Accenture Digital Business: Qual a melhor estratégia de IA: desenvolver, adquirir e fazer parceria?

Em diferentes sectores e geografias, as organizações sabem que a ia será um elemento vital na sua estratégia competitiva.

A maioria das organizações acredita que a Inteligência Artificial (IA) irá mudar a natureza da concorrência no seu sector, além de criar novas categorias de produtos, modelos de negócios e mercados. A pressão está a aumentar e vários cargos, unidades e departamentos dentro das organizações estão a desenvolver as suas próprias soluções. Contudo, na ausência de objectivos empresariais e estratégicos de IA bem definidos, o resultado mais provável serão soluções fechadas ou ineficazes. Adicionalmente, as equipas acabam por desenvolver sistemas e capacidades internas de raiz, quando estão disponíveis opções mais eficientes – como a aquisição de soluções ou parcerias com especialistas.

Para alguns negócios, esta expansão gera confusão interna, duplicação de recursos e falta de alinhamento com os objectivos organizacionais, podendo resultar em inúmeras soluções de IA e com um impacto limitado no negócio. O estudo da Accenture mostra que menos de metade dos negócios usam a IA estrategicamente em toda a organização. A implementação da IA de forma isolada ou em projectos díspares não oferecerá o valor desejado às empresas.

OPÇÕES ESTRATÉGICAS

De acordo com o estudo “What’s the best AI strategy: build, buy, partner?” da Accenture, as organizações devem reflectir mais no valor que esperam obter com a implementação de soluções de IA. Uma estratégia de implementação resume-se a três opções generalizadas (e aos híbridos entre elas), com cada uma delas adequada a diferentes cenários:

• Desenvolver. Desenvolver significa criar a solução core de IA usando capacidades internas. Por exemplo, um banco pode decidir desenvolver uma ferramenta para prever a procura de moeda actual. Para tal, o banco terá de contratar especialistas em IA ou dados (ou utilizar os existentes) para trabalhar com especialistas internos em moeda num modelo de previsão que pode ser melhorado continuamente ao longo do tempo.
• Adquirir. Os grandes fabricantes automóveis não produzem componentes. Em alternativa, focam-se nas áreas onde podem acrescentar mais valor e diferenciação. Os negócios podem frequentemente trabalhar de forma semelhante com a IA, na aquisição de software, Application Programming Interface (API) ou usando código aberto. Tudo isto pode ser integrado no negócio e concebido para que possam evoluir para outra solução quando a tecnologia inevitavelmente avança.
• Fazer parcerias. Muitas organizações não têm a capacidade necessária para desenvolver uma solução de IA eficaz. As competências mais importantes são difíceis de encontrar e muitas vezes há alguma relutância em investir em talento especializado antes de haver “provas dadas” do real valor da IA para o negócio. Entretanto outras empresas desenvolveram sozinhas capacidades relevantes, ou até serviços, uma parceria com elas – ou com uma organização que tenha conhecimentos e capacidades para trabalhar com os especialistas de uma empresa – pode acelerar o projecto.

Com a IA, as equipas normalmente inclinam-se primeiro para a opção de desenvolvimento, acreditando que lhes dá mais controlo sobre aquilo que se espera ser um diferenciador competitivo. Contudo, faz mais sentido adquirir ou fazer parcerias que desenvolver internamente. Os negócios mais pequenos, por exemplo, normalmente usam API para acederem a dados de empresas como a Visa sobre transacções de cartões de crédito, dados que podem ser usados em soluções de IA. Se os dados ou conhecimentos necessários não existem internamente, as empresas precisam de determinar com quem podem fazer parcerias para os obterem relativamente depressa. Estes contributos podem não ser essenciais para a solução, mas aceleram consideravelmente o seu desenvolvimento.

Existem cinco considerações principais na altura de decidir desenvolver, adquirir ou fazer parceria, como explicamos em baixo e na árvore de decisão. Algumas questões da árvore podem parecer óbvias, mas as empresas esquecem-se frequentemente do essencial. Cobrindo todas as bases, esta árvore de decisão pode ajudar a diagnosticar se as equipas preferem desenvolver, adquirir ou fazer parceria.

