curto prazo. À medida que as ganhos aumentam e ganham impulso, as recomendações de “agir agora” transformam-se em sugestões de “evoluir mais tarde”. Estas sugestões prospectivas exigem orquestração estratégica de cima para baixo e alocação de capital para criar um volante sustentável para o crescimento das iniciativas de IA.
Estas cinco iniciativas principais ajudarão a orientar a implantação da IA no sentido de estar estrategicamente alinhada, operacionalmente objetiva e comercialmente viável:
| Iniciativas de IA | Estabeleça um escritório de realização de valor de IA e evolua para uma torre de controle | Explore cenários futuros para alinhar a abordagem à IA | Desenvolva um plano de requalificação da força de trabalho | Crie uma avaliação da arquitetura de dados e um roteiro de atualização | Desenvolva parcerias com ecossistemas de IA |
| Aja agora | Configure um escritório de realização de valor de IA com escopo focado e responsabilidade de alto nível para testar e aprender | Use o planejamento futuro vinculando a IA ao valor do negócio | Crie uma avaliação de habilidades para identificar necessidades de requalificação | Avaliação da arquitetura de dados | Mapear ecossistemas de IA e capacidades complementares e iniciar pilotos |
| Evolua mais tarde | Amplie o escritório de realização de valor de IA para uma torre de controle | Alocação contínua de recursos para capacitar a transformação da empresa em todas as dimensões | Desenvolver e implementar um plano de requalificação | Execute uma estratégia de dados com atualizações em fases por ROI, impacto e viabilidade | Usar critérios-chave de avaliação para apoiar um ecossistema de parceiros de IA restrito, porém forte |
Iniciativa 1. Estabelecer um “escritório de realização de valor de IA” e evoluir para uma torre de controle
As indústrias devem formar uma unidade que simplifique a experimentação e os recursos em torno da IA e os vincule aos resultados empresariais. O escritório de realização de valor coordena o compartilhamento de conhecimento e molda a governança, mas seu objetivo principal é obter benefícios, conduzir o gerenciamento de projetos e riscos e otimizar recursos.
O escritório de realização de valor pode começar com um escopo menor, mas para extrair o máximo valor das iniciativas de IA em toda a empresa, ele deve evoluir para uma “torre de controle” completa. A torre de controle é uma unidade de negócios de alto nível, encarregada da estratégia de IA e de orientar iniciativas inter-organizacionais. Tem autoridade para alocar capital e coordenar recursos em diferentes funções de negócios.
Aja agora: crie um escritório de realização de valor de IA com escopo focado e responsabilidade de alto nível para testar e aprender
Uma maneira de experimentar a IA é criar um escritório de realização de valor por meio de um simples escritório de gerenciamento de projetos dentro de uma única unidade de negócios. Isto deve envolver stakeholders com diferentes especializações, com apoio de alto nível, focados em projetos de alta prioridade ou de ganhos rápidos, e analisando e adaptando ativamente as práticas de governança aos novos requisitos de negócio. Aproveitar tecnologias mais fáceis de usar, como GenAI e low-code ou no-code, pode reduzir as barreiras técnicas à experimentação, permitindo que pessoas não técnicas participem mais cedo. Tudo isto aumenta a adesão, desenvolve conhecimentos, melhora a agilidade e permite atividades que criam valor.
Evolua mais tarde: transforme o escritório de realização de valor em uma torre de controle
À medida que o gabinete de realização de valor cresce em credibilidade e âmbito, as empresas podem aumentar a sua autonomia e responsabilidade para ampliar a implementação de IA com maior supervisão do nível C-suite. Deve evoluir para uma torre de controle, com posições formais, governança e recursos para orquestrar projetos em toda a empresa. A torre de controle também orquestraria as necessidades de requalificação, atualizações da infraestrutura de dados e estratégias do ecossistema.
Iniciativa 2. Explorar cenários futuros para alinhar a abordagem à IA
Não faltam casos de uso potenciais para IA, mas as organizações muitas vezes lutam para alinhar esses casos de uso com a estratégia e visão geral.
Ao identificar cenários para potenciais impactos e benefícios da IA, as empresas industriais podem alocar recursos de forma mais eficiente e priorizar iniciativas.
Aja agora: use o planejamento futuro vinculando a IA ao valor do negócio
Para desenvolver iniciativas focadas e alinhadas com uma visão global da IA, as empresas industriais devem começar com um planeamento futuro, para identificar o impacto potencial da IA nos negócios e no setor. Os cenários futuros devem considerar restrições regulamentares, macroeconômicas, da cadeia de abastecimento e de recursos, e ligar as atividades de IA ao valor empresarial.
