O avanço da inteligência artificial (IA) tornou a tecnologia uma ferramenta essencial para otimizar fluxos de trabalho. Sua aplicação nas rotinas das empresas tem beneficiado diferentes setores, inclusive, os alinhados a práticas ESG, de desenvolvimento ambiental, social e de governança.
O cientista computacional Joel Carbonera, doutor em Ciências da Computação e professor da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), tem ampla experiência em projetos de pesquisa em cooperação com empresas e indica como incluir IA em diferentes ramos de empreendimentos.
Formar a equipe certa
Para iniciar a trajetória com IA, tendo os princípios do ESG como guia, Carbonera aponta que é importante ter o envolvimento de um time multidisciplinar, com especialistas em ESG e profissionais de tecnologia da informação (TI) ou de IA, capaz de dialogar.
A equipe pode ser composta por funcionários da empresa ou, dependendo dos recursos e do perfil de negócio, terceirizados, considerando consultorias e empreendimentos de desenvolvimento de soluções.
Analisar onde a IA pode trazer mais valor
Identifique as áreas da empresa que podem se beneficiar da tecnologia e quais aplicações podem gerar melhores impactos. Para isso, é imprescindível a atuação multidisciplinar das equipes.
Analise a técnica que pode ser utilizada e se há recursos disponíveis — dados e capacidade computacional — que permitam a sua aplicação.
Montar uma base de dados relevantes
A qualidade de qualquer IA depende dos dados que são fornecidos a ela. Carbonera recomenda o uso de bases internas e públicas relevantes para as áreas já identificadas.
Avalie recursos computacionais e considere serviços em nuvem (AWS, Azure, Google Cloud) para armazenar a base de dados. O professor também destaca que muitas destas plataformas oferecem ferramentas prontas de IA que podem ser usadas facilmente em diversas tarefas.
Ele também recomenda avaliar a possibilidade de parcerias com universidades ou centros de pesquisa para auxiliar no desenvolvimento dos projetos.
Definir projeto piloto e implementar
Após identificar as possibilidades e avaliar a opção viável e com melhor resultado, desenvolva um protótipo em pequena esc. Por exemplo, inicie o projeto para lidar apenas com os dados de uma filial, ao invés de todas.
Avalie se o modelo gera resultados confiáveis e se os dados são adequados. Ajuste conforme o feedback dos especialistas em ESG e TI e, só então, integre a solução às ferramentas já utilizadas na empresa.
Medir, comunicar, escalar e integrar
Carbonera aponta que é preciso monitorar continuamente os impactos do projeto. Além disso, recomenda a coleta de indicadores de performance e percepções de quem usa a nova solução.
Compartilhe os resultados de forma clara, apontando onde houve ganhos ou dificuldades. Após validação, amplie o projeto.
A colaboração entre diferentes equipes e a troca de experiências dentro da organização tornam o processo mais sólido. Com a experiência adquirida, avalie novas aplicações de IA na empresa.
O professor também afirma que é essencial formar um grupo multidisciplinar para monitorar ética, privacidade, vieses e propriedade intelectual, para garantir transparência e conformidade com regulamentos de proteção de dados.
