Tomada de Decisão na Era da Inteligência Artificial

A tomada de decisão na era da Inteligência Artificial (IA) evoluiu para um patamar completamente novo.

Antigamente, as decisões eram tomadas com base em intuição, experiência e dados limitados. No entanto, com a IA, a capacidade de processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos trouxe uma revolução significativa à forma como as decisões são feitas. 

Já é comprovado que a tomada de decisão equivocada pode ter impactos significativos nos negócios. Isso destaca a importância de abraçar abordagens mais precisas e informadas, como as proporcionadas pela Inteligência Artificial. 

Diversos estudos afirmam que decisões inadequadas podem resultar em perdas significativas, chegando a gerar custos muito mais relevantes do que aquelas que adotam estratégias de decisão mais acertadas.

Essas perdas por falta de tomada de decisão assertiva abrangem desde investimentos mal direcionados até oportunidades de mercado desperdiçadas. 

A implementação responsável da Inteligência Artificial com o objetivo de reduzir o risco de decisões equivocadas não apenas potencializa a eficiência operacional, mas também contribui para a preservação e o crescimento sustentável dos negócios.

Neste artigo, exploraremos diversos aspectos relacionados à tomada de decisão na era da Inteligência Artificial, desde estilos de decisão até o papel crucial do viés e as vantagens inegáveis que a IA proporciona.

Estilos de Tomada de Decisão

A tomada de decisão pode ocorrer de várias maneiras, influenciada por fatores individuais, culturais e organizacionais. Porém, 2 estilos que se destacam como prática são a decisão autocrática e a decisão democrática. 

A decisão autocrática é centralizada, sendo tomada por uma única pessoa ou um pequeno grupo de líderes. Em contrapartida, a decisão democrática envolve a participação de várias pessoas, buscando consenso.

Com a IA, surge um terceiro estilo: a decisão algorítmica. Esta forma de decisão é baseada em algoritmos complexos e análise de dados extensiva. 

Vamos explicá-la melhor no próximo tópico. Continue a leitura →

A evolução da Tomada de Decisão na Era da IA por Eric Colson

Eric Colson, ex-Cientista-Chefe de Dados da Netflix, escreveu uma matéria para a Harvard Business Review sobre como é a tomada de decisão com IA e sua evolução.

Segundo Eric, há algumas décadas, o processo decisório nos negócios era fortemente orientado pelo julgamento humano, fundamentado em intuições refinadas ao longo de anos de experiência. 

Porém, essa abordagem, influenciada por vieses cognitivos enraizados na evolução, mostrou-se não tão ideal quanto se imaginava. 

Em um contexto evolutivo, a dependência de decisões rápidas e quase automáticas era crucial para a sobrevivência, mesmo que nem sempre resultasse em escolhas precisas. 

No cenário moderno, esses vieses cognitivos impactaram negativamente as decisões empresariais, levando a julgamentos subjetivos e classificações imprecisas. 

A confiança exclusiva na intuição humana foi reconhecida como limitante, impulsionando a busca por abordagens mais informadas e equilibradas na tomada de decisões organizacionais.

E é aí que surge o 2º movimento, a Tomada de Decisões baseada em dados.

Em um ambiente repleto de dados, a tomada de decisões é agora respaldada pela informação. 

Dispositivos conectados capturam volumes inimagináveis de dados, desde transações e gestos de clientes até indicadores micro e macroeconômicos. 

Para lidar com esse ambiente rico em dados, ajustamos nossos fluxos de trabalho. Os departamentos de TI utilizam máquinas, como bancos de dados e sistemas de arquivos distribuídos, para reduzir volumes incontroláveis de dados a resumos compreensíveis para os humanos. 

Esses resumos são posteriormente processados pelos humanos através de ferramentas como planilhas, painéis e aplicativos analíticos. O resultado é um conjunto de dados altamente processado, agora gerenciável, apresentado para a tomada de decisões, representando o fluxo "orientado por dados". 

