Inteligência artificial: o novo fator de produção

No mais recente estudo da Accenture, desenvolvido pela Accenture Research em colaboração com a Frontier Economics e que tem por base o relatório “Why Artificial Intelligence is the Future of Growth” que analisa o impacto económico da IA em 12 economias desenvolvidas, é medido o impacto económico potencial da IA no Valor Acrescentado Bruto.

O estudo comparou taxas de crescimento de 16 indústrias em 2035 a partir dos pressupostos atuais destas economias, e com um cenário que apresenta o crescimento económico esperado com a IA integrada nos processos.

A conclusão do estudo revela que a IA tem potencial para aumentar a taxa de crescimento económico numa média ponderada de 1,7 pontos percentuais, atingindo os 12 mil milhões de euros adicionais ao VAB. Até 2035, a previsão é de aumento da rentabilidade em 38%.

Entre os setores de atividade avaliados, os de informação e comunicação, indústria e os serviços financeiros foram os que apresentaram as maiores taxas de crescimento do VAB, com 4,8%, 4,4% e 4,3%, respetivamente, em 2035. Isto traduz-se num valor adicional de seis mil milhões de dólares (5,2 mil milhões de euros) de VAB em 2035 e só nestes três setores.

Mesmo as indústrias com força de trabalho mais intensiva, como a educação e os serviços sociais – onde a produtividade tem um crescimento tradicionalmente baixo – registarão aumentos significativos de 109 mil milhões de dólares (96 mil milhões de euros) e de 216 mil milhões de dólares (189 mil milhões de euros), respetivamente, no VAB.

A análise específica à rentabilidade de cada setor destaca os de força de trabalho intensiva, como o grossista e o de retalho, já que a IA aumenta a força de trabalho humana, tornando as pessoas mais produtivas e conduzindo a um crescimento nas receitas de quase 60%. Nos setores de capital-intensivo, como a indústria, o estudo vem sublinhar que a maquinaria potenciada com IA eliminará equipamentos defeituosos e máquinas paradas, promovendo taxas de retorno constantes, numa progressão das receitas de 39% em 2035.

Caminho para o sucesso?

Para capitalizar esta oportunidade, o estudo sugere aos líderes empresariais que sigam um conjunto de oito estratégias para a implementação bem-sucedida da IA. Estas focam-se na adoção de uma abordagem centrada no ser humano e na tomada de medidas inovadoras e responsáveis para a aplicação da tecnologia.

Uma destas estratégias remete para a “IA e liderança”, reforçando que obter valor da IA requer a adesão e ação dos quadros de topo da empresa. Os benefícios devem ser claros para os níveis hierárquicos mais elevados, o que torna essencial criar um manual de procedimentos.

Segue-se a necessidade de “reinventar os Recursos Humanos (RH)”. O papel do diretor de RH não será o de mero gestor dos colaboradores mas evoluirá para a gestão da interação homem-máquina. Importa ainda “nomear um chief data supply chain officer”. Esta função será necessária para construir uma cadeia de valor integrada com dados transversais.

Uma outra estratégia chama a atenção para “aprender com máquinas”. Para adaptar os negócios à natureza variável da aprendizagem e formação dos colaboradores, os líderes devem concentrar-se nas necessidades da força de trabalho, em particular no desenvolvimento das suas capacidades.

Por outro lado, também devem criar uma “cultura de IA aberta”. Confiança, abertura e transparência são fundamentais para que as relações homem-máquina funcionem; os líderes devem moldar a cultura da empresa e as suas diretrizes de forma a minimizar os riscos de uma força de trabalho híbrida, ao mesmo tempo que maximizam as suas oportunidades.

Defendendo que a próxima fase da inovação combinará dados gerados por todos os colaboradores na cloud com os recursos da IAm para criar novas e disruptivas oportunidades de negócio, uma das estratégias será obrigatoriamente “passar tudo para a cloud”.

Por último, os líderes devem “ir além da automação”, isto é, as empresas têm que dar um passo em frente para aproveitar a IA das máquinas dinâmicas, autodidatas e autónomas, assim como devem “mudar os algoritmos de medição de retorno”. Isto porque, ao contrário dos ativos tradicionais, que se depreciam ao longo do tempo, os ativos IA ganham valor com o passar do tempo, de modo que os CFOs precisarão de novas métricas financeiras para avaliar adequadamente o “Retorno em IA”, que poderá incluir o valor gerado por cada algoritmo ou uma combinação entre a despesa inicial e custos contínuos.