1.ª questão – VIABILIDADE

A viabilidade é provada com um piloto ágil ou com case studies?

Um piloto rápido e eficiente irá confirmar a pertinência e a exequibilidade do projecto de IA e se este consegue ganhar escala – e as organizações que reconhecem o valor da IA estão a fazer isso. A Accenture inquiriu recentemente empresas que estão a realizar experiências com novas tecnologias e descobriu que algumas delas estão a desenvolver projectos-piloto com soluções IA, outras a avaliar ou a planear um projecto- -piloto. Nos casos em que as empresas não conseguem desenvolver projectos-piloto, os case studies e a consultoria profissional podem ajudar a demonstrar viabilidade.

Um laboratório de inovação ou centro de excelência de IA deve conseguir encontrar e oferecer casos de utilização que demonstrem a viabilidade do projecto de três a seis meses. Estes casos devem ser recolhidos de diferentes partes do negócio, rapidamente avaliados e organizados – ou descartados. Na cultura de inovação actual, em que se fracassa rapidamente, a capacidade de descartar rapidamente um projecto que não esteja alinhado com os objectivos empresariais é a marca de uma empresa vencedora.

Na verdade, a incapacidade de compreender inicialmente o projecto acaba por resultar num maior desperdício de tempo e dinheiro. E a incapacidade de tomar decisões pode rapidamente obstruir o pipeline de iniciativas de IA, estrangulando boas iniciativas e levando a que outras sejam aplicadas à margem, o que pode levar a uma duplicação de esforços ou à ausência de reutilização.

Por fim, o estudo da viabilidade também ajuda a determinar a disponibilidade das soluções e serviços disponíveis que oferecem a profundidade de funcionalidade desejada a um custo consideravelmente mais baixo do que desenvolver as soluções internamente.

2.ª questão – ALINHAMENTO

O projecto é realmente necessário e está a ser financiado?

Qualquer projecto de IA deve depender da procura. O valor que oferece deve ser claro, tal como a natureza do benefício, seja marginal ou transformacional. Os objectivos do projecto devem estar alinhados com os do negócio, e os stakeholders precisam de estar empenhados e apoiar.

Este empenho é revelado pelo apoio financeiro, mas também se manifesta na distribuição de recursos internos, na comunicação interna e na flexibilidade. Independentemente do projecto, as empresas de sucesso são as que têm uma liderança de topo bem informada e onde os objectivos dos projectos estão totalmente alinhados e são claramente comunicados às equipas.

3.ª questão – DADOS

Os dados necessários para os objectivos do projecto estão disponíveis? E são exclusivos?

Um projecto que usa dados exclusivos obtidos internamente como parte do modelo de negócio – como dados da interacção com o cliente – tem a possibilidade de se tornar valioso e estratégico. Principalmente se os dados ou algoritmos puderem ser comercializados (disponibilizados a terceiros mediante pagamento). Nesse caso, desenvolver o produto ou serviço faz sentido para reter os direitos de propriedade intelectual.

Contudo, se os dados para o projecto estiverem disponíveis no mercado – por exemplo, dados do Twitter ou de outras redes sociais – a empresa deve pensar em adquirir as suas soluções de IA externamente. Actualmente, existem serviços de alto nível que recolhem dados de redes sociais e de aparelhos móveis e oferecem análises. Tendo em conta que existem muitas opções e preços relativamente baixos, as empresas podem usar uma solução que seja “suficientemente boa” em vez de tentarem obter os seus próprios dados e desacelerar o processo de implementação de IA. A pesquisa feita pela Accenture mostra que a disponibilidade e a qualidade limitadas dos dados internos são as razões mais habituais para as empresas ficarem para trás na utilização de IA.

4.ª questão – IMPACTO ESTRATÉGICO

Consegue definir se o projecto é estratégico ou apresenta vantagens?

Se ficar definido que um projecto oferece uma vantagem competitiva ou tem impacto transformacional, é, claramente, de importância estratégica. Se os objectivos são mais limitados – por exemplo, estar ao nível das rivais ou satisfazer as expectativas dos clientes – o impacto é provavelmente mais táctico. Uma consideração adicional é se o projecto é relevante apenas para a unidade ou para a função que o implementa, ou se será útil para outras partes do negócio. Uma solução ou ferramenta que possa ser facilmente adaptada e reutilizada por várias divisões, funções ou unidades pode ser estratégica, mesmo que a equipa que a esteja a desenvolver queira cumprir objectivos empresariais tácticos.