Embora seja uma melhoria em relação à dependência exclusiva da intuição, a centralidade do julgamento humano ainda apresenta limitações, como a falta de aproveitamento total dos dados e a propensão a vieses cognitivos.

Ao usar humanos como processadores centrais de dados, ainda sacrificamos precisão para contornar o alto custo do processamento humano. 

Os dados resumidos, muitas vezes, ocultam insights importantes presentes no conjunto original de dados, e a redução de dados é necessária para acomodar a capacidade limitada dos processadores humanos. 

Além disso, a direção de humanos na sumarização dos dados é propensa a vieses cognitivos, incluindo classificações estereotipadas e preferências por relações lineares. 

Essa abordagem, embora útil para obter visibilidade básica nos negócios, não oferece grande valor para a tomada de decisões, resultando na perda de informações cruciais.

E apesar da abundância de dados, ainda enfrentamos desafios ao combater vieses e limitações inerentes ao processamento humano de dados.

E assim, evoluímos para o uso da AI para o fluxo da tomada de decisão.

Para decisões rotineiras que dependem apenas de dados estruturados, é mais vantajoso delegar essas decisões à IA. 

A IA é menos propensa ao viés cognitivo humano. No entanto, há um risco real de utilizar dados enviesados, o que pode levar a IA a encontrar relações enganosas e injustas. 

Vamos falar mais sobre esse assunto no próximo tópico, por enquanto, vamos entender mais sobre o uso da AI.

É crucial compreender como os dados são gerados, além de como são usados. A IA pode ser treinada para identificar segmentos na população que melhor explicam a variação em níveis detalhados, mesmo que sejam intuitivos para as percepções humanas. 

Ela lida facilmente com milhares ou até milhões de agrupamentos e está confortável trabalhando com relações não lineares, como exponenciais, leis de potência, séries geométricas, distribuições binomiais, entre outras.

Esse fluxo de trabalho aproveita melhor as informações contidas nos dados, sendo mais consistente e objetivo em suas decisões. 

Ele consegue determinar de maneira mais eficaz qual criativo de anúncio é mais efetivo, os níveis ideais de estoque a serem estabelecidos ou quais investimentos financeiros realizar. 

Apesar da ausência dos humanos nesse fluxo de trabalho, é crucial observar que a automação pura não é o objetivo de um fluxo de trabalho impulsionado por IA.

Embora possa reduzir custos de forma incremental, o valor da IA está em tomar decisões superiores às que os humanos sozinhos seriam capazes. Isso resulta em melhorias significativas na eficiência e na habilitação de novas capacidades.

Por fim, é possível aproveitar os processadores humanos e de IA na tomada de decisão mais assertiva.

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Retirar os humanos de processos que envolvem apenas dados estruturados não significa que eles se tornaram obsoletos. 

Muitas decisões empresariais vão além dos dados estruturados, abrangendo visões, estratégias, valores e dinâmicas de mercado, que estão fora do alcance da Inteligência Artificial (IA). 

A IA, embora objetiva, não pode acessar informações cruciais transmitidas por meio da cultura e comunicação não digital. Por exemplo, a IA pode apontar os níveis ideais de estoque para lucros máximos, mas em ambientes competitivos, uma empresa pode preferir estoques mais altos para melhorar a experiência do cliente, mesmo sacrificando lucros. 

Em situações assim, a IA pode gerar opções para os humanos escolherem a melhor alternativa com base nas informações adicionais, destacando a importância da interação entre humanos e IA para decisões mais eficazes.

Agora, te convidamos a uma reflexão: E aí, como está a tomada de decisão na sua empresa? Está precisando de uma “mãozinha” da Inteligência Artificial?

O desafio do viés na Tomada de Decisão

O viés de pessoas na tomada de decisão nos negócios é um fenômeno que pode ter impactos substanciais e, muitas vezes, não é percebido de imediato pelos tomadores de decisão. 