Evolua mais tarde: aloque recursos continuamente para capacitar a transformação da empresa em todas as dimensões
Para fazer a transição do escritório de realização de valor para uma torre de controle, vincule o planejamento de cenário de cima para baixo e a alocação de capital com aprendizados e atividades de baixo para cima. Os cenários também podem informar quais habilidades são necessárias para planos de requalificação, requisitos de dados para atualizações da arquitetura de dados e quais espaços em branco de competências existem para estratégias de ecossistema.
Iniciativa 3. Desenvolver um plano de requalificação da força de trabalho
É amplamente esperado que a IA tenha um impacto abrangente no trabalho e no talento, uma vez que as suas capacidades de rápido avanço lhe permitem realizar uma maior variedade de trabalhos com crescente facilidade e sofisticação.
GenAI, em particular, pode produzir resultados criativos e analíticos, como códigos, e-mails, imagens, apresentações de slides - bem como assumir trabalhos de “colarinho azul” ou “novo colarinho” na produção. Os robôs industriais habilitados para IA estão ampliando suas funções, melhorando habilidades como reconhecimento de objetos, aprendizagem e coordenação, permitindo-lhes desempenhar um papel cada vez maior. A GenAI poderia tornar as fábricas mais adaptáveis e eficientes, melhorando a sua capacidade de reduzir o tempo de inatividade não planejado, melhorando as previsões.
O papel crescente da IA exigirá que os trabalhadores se requalifiquem, tanto para adquirirem proficiência na sua utilização como para melhorarem competências que se tornarão mais valiosas na era da GenAI, tais como garantia de qualidade, integração de conteúdos ou envolvimento do cliente.
Aja agora: crie uma avaliação de competências para identificar necessidades de requalificação
Comece por avaliar quais as tarefas que a IA poderá assumir e quais as competências necessárias aos trabalhadores, especialmente para o trabalho de colarinho azul, onde o impacto da GenAI tem sido menos explorado.
Evolua mais tarde: desenvolva e implemente um plano de requalificação
As organizações devem esforçar-se por criar uma cultura de aprendizagem contínua que lhes permita adaptar-se às necessidades de competências em constante mudança. Os incentivos podem desempenhar um papel importante, ligando a requalificação à progressão na carreira e à compensação financeira. E, ao identificar e incentivar bolsas de inovação, as empresas podem manter os colaboradores talentosos envolvidos e atrair novos talentos com conjuntos de competências exigidas.
Iniciativa 4. Criar uma avaliação da arquitetura de dados e um roteiro de atualização
As indústrias tradicionalmente implantam soluções pontuais focadas em TO sem uma estratégia de dados coesa, mas ter a arquitetura de dados correta é fundamental para a implantação eficaz de IA em uma organização. O desafio é agravado pelos diferentes tipos de dados utilizados pela IA tradicional (dados estruturados) e pela GenAI (que se destaca no trabalho com dados não estruturados). Para utilizar GenAI em toda a força de trabalho, os grandes modelos de linguagem (LLMs) devem ser treinados em procedimentos operacionais e melhores práticas – construindo um “gráfico de conhecimento” para a organização. Mas muitas destas informações residem frequentemente apenas nas mentes dos funcionários e podem não ser formalmente codificadas, muito menos armazenadas em formato digital.
Aja agora: conduza uma avaliação da arquitetura de dados
A arquitetura de dados deve ser avaliada para identificar o design do processo, as dependências e a qualidade e segurança dos dados. Benchmarks apropriados podem fornecer uma linha de base de desempenho e apoiar futuros casos de negócios de IA. Mapeie os cenários potenciais de atualização do sistema combinando atualizações em fases com o ROI potencial dos casos de uso correspondentes. A governança deve ser revista e reforçada para cobrir riscos legados (como privacidade de dados, preconceitos e segurança cibernética), bem como novos riscos criados por novos casos de utilização de IA.
Evolua mais tarde: execute uma estratégia de dados com atualizações em fases de acordo com ROI, impacto e viabilidade
Após o mapeamento da infraestrutura, as empresas precisam de uma estratégia para coletar, armazenar e gerenciar os dados necessários para aplicações de IA. O primeiro passo é identificar e implementar processos para aumentar a qualidade dos dados. Em segundo lugar, podem adotar uma abordagem faseada e orientada para o ROI para capturar dados e introduzir novos casos de utilização. Explore oportunidades para aquisição de novos dados, incluindo dados “sintéticos”, conforme necessário, para compensar a falta de dados históricos para testes e implantação de modelos de IA.
