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IA nas empresas portuguesas: o que está a mudar e quais são os ganhos?

Publicado em 18 Dezembro 2020 por Cristina A. Ferreira - Ntech.news | 279 Visualizações

Dados

A inteligência artificial passou de conceito de filme de ficção científica a uma realidade cada vez mais presente na vida das empresas, aos mais diversos níveis e nas mais diversas aplicações. A Noesis é um dos players TI que tem vindo a transformar a sua abordagem ao mercado, para ser capaz de ajudar as empresas a tirarem partido da integração cada vez maior destas tecnologias com as soluções de analytics. Um “casamento” que está a suportar projetos capazes de revolucionar a forma como as empresas tiram partido dos seus dados e os níveis de otimização e rentabilidade dos negócios. 

Luís Gonçalves é diretor da unidade de Data Analytics & AI da tecnológica portuguesa que agora integra o grupo Altia e regista uma mudança assinalável na forma como as organizações olham para a AI e para a oportunidade de melhorarem o conhecimento do negócio, tirando partido das tecnologias associadas e das aplicações que lhes dão corpo. 

«Começam-se a ver verdadeiras iniciativas nessa área. As grandes empresas estão a assentar toda a sua estratégia à volta disso, mas também empresas mais pequenas, até porque com a cloud a barreira tecnológica e o custo de entrada tornou-se muito menor e permite começar com estratégias mais pequenas, evoluir e escalar», admite o responsável.

«Começamos a ter muito mais algoritmos e modelos a entrar em ambiente produtivo e vemos isto um pouco transversalmente, tanto para forecast de vendas e stocks, como na indústria, muito ligado à deteção de anomalias ou real time monitoring», acrescenta.

Projetos ganharam sentido de urgência

A pandemia ajudou as empresas a passarem da intenção à concretização e trouxe um sentido de urgência a muitos projetos que, sem este impulso, provavelmente levariam mais alguns anos a escalar, como vários estudos também têm apontado. 

A maturidade da tecnologia também é relevante nesta evolução, com um leque cada vez mais variado de «ofertas SaaS, ambientes cloud escaláveis e grande facilitação no carregamento e tratamento da informação, tentando retirar complexidade destas fases. Também vemos cada vez mais algoritmos automáticos de análise de padrões, que identificam rapidamente dados sem qualidade e tipologias (por exemplo: perceber se um dado é geográfico e enriquecê-lo com informações de contexto) ou ferramentas que permitem cada vez mais uma interação por linguagem natural», detalha Luís Gonçalves.

Luís Gonçalves é diretor da unidade de Data Analytics & AI da Noesis

É um mercado onde a evolução tecnológica tem sido acelerada, o que representa um desafio também para os prestadores de serviços em termos de posicionamento e competências. No caso da Noesis, Luís Gonçalves explica que a empresa percebeu cedo o impacto da AI nas soluções de analítica e esse foi o ponto de partida para transformar a área de negócio de Business Intelligence, numa unidade autónoma de analítica e IA, cada vez mais focada na componente de IA. 

A empresa optou por uma estratégia seletiva de parcerias e desenvolveu competências nas tecnologias destes parceiros (Qlik, Cloudera ou Microsoft, por exemplo). O gestor admite que não tem a abrangência de uma estratégia de catálogo – onde o parceiro implementa qualquer tecnologia escolhida pelo cliente – mas, em compensação, permite entregar maior valor acrescentado.      

Os resultados são positivos. A unidade concentra já 55 dos 900 colaboradores que a Noesis tem atualmente e representa 10% da faturação global da empresa. Em 2021 pretende integrar mais 10 a 15 colaboradores. Os planos de crescimento refletem as expectativas de evolução da procura nesta área, que são elevadas e que se inspiram nos sinais já dados pelo mercado em 2020. 

Indústria, telco, utilities, retalho ou saúde destacam-se  

«Estamos a ver as empresas a sentir dois tipos de pressão: por um lado têm de vender mais e reinventar o negócio, por outro têm uma grande pressão sobre os custos, gestão de stocks e de compras e têm de fazer processos de otimização de cadeias», sublinha Luís Gonçalves. 

Conhecer bem a casa, saber onde se gasta e quanto se gasta tornou-se mais importante que nunca e o número de empresas a perceber que o caminho para lá chegar passa pela automatização de processos – e que a AI pode potenciar esse investimento – multiplicou-se e espera-se que continue a crescer rapidamente em 2021.

Os projetos da unidade de data analytics e AI da Noesis estão hoje concentrados sobretudo no mercado português e são transversais a diversos sectores, visando sobretudo grandes empresas. Saúde, retalho, indústria e telcos estão entre os sectores mais dinâmicos. 

Sem poder detalhar marcas, Luís Gonçalves partilha o âmbito de alguns projetos mais  emblemáticos, como o de uma empresa de bebidas que implementou um algoritmo de consumo para prever novas encomendas, dar aos pontos de venda sugestões de encomenda com base na informação de histórico, ou indicações relativamente à quantidade a produzir em cada momento. 

Poupar tempo e dinheiro são os grandes drivers

Na indústria a tecnológica tem outros exemplos, como o de uma empresa que está a usar um algoritmo para monitorizar a qualidade das peças que produz em tempo real, correndo vários parâmetros. Antes, este controlo só podia ser feito no final do dia e recuperar um erro era mais caro e mais moroso. 

Das utilities vem o exemplo de uma empresa que está a usar um algoritmo de forescasting para prever os consumos do bem que fornece nos pontos de entrega a nível nacional e com isso a conseguir otimizar os perímetros em que faz o transporte desse bem. 

«Começam-se a ver verdadeiras iniciativas nessa área. As grandes empresas estão a assentar toda a sua estratégia à volta disso, mas também empresas mais pequenas», Luís Gonçalves, Noesis

Antes, a previsão de necessidades era feita por estimativa humana com uma margem de erro relativamente elevada que assegurava a ausência de falhas, mas não evitava custos de transporte do bem em quantidades menos próximas das reais necessidades. A introdução do algoritmo melhorou o nível de assertividade da previsão, reduziu custos e melhorou as tarefas de planeamento. 

Luís Gonçalves explica que na adoção destas ferramentas, as maiores dificuldades das empresas estão na captura e cruzamento de informações. “Esses repositórios centrais de informação são sempre os processos mais complicados e exigem mais perfis tecnológicos e especializações”, admite. “A cloud vem ajudar bastante porque transforma muitos destes processos em serviços, o que não faz desaparecer toda a complexidade mas ajuda muito”.    


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