Limitações on-premises, possibilidades na nuvem: estratégias de IA para líderes

Aproveitando os mais de 40 anos de liderança no setor de aplicações empresariais, muitos clientes têm administrado seus negócios com a família Oracle Applications Unlimited (JD Edwards, Peoplesoft, Siebel e Oracle E-Business Suite) ou com concorrentes como a SAP há décadas. Mas, com a expansão da IA nos últimos anos, muitos líderes empresariais estão tentando entender como aproveitar a IA em suas aplicações legadas. No início deste ano, a Forbes informou que 6 em cada 10 grandes empresas ao redor do mundo usam IA generativa. Desse grupo, 74% estão vendo um retorno significativo sobre o investimento e 45% viram a produtividade dos funcionários dobrar.¹ A IA oferece valor real e permite que aqueles que aproveitam seu poder se movam muito mais rapidamente e com eficiência. Esses ganhos de produtividade podem ser um fator de equilíbrio para organizações menores, ajudando-as a escalar com eficiência, enfrentar concorrentes e transformar mercados. No entanto, à medida que a adoção da IA cresce e esses tipos de eficiências se tornam mais comuns, aqueles que esperam para adotar a IA infelizmente podem rapidamente ficar atrás de seus concorrentes.

Escolha um caminho para a adoção da IA

Os líderes estão sendo responsabilizados por seus conselhos pela adoção de uma estratégia de IA que lhes permita competir no mercado atual, impulsionado pela IA, e precisam agir rapidamente para acompanhar o ritmo do mercado e evitar interrupções. Embora o programa Applications Unlimited da Oracle tenha suporte até 2035, os líderes devem decidir se faz sentido adicionar IA aos ambientes legados ou se devem migrar para plataformas atualizadas com IA já incorporada Por exemplo, as Oracle Fusion Cloud Applications oferecem um conjunto completo de melhores práticas modernas em finanças, RH, cadeia de suprimentos e CX, com mais de 150 recursos de IA integrados. E o ritmo rápido de inovação das Fusion Applications e o ciclo de atualização trimestral possibilitam que os líderes maximizem seus investimentos enquanto executam sua estratégia de IA em seus principais processos de negócios.

A migração de plataformas legadas para as Oracle Fusion Applications pode parecer muito difícil ou complexa para organizações com sistemas altamente personalizados e consolidados, mas criar ferramentas de IA eficazes é muito mais difícil. Apesar de todos os benefícios potenciais da IA, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para colocar sua visão de IA em prática. Um artigo recente do Wall Street Journal descobriu que, embora muitos executivos continuem otimistas em relação à IA, ela tem exigido muito mais trabalho do que o inicialmente previsto.² Existem muitos serviços e ferramentas de IA no mercado. No entanto, a execução de uma estratégia eficaz de IA requer habilidades em ciência de dados, experiência em desenvolvimento, infraestrutura especializada, profundo conhecimento dos processos de negócios e dados confiáveis de alta qualidade. Embora a maioria das empresas possa ter alguns desses recursos, a maioria não tem todas as capacidades necessárias para executar uma estratégia de IA bem-sucedida que agregue valor.

Desafios comuns da IA

À medida que os líderes se aprofundam em suas jornadas de IA, eles enfrentam muitos desafios comuns. Executivos com vários sistemas díspares ou aplicações on-premises altamente personalizadas enfrentam uma batalha difícil para limpar seus dados para começar sua jornada com a IA. Supondo que os dados possam ser agregados, o treinamento de um modelo em dados históricos pode parecer fácil no início, mas as alterações nos processos de negócios, as exceções e as discrepâncias nos conjuntos de dados podem afetar a precisão da IA. Esses fatores também podem levar a um desvio do modelo quanto mais as ferramentas forem utilizadas. Além disso, a experiência em IA está em alta demanda, dificultando encontrar, atrair e reter os melhores talentos em IA. O profundo conhecimento dos processos de negócios necessário para o sucesso dos projetos de IA significa que é necessário obter a adesão dos responsáveis pelas linhas de negócios, que podem ter visões diferentes sobre como as ferramentas de IA devem funcionar.

As unidades de processamento gráfico (GPUs) que executam modelos de IA foram afetadas pela escassez da cadeia de suprimentos. As GPUs exigem grandes quantidades de energia elétrica, o que pode afetar as metas de sustentabilidade. Além disso, executar várias GPUs em conjunto para executar tarefas complexas exige uma rede sem perdas. Todos esses fatores podem levar a custos extremamente altos para implementar soluções de IA.

Além dos desafios técnicos da implementação da IA, iniciativas regulatórias recentes, como a Lei de IA da UE³ e a Lei de Inteligência Artificial e Dados do Canadá⁴, e leis de privacidade existentes, como a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia⁵ e o Regulamento Geral de Proteção de Dados da UE⁶, todas ameaçam os riscos regulatórios se a IA for implementada de forma não compatível. O uso da IA nas práticas de contratação também pode trazer maior risco e escrutínio dos reguladores.⁷ Como resultado, os executivos de TI enfrentam o desafio de executar a estratégia de IA de suas empresas e agregar valor em um cenário de tecnologias, talentos e regulamentos em rápida mudança.

