Inteligência Artificial nos Negócios: O Pontecial Econômico 

Quando se trata de casos de uso empresarial da IA, um estudo ao qual continuo voltando é o relatório: ‘O potencial econômico da IA generativa' da McKinsey & Company’. É um relatório que mencionei em meu post da semana passada sobre IA e hype, e que vale muito a pena ler. Neste robusto relatório, 8 autores analisaram 63 casos de uso nos quais a tecnologia de IA pode impactar desafios específicos de negócios diretamente de 'maneiras que produzem um ou mais resultados mensuráveis'.

 

No geral, a McKinsey espera que a IA adicione de US$ 2,6 a US$ 4,4 trilhões anualmente por meio desses 63 casos de uso. De acordo com a McKinsey, 75% desse total virá de 4 áreas diferentes: operações com clientes, marketing e vendas, engenharia de software e P&D. Na minha opinião, vale a pena ler o relatório para ver uma análise mais aprofundada da McKinsey sobre como a IA potencialmente impactará essas quatro principais áreas.

Também é válido explorar a seção de destaques do relatório para entender melhor os casos de uso em setores fora dessas quatro principais áreas, como varejo, bancos e produtos farmacêuticos/médicos. Por exemplo, a McKinsey estima que a IA poderia resultar em um adicional de US$ 400 bilhões a US$ 660 bilhões, apenas aumentando a produtividade em 1,2% a 2%. E isso é apenas a ponta do iceberg dos casos de uso da indústria que eles analisaram.

Se você trabalha em uma das áreas em que a McKinsey espera uma adoção generalizada da IA, ou se você foi encarregado de investigar maneiras de usar a IA para melhorar seu negócio, o relatório 'Potencial econômico da IA' da McKinsey é um bom ponto de partida para aprofundar sua pesquisa.

 

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Nota: Esse é meu quarto post da nossa série “IA nos Negócios”. Você pode conferir todos os outros posts da série usando a tag #ForcepointAl. Aqui está uma lista de meus outros posts na série: 

• Part 1—Construindo Estratégia de Inteligência Artificial para Negócios
• Part 2—AI no Marketing
• Part 3—E se a IA Estiver Superestimada?  
• Part 5—LLMs Abertos ou Fechados?