Junto com a internet, outras tecnologias já consolidadas vem revolucionando a sociedade, entre elas estão as mídias sociais, serviços na nuvem, streaming, Big Data e Analytics. Também há outras em consolidação, como a impressão 3D, energias renováveis, Internet das Coisas, sistemas cognitivos em Inteligência Artificial, nanotecnologia, robótica, blockchain, drones e tantas outras inovações. A evolução desses elementos combinados permitirá à humanidade a capacidade de criar cidades inteligentes, conectar hospitais, criar o conceito de transporte 2.0, trabalho 2.0 e não para por aí.
No mundo dos negócios já se fala nas “empresas inteligentes”. Autônomas em muitos de seus processos, elas utilizam sistemas inteligentes que integram três pilares de software empresarial: o ERP – com todos os seus módulos especialistas e sistemas – é responsável pelo supply chain logístico e financeiro de uma ou mais entidades jurídicas e pode atender em um mesmo landscape grandes corporações. A maioria está disponível na nuvem, como o S4HANA cloud, Ariba, SCM, IBP e o Success Factors.
O segundo é o CX (Customer Experience). Ele contém vários módulos, que podem ser combinados e integrados à Inteligência Artificial e ao ERP. A plataforma fornece a máxima experiência ao usuário, elevando o cliente ao “status de fã da empresa”.
Por fim, com seus componentes de aprendizado de máquina, IoT, redes neurais profundas, a Inteligência Artificial permite trazer inteligência a qualquer aplicação de negócios, com base em uma série de serviços já disponíveis, tais como o reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, personalização de chatbots, entre outros.
Desses três pilares de uma “empresa inteligente” – ERP, CX (Customer Experience) e Inteligência Artificial –, certamente, o ERP é o mais relevante em um primeiro momento, pois garante as operações do dia a dia. Por isso, a importância de saber escolher um bom ERP, que possibilite a inovação, crescimento, desenvolvimento de novos negócios à empresa.
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Quanto ao CX (Customer Experience), ele está sendo bastante enfatizado atualmente. Já a Inteligência Artificial vem sendo utilizada em alta escala tanto por grandes empresas como em negócios locais, muito mais em iniciativas de CX, por exemplo, do que em iniciativas relacionadas ao ERP, o que faz com que exista uma imensa lacuna a ser preenchida.
O fato é que não dá para postergar a adoção de iniciativas de IA, seja por achar que a empresa não está preparada ou por esperar uma implementação de ERP ou CX para endereçar os problemas. Contudo, as companhias precisam ficar atentas aos principais erros em relação à adoção de uma estratégia empresarial de IA.
Primeiramente, é preciso distinguir o que é RPA do que é IA. Os investimentos em RPA podem dar o retorno do ROI esperado, mas os objetivos e interfaces são diferentes. Empresas que investem em automatização de processos utilizando tecnologias cognitivas com machine learning e IA têm a vantagem da evolução.
Outro erro é menosprezar os dados do ERP, isso porque uma das maiores riquezas que uma empresa tem são seus dados. Após anos de dados transacionais coletados, a compreensão dos mesmos e o endereçamento de quais equações podem ser resolvidas, de forma combinada, com eventuais dados externos de diferentes fontes, podem trazer ganhos significativos em todas as áreas da empresa, a começar pelo aumento da receita e melhoria na eficiência operacional.
Diante de tudo isso, é importante que os gestores de TI levem em consideração se a iniciativa de IA ao ser implementada está de acordo com a governança dos dados da empresa, tanto no aspecto de proteção e compartilhamento dos dados como também na escalabilidade. É impossível falar de uma estratégia usando uma plataforma única, por isso, as empresas também devem se focar na possibilidade de acoplar e desacoplar serviços aos pipelines existentes, inovando na oferta de serviços e produtos e, dessa forma, se conectando às aplicações empresariais.
* Por Rodrigo Glauser, Delivery Manager da FH, empresa de tecnologia especializada em processos de negócios e software.
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