O “Guia de Uso da Inteligência Artificial na Publicidade Digital” é uma publicação recente do IAB Brasil que explora a integração da IA no marketing, desde os fundamentos e suas aplicações práticas na criação de conteúdo (textos, imagens, vídeos, áudios) até o uso da IA nos processos de mídia e tomada de decisão.
Porém, para além do marketing, o guia também traz insights importantes sobre o processo de adoção da IA nas empresas em geral.
Desafios para a implementação da IA generativa na operação
O trabalho do IAB sugere que a implementação da IA generativa na operação das empresas apresenta diversos desafios que necessitam de atenção:
- Acurácia: Garantir que o conteúdo gerado pela IA seja preciso e coerente é fundamental para a credibilidade das marcas e, no caso geral, das empresas.
- Integração com sistemas existentes: A integração da IA com os fluxos de trabalho e sistemas já estabelecidos pode ser complexa.
- Curva de aprendizado e treinamento: É necessário investir tempo e recursos para treinar as equipes no uso eficaz das ferramentas de IA.
- Personalização em larga escala: Escalar a personalização para diferentes segmentos de público sem perder a qualidade representa um desafio.
- Ética e regulamentação: Questões éticas relacionadas ao uso de dados e direitos autorais, bem como a constante evolução das regulamentações, exigem monitoramento e conformidade.
- Gerenciamento de expectativas do cliente: É importante educar os clientes sobre o uso da IA no processo criativo.
- Manutenção da criatividade humana: Evitar a dependência excessiva da IA e preservar o toque humano é crucial.
- Segurança e privacidade de dados: Garantir a proteção de dados sensíveis do cliente ao usar ferramentas de IA é uma prioridade.
- Custos de implementação: O investimento inicial em ferramentas de IA e a possível reestruturação de processos podem ser significativos.
- Manutenção da identidade da marca: No contexto do marketing, assegurar que o conteúdo gerado pela IA mantenha a voz e o tom da marca é essencial.
- Medo de obsolescência profissional: É importante comunicar que a IA liberará tempo para trabalhos mais estratégicos, oferecendo oportunidades de requalificação.
Projeto piloto e outras recomendações para implementação
Uma abordagem estruturada para organizações que desejam integrar a inteligência artificial (IA) em suas operações pode ser vista no guia de transformação “AI Transformation Playbook”, escrito por Andrew Ng da DeepLearning. Baseado em sua experiência de liderança no time do Google Brain e no grupo de IA da Baidu, Ng apresenta cinco etapas essenciais para este processo:
- Executar projetos piloto para ganhar impulso – Inicie projetos de IA em pequena escala para demonstrar o valor potencial e fortalecer a confiança organizacional.
- Construir uma equipe interna de IA – Monte uma equipe dedicada para desenvolver e manter capacidades de IA adaptadas às necessidades da organização (aplicável a empresas de maior porte).
- Oferecer treinamento amplo em IA – Eduque funcionários de diferentes departamentos para promover uma compreensão abrangente das aplicações e benefícios da IA.
- Desenvolver uma estratégia de IA – Elabore um plano de longo prazo que alinhe as iniciativas de IA com os objetivos gerais da organização.
- Criar canais de comunicação interna e externa – Estabeleça meios de comunicação claros para divulgar as iniciativas de IA dentro da organização e para partes interessadas externas.
Aqui, os guias do IAB Brasil e de Andrew Ng convergem ao enfatizar a importância de desenvolver projetos piloto para testar a eficácia da IA em áreas específicas antes de uma implementação mais ampla. Esses projetos, por terem orçamentos menores e prazos mais curtos, são menos ambiciosos, mas oferecem uma vantagem estratégica: permitem obter resultados de forma mais rápida, tornando-os mais tangíveis e visíveis para toda a empresa.
Vale destacar também que a escolha da ferramenta de IA ideal para um determinado processo requer uma análise cuidadosa das necessidades e objetivos específicos que envolve as seguintes etapas:
- Identificar os objetivos: Definir claramente as metas que se deseja alcançar com a IA e as métricas para medir o sucesso.
- Definir o escopo do projeto: Especificar as áreas da empresa que serão aprimoradas com a IA e o problema específico a ser resolvido.
- Avaliar as ferramentas disponíveis: Considerar se a melhor abordagem é contratar serviços através de uma solução SaaS (implementação rápida, custos previsíveis, facilitação da manutenção) ou construir do zero uma solução In-House (controle total, maior potencial de inovação, porém, com implementação mais lenta, custos iniciais mais altos e demandas internas adicionais para a manutenção do sistema).
- Implementar a ferramenta e monitorar os resultados: Desenvolver um plano de implementação, integrar a ferramenta com sistemas existentes, treinar a equipe e monitorar de perto os resultados para otimizar o desempenho.
Na avaliação de fornecedores, é importante considerar:
- Capacidades e funcionalidades: A ferramenta deve atender aos requisitos do caso de uso, integrar-se com plataformas existentes e oferecer relatórios claros.
- Segurança, ética e conformidade: Garantir a proteção de dados, a transparência dos algoritmos e a conformidade com regulamentações.
- Riscos e considerações: Avaliar custos, experiência do fornecedor, suporte técnico e escalabilidade.
O guia do IAB Brasil pode ser baixado aqui. O guia de transformação de Andrew Ng pode ser baixado aqui. Para ideias de aplicações no rádio, veja também o ebook “Rádio, Áudio Sintético e Inteligência Artificial” aqui.
Fonte: IAB Brasil / DeepLearning
