Inteligência Artificial: Não faça isso “em casa”!

O uso da Inteligência Artificial tem feito com que as empresas gerem cada vez mais receita e valor. Quem optou por usar a IA para otimizar o gerenciamento de talentos, relatou, ainda, uma redução nos custos. 

Os desafios econômicos impostos pela pandemia do novo coronavírus não impediram as empresas de continuar investindo em tecnologia. Muitas organizações, inclusive, aumentaram o investimento em IA em resposta à Covid-19.

Um relatório do Mckinsey Global Institute calcula que, até 2030, as companhias que conseguirem aplicar IA às suas operações dobrarão seu fluxo de caixa, enquanto as retardatárias terão baixa de 20% nessa mesma métrica. Já uma pesquisa da Accenture Research estima que a Inteligência Artificial poderia dobrar as taxas de crescimento econômico anual em muitos países desenvolvidos até 2035. Os Estados Unidos seriam os mais favorecidos, passando de um crescimento potencial do PIB de 2,6% para 4,6%.

Contar com a Inteligência Artificial para otimizar processos faz sentido para os líderes empresariais e investidores que operam em um mundo tecnologicamente avançado e orientado a resultados. Toda empresa precisa trabalhar com dados. Hoje, quem não investe nisso, certamente pode ficar para trás.

Porém, ainda que o futuro seja extremamente promissor, existe uma pedra no caminho da evolução das aplicações com Inteligência Artificial: a forte demanda por profissionais especializados. A escassez de cientistas de dados nos Estados Unidos oscilava em torno de 140 a 190 mil profissionais, em 2018.

No Brasil, também faltam especialistas para o mercado de Ciência de Dados.

Aqui, embora não exista um levantamento específico que mostre o tamanho da demanda não atendida (para o mercado todo de TI, são cerca de 45 mil profissionais qualificados), quem atua em ensino e pesquisa na área tem se surpreendido com a falta de recursos humanos capacitados (e grande turnover), mesmo com os altos salários oferecidos.

O cientista de dados, obrigatoriamente, precisa ser um profissional com estudo aprofundado e proativo para a resolução de problemas. Muito procurado pelo mercado, seu custo se torna muitas vezes inviável. Habilitado a analisar e gerenciar dados, trabalhar com algoritmos, programação, estatística, Inteligência Artificial e modelos de negócios, por exemplo, pode trabalhar em empresas de tecnologia, mercado financeiro, instituições de ensino, hospitais, órgãos públicos, consultoria, institutos de pesquisa, entre outros. 

Essa falta de profissionais acaba por gerar um ciclo vicioso. Uma imensa rotatividade entre as empresas, o que desestrutura o mercado, impede o desenvolvimento e atrapalha a competitividade das companhias brasileiras com as do exterior. Esse é o calcanhar de Aquiles do setor de tecnologia e da IA no Brasil.

Diante deste cenário, algumas empresas tentam montar seu próprio time de dados, partindo do zero e com custos altos para manter os profissionais, quando conseguem encontrá-los no mercado. Os gastos com a equipe, não apenas em salário nominal, e sim com impostos, benefícios diretos que podem até dobrar o dispêndio. 

A infraestrutura de TI não é simples e nem barata. A montagem da arquitetura de sistemas para IA é de alta complexidade. O custo para aplicações já prontas é baseado em tempo de utilização e volume de dados. Sendo assim, há necessidade de se realizar muitos testes e pesquisas, sem que haja resultados de alta performance no curto prazo.

Em especial, no setor de Recursos Humanos, os dados não foram feitos para IA, sendo necessário todo um esforço de normalização e adequação para que sejam aplicadas técnicas como Machine Learning.

Em uma abordagem mais pragmática, outras organizações optam por terceirizar esse serviço, trazendo para “dentro de casa” os fornecedores especializados. Sim, eles também têm os altos custos de mão de obra, mas trabalham com escalabilidade, além de agregar outros atributos, como know how, melhores práticas, segurança, qualidade e agilidade nas entregas. E, na ponta do lápis, investir em um fornecedor especialista acaba sendo mais barato e performático do que o desenvolvimento interno.

As empresas que desejam se manter competitivas precisam aprofundar o olhar sobre o perfil da sua força de trabalho, ampliando a compreensão sobre as competências necessárias para atingir seus objetivos estratégicos. Já há um consenso de que não dá pra fazer isso com a agilidade e precisão que o mercado demanda sem IA. 

É por tudo isso que digo: os projetos que utilizam Inteligência Artificial, com toda a sua complexidade, não são trabalho para se fazer “dentro de casa”. Contar com um fornecedor especialista é a melhor saída.