Iniciativa 5: Desenvolver parcerias no ecossistema de IA
As indústrias estão habituadas a gerir ecossistemas complexos de parceiros na cadeia de abastecimento. Tanto para parcerias de cadeia de abastecimento como de IA, é importante avaliar os parceiros, definir padrões de desempenho e gerir os custos da parceria.
No entanto, as parcerias de IA trazem maior complexidade e profundidade de integração porque as soluções de IA precisam de se ligar a sistemas centrais, ser adaptáveis e geridas ao longo do tempo. Cada parceiro aumenta os custos de integração e gerenciamento, impactando a orquestração da pilha de tecnologia. Os parceiros de IA com baixo desempenho podem causar danos maiores do que os parceiros tradicionais da cadeia de abastecimento.
Aja agora: mapeie ecossistemas de IA e capacidades complementares e inicie pilotos
Ao escolher parceiros para projetos de IA, as empresas devem comparar as suas capacidades, maturidade e ecossistemas de IA com as melhores práticas emergentes. Parceiros e ecossistemas com capacidades e experiências complementares podem aumentar as lacunas em competências, tecnologia e implementação. Contudo, novas relações entre parceiros e ecossistemas também exigem uma nova governança. Ao estabelecer parcerias iniciais com múltiplas entidades e identificar oportunidades de pequenos projetos-piloto, as empresas podem construir experiência antes de projetos maiores de IA.
Evolua mais tarde: use critérios-chave de avaliação para apoiar um ecossistema de parceiros de IA restrito, porém forte
À medida que o ecossistema de parceiros de IA evolui, é essencial estabelecer critérios-chave para avaliar as relações do ecossistema. Isto ajuda a selecionar e desenvolver relacionamentos com parceiros prioritários e a agir de forma decisiva para remover parceiros desnecessários que não conseguem agregar valor ou se adaptar às necessidades futuras. À medida que o ecossistema evolui, o mesmo deve acontecer com o manual de funcionamento, governança e melhores práticas.
Impacto das cinco iniciativas para enfrentar os principais desafios das indústrias
Fonte: análise da EY, dezembro de 2023
Principais considerações para indústrias ao implantar IA
As empresas de manufatura sempre foram lideradas pela TO. A IA não reverterá essa tendência, mas apoiará uma convergência mais profunda de TI/TO. É provável que as soluções pontuais orientadas para os negócios cresçam em número e exijam a padronização e a interoperabilidade dos dados de TO. As indústrias devem então reconhecer a necessidade de uma arquitetura de dados madura, para justificar os investimentos em TI e garantir que a IA agregue valor de forma sustentável e segura. A IA é possibilitada pela tecnologia, mas deve ser liderada pelas empresas.
Muitos dos benefícios que a IA pode trazer às indústrias provêm do trabalho fundamental que precisa acontecer dentro das empresas antes da implantação: não se trata apenas de uma atualização tecnológica; é também uma atualização organizacional e cultural.
A cadeia de abastecimento existe há séculos e sempre aproveitou novas tecnologias para se adaptar e melhorar. Hoje, as cadeias de abastecimento mais resilientes, mais econômicas e mais previsíveis são cadeias de abastecimento habilitadas para IA.
Alguns veem a IA como uma frase da moda, mas vale lembrar que a IA não é uma mudança, é uma jornada.
Agradecimentos especiais a Francisco Almeida, EY Global Advanced Manufacturing & Mobility Analyst, Ernst & Young LLP; Michael S Fiske, analista global de manufatura avançada e mobilidade da EY, Ernst & Young LLP; Anil Valsan, Diretor, Analista Líder Global de Manufatura Avançada e Mobilidade da EY, Ernst & Young LLP; Gautam Jaggi, Diretor, EY Knowledge Insights, Ernst & Young LLP e Claudio Knizek, EY-Parthenon Global Advanced Manufacturing & Mobility Leader por contribuir para este artigo.
Resumo
As empresas de produção industrial estão integrando a IA nas suas operações para aproveitar o seu potencial transformador e disruptivo. No entanto, a implantação da IA também traz desafios complexos, especialmente no que diz respeito à cadeia de abastecimento, estratégia, pessoas e TI.
Cinco iniciativas podem ajudar a orientar as empresas em direção a implantações de IA mais estrategicamente alinhadas, com propósito operacional e comercialmente viáveis. Essas iniciativas incluem o estabelecimento de um escritório de realização de valor, o alinhamento da estratégia de IA com cenários futuros, o desenvolvimento de um plano de requalificação da força de trabalho, a criação de um roteiro para atualizar a arquitetura de dados e a curadoria de parcerias no ecossistema de IA.
