Principais conclusões da Accelerate: como as empresas de serviços financeiros e do setor industrial usam dados e IA para obter ROI mensurável

Em todos os setores e para muitas organizações, a era da experimentação com a inteligência artificial (IA) deu lugar à era da implementação na prática. Mesmo aquelas empresas que ainda estão testando e avaliando soluções de IA estão deixando as considerações teóricas para se concentrar mais de perto no que em breve trará um retorno sobre o investimento (ROI) mensurável.

"Sua organização não poderá mais somente usar a IA para obter a aprovação da liderança da empresa", diz Samuel Lee, Product Marketing Director for Financial Services da Snowflake. "Em vez disso, as organizações devem gerar valor com suas implementações de IA, e os líderes enfrentam pressões crescentes para quantificar seus investimentos em IA e o impacto mais amplo nos negócios."

Essa foi a principal mensagem nos dois eventos mais recentes da Snowflake com foco no setor: "Accelerate Financial Services" e "Accelerate Manufacturing", que ocorreram em março. Os eventos, em colaboração com a Amazon Web Services (AWS), empresa-parceira da Snowflake, foram uma oportunidade valiosa para profissionais e líderes aprenderem a superar obstáculos na implementação de dados e IA, dimensionar a IA com confiança e alcançar resultados de negócios bem-sucedidos. 

As sessões destacaram as tendências mais recentes do setor, os casos de uso inovadores e as opções para criar uma estratégia bem-sucedida de dados e IA para as empresas. Especialistas da Snowflake, clientes e líderes da AWS forneceram insights estratégicos e dicas práticas para a otimização da estratégia de IA, demonstrações de principais casos de uso e práticas recomendadas.

Veja, a seguir, sete conclusões mais relevantes:

• Uma estratégia de Data Cloud é o primeiro passo para empresas que buscam usar IA em suas operações. "[Utilizar] a IA/ML avançada começa quase sempre com a colocação de todos os seus dados na nuvem de forma organizada e sistemática", diz Magnus Akesson, World Head of Industrial Vertical Solutions GTM da AWS. 

• A acessibilidade dos recursos avançados de IA está transformando e simplificando as tarefas operacionais. "Sem dúvida, estamos vendo mais recursos de eficiência operacional, especialmente em tarefas como o processamento de documentos", diz Debanit Das, Senior Director of Technology da Northwestern Mutual. "Antes, o processamento de dados não estruturados era demorado e difícil, exigindo trabalho manual. Agora, automatizar essas tarefas usando os recursos de LLM e ML nos permite realizá-las de forma mais econômica. Embora sempre seja possível implementar modelos de análise semântica e reconhecimento de padrão, ter uma equipe de pesquisa e desenvolvimento dedicada era cara. Agora, com um pouco de engenharia de prompts, você pode acessar esses recursos."

• A conformidade regulatória é prioridade à medida que os líderes adotam tecnologias emergentes. "Muitas empresas de serviços financeiros estão usando a IA, especificamente, a IA generativa e a automação agêntica", diz Lorraine Knerr, Global Head of Generative AI and Data Solutions Strategy and Architecture da AWS. "Elas querem saber se estão prontas para o intenso controle regulatório que isso implica, especialmente em termos de privacidade de dados."

• Há uma mudança em direção a uma governança mais ampla, à medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados. "Sempre houve governança do modelo, mas agora existe o enfoque para reger não apenas os dados que vão para o treinamento de modelos de IA, mas também para reger as respostas que saem do modelo", diz Awah Teh, VP of Data Governance and Privacy Engineering da Capital One.

• Empresas líderes têm implementado estratégias multifacetadas para se adaptar à medida que as cadeias de fornecedores passam por transformações significativas. Esse processo inclui "adotar a transformação digital, promover relacionamentos mais colaborativos com fornecedores, implementar uma produção ágil, além de desenvolver redes resilientes e flexíveis", explica Saurabh Vijayvergia, AI Strategy and Engineering Leader da Deloitte. "Uma das prioridades mais importantes para as organizações continua sendo a colaboração de dados para melhorar a eficiência e a integração em toda a cadeia de valor. [...] Ao compartilhar dados de forma contínua em toda a cadeia de valor, as organizações podem obter melhor visibilidade e insights de cada parte da sua cadeia de fornecedores, o que possibilita identificar, de modo proativo, e reduzir a possibilidade de interrupções."

• Antes de adotar novas tecnologias, os fabricantes devem garantir que seus dados estejam em ordem. "As ferramentas tecnológicas são excelentes. No entanto, primeiro tente melhorar os processos. [...] Estabeleça um processo de governança de dados e procure entender completamente os processos de gestão de dados para controlar o estoque de todos os dados que você tem”, diz Ramin Rastin, Senior Vice President of Data Engineering and Advanced Data Sciences (AI/ML) da GXO Logistics. "Primeiro corrija todos esses processos, pois no momento em que você lançar, digamos, um data lake global com um parceiro como o Snowflake, isso torna a integração dessa ferramenta muito mais fácil, muito mais rápida e muito mais ágil. E o que você obtém dessa plataforma com ferramentas de IA se torna muito mais significativo." 

• A IA generativa já está transformando as cadeias de fornecedores do setor industrial. "A IA generativa está sendo usada em todas as indústrias, seja no planejamento para melhorar a previsão de demanda, processos de produção ou até mesmo reduzir o estoque", diz Tim Long, Industrial Global Industry GTM Lead da Snowflake. "Em todo ambiente industrial, a IA generativa está surgindo como uma técnica líder para ajudar a identificar falhas e causas raiz." Long também diz que "a IA generativa está possibilitando cadeias de fornecedores inteligentes, ajudando a garantir que o produto seja entregue da forma mais eficiente possível ao cliente final". 

Não pôde comparecer aos eventos? Você ainda pode acompanhar os eventos sob demanda: Accelerate Financial Services e Accelerate Manufacturing.