Crie uma estratégia de IA bem-sucedida

Estratégias de IA bem-sucedidas não podem se concentrar apenas em soluções tecnológicas. As estratégias eficazes precisarão ser diversificadas para obter o máximo valor. Uma pesquisa publicada pelo National Bureau of Economic Research indica que os maiores ganhos de produtividade no uso da IA ​​exigirão o desenvolvimento de processos complementares, reestruturação organizacional e adaptabilidade à medida que novas ferramentas de IA são usadas.⁸

Estratégias de IA eficazes exigem uma nova maneira de pensar, como criar IA nos principais processos de negócios, em vez de incorporar IA aos processos existentes. Embora as ferramentas de GenAI possam certamente agregar valor, as organizações com aplicações legadas altamente personalizadas podem ter dificuldade em obter benefícios transformacionais ao aplicar uma ferramenta de IA a processos que não foram originalmente projetados para ela.

Também é fundamental que os executivos se concentrem na privacidade e segurança dos dados ao selecionar soluções de IA incorporadas. Alguns fornecedores de IA obrigam contratualmente seus usuários a permitir o data mining anonimizado para que o fornecedor possa monetizar os dados da empresa e a propriedade intelectual. No entanto, devido a variações de dados, a agregação de vários conjuntos de dados gera apenas benefícios mínimos.

Além disso, é fundamental que as estratégias de IA incluam uma pessoa no ciclo dos processos de IA. Isso inclui permitir que as pessoas ativem intencionalmente as ferramentas de IA, aceitem ou rejeitem recomendações e modifiquem o conteúdo gerado pela IA. O NIST AI Risk Management Framework identifica que ter pessoas no ciclo de processos de IA pode ajudar a promover resultados justos e equitativos.⁹

Finalmente, as estratégias de IA também devem ser flexíveis e preparadas para o futuro. A inovação da IA ​​está avançando muito mais rapidamente do que a adoção de outras tecnologias transformacionais anteriores, como a Internet e os smartphones. Há dois anos, a IA generativa ganhou destaque, democratizando a IA para as massas e permitindo interações em linguagem natural com dados. Um ano depois, ferramentas como geração aumentada de recuperação (RAG) permitiram que a IA fornecesse respostas contextualmente relevantes sem a necessidade de treinar modelos personalizados. Agora, um novo tipo de IA, a IA autônoma, promete combinar o poder do machine learning, análises avançadas e IA generativa contextual para automatizar processos e gerar maior valor comercial. Como ponto de conexão entre várias tecnologias e disciplinas de IA, a IA autônoma será um desafio para todas as organizações, exceto as mais maduras e sofisticadas. Infelizmente, devido a essa complexidade, a CIO Magazine relata que cerca de 75% das empresas que tentam criar agentes de IA por conta própria acabam fracassando.¹⁰

Portanto, com os rápidos ciclos de inovação e atualização nas tecnologias de software como serviço (SaaS), os executivos devem considerar uma estratégia que priorize o SaaS com IA incorporada para obter ganhos rápidos e significativos de produtividade com a IA. Resumindo, devido à complexidade da IA, não construa o que você pode comprar.

Como a Oracle pode ajudar

Entre os provedores de IA, a Oracle está em uma posição privilegiada para ajudar os executivos a implementar estratégias eficazes usando tecnologia de IA integrada. A Oracle expande continuamente os recursos das Fusion Applications incorporando uma ampla gama de funcionalidades preditivas e generativas de IA e agentes de IA diretamente nos fluxos de processos diários, democratizando a IA para que todos os usuários finais possam se beneficiar sem precisar ser cientistas de dados. O Oracle AI Agent Studio para Fusion Applications é um ambiente de design que fornece ferramentas que habilitam os clientes para criar, personalizar, validar e implementar recursos do GenAI e agentes de IA para atender às suas necessidades específicas. Ao contrário das aplicações legadas altamente personalizadas, o modelo de dados unificado das Fusion Applications fornece dados consistentes de alta qualidade, necessários para o uso eficaz da IA. Além disso, o poder de computação da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para executar IA está incluído nas Oracle Fusion Applications sem custo adicional.

Com a CIA como seu primeiro cliente, a segurança está no DNA da Oracle. Como resultado, a IA das Oracle Fusion Applications não permite que os dados do cliente sejam compartilhados com a Oracle ou provedores de LLM de terceiros. Com uma pessoa no ciclo das ferramentas de IA e ciclos de lançamento trimestrais, a IA das Oracle Fusion Applications é centrada nos indivíduos, preparada para o futuro e pronta para ser implementada imediatamente.

Com o ritmo acelerado da inovação combinado com o risco de ficar para trás, os executivos devem recorrer às Oracle Fusion Applications para executar a estratégia de IA. A Oracle permite que as organizações adotem as melhores práticas modernas, aproveitem a análise avançada com tecnologia de IA e a IA autônoma pronta para uso. As Oracle Fusion Applications com IA incorporada permitem que as organizações concentrem seus esforços de IA em casos de uso específicos da organização. E, em vez de criar ferramentas de IA e incorporá-las a aplicações legadas, as Oracle Fusion Applications fornecem aos líderes um caminho para reconhecer o valor da IA em toda a organização.

Próximos passos

Se a sua organização estiver pronta para dar o próximo passo com a IA incorporada nas Oracle Fusion Applications, entre em contato com a equipe de vendas das Oracle Cloud Applications.

Para obter mais informações sobre a IA nas Fusion Applications, consulte Oracle AI for Fusion Applications. E para encontrar informações adicionais sobre a tecnologia subjacente que alimenta as Oracle Cloud Applications, confira nossa série de blog posts, começando com a introdução.

O autor é membro do Departamento de Tecnologia e Inovação de Aplicações da Oracle na América do Norte, que se dedica a ajudar os clientes a modernizar seus negócios usando inovações técnicas. A equipe fornece conhecimento especializado e visão sobre IA, SaaS, tecnologia de plataforma, operações e gerenciamento de dados.