O machine learning, uma vertente da inteligência artificial que permite que sistemas computacionais aprendam, está crescendo rapidamente em adoção pelos CIOS. Esses executivos da área de tecnologia da informação nas empresas estão usando a tecnologia para diversos processos que necessitavam de uma automação confiável e inteligente. Uma pesquisa da ServiceNow, empresa que oferece soluções usando o modelo de software como serviço, detectou que 52% dos líderes de tecnologia estão usando machine learning além das tarefas de rotina, estendendo o uso para ações como alertas de segurança e automação de decisões complexas.

A pesquisa “O ponto de vista global do CIO” (The Global CIO Point of View) mostra uma crescente confiança entre os executivos sêniores de que o machine learning ajudará a tomar decisões mais rápidas e precisas, uma vez que suas soluções possuem a capacidade de analisar e melhorar o próprio desempenho sem a intervenção humana direta, permitindo-lhes tomar decisões cada vez mais complexas ao longo do tempo. Foram consultados CIOs de 11 países em 25 indústrias.

Dos entrevistados, 87% disseram que obteriam retorno financeiro com a precisão das decisões que o machine learning pode trazer. Outros 69% afirmam que as decisões tomadas pelo machine learning serão mais precisas do que as feitas por humanos

Para 57% dos pesquisados, a tomada de decisões de rotina ocupa uma quantidade significativa de tempo de funcionários e executivos, de modo que o valor potencial da automação seja alto. Os CIOs esperam que a automação das decisões contribua para o crescimento da linha superior de sua organização (69%).

“O trabalho diário, assim como a atribuição de solicitações de TI e a priorização de leads de vendas já estão dando resultados. já faz algum tempo que o machine learning deixou de ser algo apenas desejado, hoje ele é uma realidade”, afirma Katia Ortiz, Diretora Geral da ServiceNow no Brasil.

Pessoas e máquinas
Sozinhos, especialistas em aprendizagem por máquina não são garantia de sucesso. O estudo também revelou que para tirar total proveito do machine learning, os executivos precisam encontrar talentos qualificados para trabalhar lado a lado com as máquinas, além de redesenhar os processos das suas organizações.

Quase três quartos (72%) dos CIOs entrevistados disseram que lideram os esforços de digitalização em suas empresas. Além disso, mais de metade (52%) concorda que o machine learning desempenha um papel crítico. Cerca de metade (49%) dos CIOs consultados diz que suas empresas estão usando o machine learning e 40% está planejando adotar a tecnologia em algum momento.

Entretanto, existem áreas-chave de talento, organização e processos que devem ser abordadas para que as empresas aproveitem plenamente a tecnologia de machine learning:

Apenas 27% dos CIOs contrataram funcionários com habilidades para trabalhar com aprendizagem por máquina. Menos de metade (40%) dos CIOs atualizou as descrições de cargos e funções para se concentrar no trabalho com machine learning, 41% citam falta de habilidades para gerenciar essa atividade e cerca de metade (47%) diz que não tem orçamento para o desenvolvimento de novas habilidades.

“O machine learning permite que as empresas inovem de formas que não eram possíveis antes”, afirma Katia. “Para utilizar todo o potencial dessa tecnologia, os CIOs devem incorporar seu papel de líderes transformadores que influenciam a forma como nossas organizações projetam processos de negócios, alavancam dados, contratam e capacitam talentos”, defende.

Retorno com machine learning
A ServiceNow recomenda cinco passos para os CIOs começarem a jornada de mudanças com a aprendizagem por máquina.

1) Construa uma base e melhore a qualidade dos dados – Uma das principais barreiras à adoção do machine learning é a qualidade dos dados. Se as máquinas tomam decisões com base em dados ruins, os resultados não fornecerão valor e poderão aumentar o risco. Os CIOs devem utilizar tecnologias que simplifiquem a manutenção de dados e a transição para o machine learning.

2) Priorize com base na realização de valores – Ao construir um roteiro (roadmap), concentre-se nos serviços mais utilizados, pois a automação desses serviços oferecerá os maiores benefícios empresariais. Em geral, quais são os padrões de trabalho mais desestruturados que se beneficiariam com a automação? Comprometa-se a redefinir todos os serviços de engenharia e os processos como parte dessa transformação e não apenas atualizar os processos atuais para um novo modelo.

3) Construa uma excepcional experiência do cliente – Um dos principais benefícios de aumentar a velocidade e a precisão da tomada de decisões reside na criação de uma excepcional experiência interna e externa do cliente. Ao criar um roteiro para implementar capacidades de machine learning, imagine a experiência ideal do cliente e priorize o investimento para obter esses objetivos.

4) Incentive novas habilidades e construa uma cultura – Os CIOs devem identificar os papéis do futuro e antecipar como os funcionários se envolverão com as máquinas – e começar a contratação e treinamento com antecedência. Os CIOs devem também construir uma cultura que abrace esse novo modelo de trabalho e habilidades. Isso significa estabelecer diretrizes para executivos, engenheiros e operários de primeira linha sobre suas atribuições com máquinas inteligentes e o futuro da integração entre homem e máquina.

5) Foque em métricas e reporte – Os benefícios do machine learning podem ser claros para os CIOs, mas talvez nem tanto para outros executivos, o que demanda um trabalho mais educativo com eles. Os CIOs devem estabelecer expectativas, desenvolver métricas de sucesso antes da implementação e criar um sólido business case para adquirir e manter o financiamento necessário. Eles também devem considerar a criação de benchmarks automatizados comparando com pares em sua indústria e outras empresas de tamanho similar.

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