No entanto, pode se manifestar de diversas formas, desde preferências individuais até estereótipos culturais e sociais, influenciando escolhas estratégicas e operacionais.

Para combater o viés na tomada de decisão nos negócios, é crucial adotar práticas conscientes e estratégias que promovam a objetividade. Isso inclui a implementação de treinamentos de conscientização, a utilização de dados objetivos e métricas claras, além da adoção de ferramentas analíticas e imparciais, como a Inteligência Artificial.

Mas, embora a IA tenha o potencial de aprimorar a tomada de decisão, é crucial abordar a questão do viés também na tecnologia.

Como sabemos, os algoritmos aprendem com dados históricos e, se esses dados contiverem preconceitos, o modelo resultante também será tendencioso. 

O recente estudo “Data Bias: The Hidden Risk of AI” apontou que 57% dos entrevistados afirmam sofrer com o viés de dados e, infelizmente, esse desafio na tomada de decisão pode levar a consequências significativas, como discriminação e injustiça.

O viés pode surgir de diversas fontes, incluindo dados de treinamento enviesados, algoritmos inadequados e até mesmo a interpretação subjetiva dos resultados.

Enquanto o viés humano pode ser mais flexível e sujeito a mudanças ao longo do tempo com aprendizado e conscientização, o viés na IA precisa ser cuidadosamente gerenciado e corrigido pelos desenvolvedores. 

Como medida, é essencial adotar práticas éticas na coleta de dados e na construção de algoritmos para minimizar o viés na inteligência artificial e garantir que as decisões tomadas por esses sistemas sejam justas, transparentes e equitativas. 

O desafio é encontrar um equilíbrio entre a eficiência da automação e a necessidade de evitar a amplificação de preconceitos existentes.

Vantagens da Tomada de Decisão com IA

Apesar dos desafios do viés, é notável que a implementação responsável da IA, visando reduzir riscos de escolhas equivocadas, não apenas impulsiona a eficiência operacional, mas também contribui para a sustentabilidade e o crescimento dos negócios.

Veja outros benefícios da combinação entre AI e humanos para a tomada de decisão assertiva:

Processamento de grandes volumes de dados: a IA tem a capacidade única de processar grandes volumes de dados em tempo real. Isso permite uma análise abrangente e rápida, possibilitando decisões informadas e ágeis.

Identificação de padrões complexos: enquanto os humanos podem ter dificuldade em identificar padrões em conjuntos de dados complexos, os algoritmos de IA são especializados nessa tarefa. Eles podem descobrir correlações e tendências que podem passar despercebidas para os analistas humanos.

Aprimoramento contínuo: os modelos de aprendizado de máquina podem aprender e se adaptar com o tempo, melhorando sua precisão à medida que são alimentados com mais dados. Isso significa que a tomada de decisão com IA não apenas é eficiente, mas também pode se aprimorar constantemente.

Redução de erros humanos: a tomada de decisão humana está sujeita a vieses, fadiga e limitações cognitivas. A IA, por outro lado, é afetada minimamente por esses fatores, o que reduz significativamente a probabilidade de erros.

Por fim, a tomada de decisão na era da Inteligência Artificial representa uma mudança paradigmática. Com abordagens como as propostas por Eric Colson e a capacidade única da IA de processar dados em larga escala, o processo decisório está se tornando mais preciso, eficiente e adaptável.

No entanto, é essencial abordar desafios como o viés, garantindo que a implementação da IA seja ética e equitativa. Ao aproveitar as vantagens da IA na tomada de decisão, devemos simultaneamente ser vigilantes para evitar impactos negativos e promover o uso responsável dessa poderosa tecnologia.

A integração bem-sucedida da inteligência artificial na tomada de decisão não apenas otimizará operações, mas também abrirá portas para novas oportunidades e descobertas. É essencial que avancemos com responsabilidade, assegurando que a era da Inteligência Artificial seja marcada por avanços positivos e inclusivos na maneira como tomamos decisões.