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CIOs têm adotado machine learning para desafios no do dia-a-dia

Pesquisa da ServiceNow com dados da Oxford Economics mostra uma crescente confiança entre os executivos sêniores de que o machine learning ajudará a tomar decisões mais rápidas e precisas
CIOs têm adotado machine learning para desafios no do dia-a-dia

O recurso de machine learning chegou de vez às empresas e tem feito contribuições efetivas nas tarefas diárias. De acordo com o estudo da ServiceNow com dados da Oxford Economics, para tirar total proveito desse recurso, os executivos precisam encontrar talentos qualificados para trabalhar lado a lado com as máquinas, além de redesenhar os processos das suas organizações.

Pesquisa da ServiceNow com dados da Oxford Economics mostra uma crescente confiança entre os executivos sêniores de que o machine learning ajudará a tomar decisões mais rápidas e precisas

Para a pesquisa “O ponto de vista global do CIO” (The Global CIO Point of View), a ServiceNow consultou CIOs de 11 países em 25 indústrias para descobrir os benefícios competitivos de adotar o machine learning e conferir quais resultados eles estão obtendo. Segundo a IDC, líder em inteligência de mercado, serviços de consultoria e conferências com as indústrias de Tecnologia da Informação e Telecomunicações, o investimento em machine learning deve dobrar até 2020. Além disso, uma análise recente aponta que o cargo de especialista em aprendizagem por máquina está entre as profissões em ascensão na área de TI.

Quase três quartos (72%) dos CIOs entrevistados disseram que lideram os esforços de digitalização em suas empresas. Além disso, mais de metade (52%) concorda que o machine learning desempenha um papel crítico. Cerca de metade (49%) dos CIOs consultados diz que suas empresas estão usando o machine learning e 40% está planejando adotar a tecnologia em algum momento.

A pesquisa mostra uma crescente confiança entre os executivos sêniores de que o machine learning ajudará a tomar decisões mais rápidas e precisas, uma vez que suas soluções possuem a capacidade de analisar e melhorar o próprio desempenho sem a intervenção humana direta. A maioria ouvida (87%) apontou que obteriam retorno financeiro com a precisão das decisões e 69% afirmam que as decisões tomadas pelo machine learning serão mais precisas do que as feitas por humanos.

Segundo o levantamento, mais da metade (52%) dos entrevistados diz que, além das tarefas de rotina, está estendendo o uso de automação para ações como alertas de segurança e automação de decisões complexas – como responder a alertas. Outros 57% disseram que a tomada de decisões de rotina ocupa uma quantidade significativa de tempo de funcionários e executivos, de modo que o valor potencial da automação seja alto. Os CIOs esperam que a automação das decisões contribua para o crescimento da linha superior de sua organização (69%).

“Vemos três tipos de processos como alvos para o machine learning: qualquer coisa que exija avaliação, classificação ou previsão”, afirma Katia Ortiz, Diretora Geral da ServiceNow no Brasil. “O trabalho diário, assim como a atribuição de solicitações de TI e a priorização de leads de vendas já estão dando resultados. Já faz algum tempo que o machine learning deixou de ser algo apenas desejado, hoje ele é uma realidade”.

Na pesquisa, os CIOs citam a qualidade dos dados (51%) e os processos desatualizados (48%) como barreiras à adoção. Menos da metade (45%) desenvolveu métodos para monitorar erros cometidos pelas máquinas. “O machine learning permite que as empresas inovem de formas que não eram possíveis antes”, afirma Katia. “Para utilizar todo o potencial dessa tecnologia, os CIOs devem incorporar seu papel de líderes transformadores que influenciam a forma como nossas organizações projetam processos de negócios, alavancam dados, contratam e capacitam talentos”, defende.

Os profissionais da área de serviços financeiros são mais propensos a dizerem que suas empresas estão passando da automação de decisões simples para a automação de decisões cada vez mais complexas (68%, contra 52% de outras). É mais provável que tenham feito mudanças organizacionais para acomodar o trabalho digital, incluindo a redefinição das descrições de cargos para se concentrar no trabalho com máquinas inteligentes (62% versus36%), desenvolvendo um roteiro para futuras mudanças de processo (52% contra 35%) e recrutando funcionários com novos conjuntos de habilidades (42% vs. 25%).

Os CIOs no setor de saúde continuam cautelosos. Eles são menos propensos a usar o machine learning em toda a organização e menos propensos a dizer que a tecnologia terá um impacto positivo no crescimento, competitividade ou redução de risco do negócio.

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