Um projecto de IA de importância estratégica pode muito bem merecer a decisão de ser desenvolvido internamente, dependendo da existência de capacidades internas. Um projecto de importância táctica deve quase sempre implicar uma abordagem de aquisição ou parceria, tendo com conta os custos e riscos baixos da sua exploração.

Três modelos operacionais de IA

A questão do impacto estratégico versus impacto táctico de uma solução de IA deve ser abordada de forma diferente, dependendo do modelo operacional que cada empresa adopta para executar projectos. As empresas tendem a implementar um dos seguintes três modelos:

1. Distribuído. As formas de trabalhar altamente distribuídas são um sinal de tecnologia, ferramentas e padrões de utilização consolidados. Aqui, os cientistas de dados têm recursos consideráveis e podem ser produtivos ao trabalharem em grupos interligados com formas estabelecidas de reutilizar e fornecer conhecimentos e experiência para negócios mais amplos.
2. Centralizado. No outro extremo estão os modelos altamente centralizados, onde toda a ciência de dados e projectos de IA são executados por uma equipa especializada. Os grupos locais que querem usar a tecnologia consultam o centro em todos os momentos. Embora eficiente, este modelo pode criar engarrafamentos de valor e crescimento para as empresas, principalmente nas grandes onde o comando e controlo a este nível pode ser difícil de atingir.
3. Hub-and-spoke. É um excelente modelo de trabalho para atingir a maturidade. Um hub central ajuda a estimular padrões, métodos e ferramentas, e organiza as prioridades do trabalho à medida que a organização amadurece de forma a apoiar a tecnologia. Consiste em pessoas que pertencem ao hub central (cientistas de dados, engenheiros e especialistas de dados) e especialistas que pertencem às unidades de negócio.

5.ª questão – CAPACIDADES

Temos todas as capacidades técnicas internas necessárias ao projecto?

Se um projecto é considerado estratégico, a última grande questão é se a organização tem as capacidades internas para o realizar. Se a resposta é sim, desenvolver internamente faz sentido. Contudo, pode ser mais adequado usar um fornecedor ou parceiro se a celeridade for crucial e se a mobilização de recursos internos muito demorada. Nessas situações, adquirir uma start-up com a solução certa e capacidades prontas a utilizar pode ser também uma boa opção. Se não existem capacidades, a dúvida é se é preferível desenvolvê-las internamente, adquirir uma solução existente ou usar um parceiro especialista. Tendo em conta que o talento de topo na IA é altamente procurado, adquirir ou criar parcerias pode ser uma opção atractiva para muitas empresas.

É também possível optar por uma abordagem híbrida, na qual a empresa aproveita parceiros e/ou componentes disponíveis, desenvolvendo uma capacidade que pode ser aproveitada no futuro. Em todos os casos, as empresas devem certificar-se de que não estão a reinventar algo disponível a um custo razoável.

A DECISÃO CERTA

Poucas organizações serão capazes de criar valor ao desenvolverem sozinhas capacidades internas. Aproveitar soluções e capacidades existentes desenvolvidas por outro fará com que se atinja os resultados desejados mais depressa e por um custo mais baixo. Para obter resultados semelhantes do desenvolvimento in-house, as organizações terão de investir mais tempo, dinheiro e esforço, o que só faz sentido se um projecto for um diferenciador estratégico para estas.

Por esta razão, uma abordagem adequada envolve dois tipos de investimento:

• Comercializar rapidamente integrando o que já existe. Aproveitar a vaga de inovação e investimento de outros.
• Investir em capacidades internas para criar valor e diferenciação a longo prazo ao desenvolver o que irá apoiar o negócio futuro.

Esta abordagem com senso comum maximizará o valor que as organizações obtêm da IA e evitará que se perca tempo, esforço e recursos.

FONTE – Estudo Accenture “What’s the best AI strategy: build, buy, partner?”

Artigo publicado na Revista Executive Digest n.º 160 de Julho de 2019.