Inteligência Artificial é uma oportunidade-chave para abordar o imperativo de produtividade na América Latina

Mesmo antes da crise humanitária e econômica provocada pela COVID-19 atingir a América Latina, a região sofria com o baixo crescimento econômico e a distribuição desigual de ganhos. Esse crescimento resulta principalmente de um aumento da mão de obra e não de uma melhor produtividade, portanto, os ganhos de produtividade se tornarão cruciais para a região manter e melhorar sua performance econômica ao longo do tempo.

O amplo uso de aplicações de inteligência artificial e advanced analytics nas diferentes indústrias, domínios (por exemplo, comercial, operações, talentos em riscos, funções de suporte) e empresas (considerando grandes empresas dinâmicas e uma cauda longa de pequenas/médias empresas) pode desempenhar um papel significativo em gerar as melhorias e os investimentos de produtividade tão necessários. 

Estimativas do McKinsey Global Institute indicam que o valor a ser liberado pelo uso de IA/AA na América Latina é de cerca de $0,6 a 1 trilhão anualmente em ganhos de produtividade. No entanto, nossas pesquisas mostram que a América Latina está defasada em relação a outras regiões na adoção de IA/AA. O Digital Quotient da McKinsey, um benchmark de maturidade digital, mostra que a região está em desvantagem em relação a líderes globais em todas as principais dimensões de Advanced Analytics. Em termos de indústrias, vemos setores B2C como bancos e telecom liderando como em outras regiões, e indústrias B2B acelerando o interesse e a adoção (por exemplo, agricultura, óleo e gás, mineração, energia), pois IA/AA podem gerar impacto significativo com menores investimentos de Capex.

Dentro dessas tendências, haverá vantagens significativas para essas empresas que têm aspirações ambiciosas e lideram a adoção de IA/AA em suas respectivas indústrias. Um estudo recente de colegas da McKinsey identificou que as organizações com fortes práticas e capacidades de AA registram taxa de crescimento anual composta para receita e EBIT 4,2x e 1,9x maior que de seus pares, respectivamente.

Adicionalmente, na esteira da crescente volatilidade e da profunda alteração do cenário econômico, e das preferências de clientes diante da COVID-19, usar IA/AA para proteger funcionários, melhorar fluxos de caixa e aumentar resultados está ajudando as empresas a sobreviver e prosperar nesse novo normal. Organizações na América Latina têm a oportunidade e o estímulo para aumentar significativamente suas ambições e acelerar o ritmo de adoção de IA/AA nos países da região.

As organizações líderes na América Latina podem extrair valor substancial da adoção de IA/AA em escala

A maioria das empresas líderes na região estão aplicando alguma versão de IA/AA para solucionar diferentes problemas de negócio, mas apenas algumas passaram de pilotos à adoção em escala para capturar seu pleno potencial e tornar-se realmente organizações movidas por dados. Observamos muitas organizações na América Latina em um estado de “purgatório de pilotos”, que pode ser caracterizado como a execução de múltiplos pilotos de casos de uso fragmentados, sem vínculo claro com a maioria das prioridades críticas do negócio, com impacto financeiro e/ou estratégico limitado ou não comprovado, entregue por meio de vários protocolos e formas de trabalhar diferentes não escalonáveis e sem caminho claro para a implementação.  

No entanto, também observamos muitas empresas líderes na América Latina que são avançadas em sua jornada para uma adoção ampla e escalonável de AA. Esses líderes dissonantes iniciaram verdadeiras transformações de analytics, aplicando práticas e princípios-chave para acelerar a jornada de captura de valor, capacitação e adoção pela linha de frente. 

Em nossa experiência com organizações líderes na América Latina, extraímos algumas lições essenciais para adotar IA/AA em escala, que descrevemos a seguir:

1. As organizações líderes definem altas aspirações e seguem uma abordagem transformacional fundamentada em um roadmap claro e alinhado de casos de uso

Líderes em adoção de IA/AA definiram para si aspirações ambiciosas e uma mentalidade de transformação e construíram seus planos focando nas prioridades estratégicas mais importantes em toda a sua cadeia de valor. Em seguida, desenvolveram um roadmap de casos de uso concreto e baseado em fatos que é priorizado em relação às necessidades do negócio considerando o potencial impacto e a viabilidade e é sequenciado para gerar impacto de curto prazo por meio de 3 a 5 casos guia em 3 a 6 meses. Esse roadmap é cocriado com os principais líderes de negócio e de funções e conduzido e apoiado pelo CEO e a equipe executiva por sua materialidade e impacto potencial. 

2. As organizações líderes contratam e desenvolvem talentos multidisciplinares diferenciados

Algumas organizações desenvolveram talentos de AA timidamente e esperavam que contratar alguns cientistas de dados seria suficiente para criar impacto. No entanto, o campo se especializou muito mais.  Empresas líderes nas indústrias de B2C e B2B na região construíram centros de excelência de analytics durante as fases iniciais de sua jornada, nos quais elas contrataram, treinaram e desenvolveram carreiras atrativas para novos perfis técnicos, como engenheiros de dados, arquitetos de dados, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e designers. Além disso, as empresas também desenvolveram “tradutores”, que garantem que IA/AA atendam as necessidades do negócio e sejam adotados por funcionários das linhas de frente. As pessoas nesses papéis devem ter a senioridade certa e a experiência profissional futura para garantir a captura de valor e o coaching necessários, mentoring e experiência comprovada para seus colegas menos experientes.

3. As organizações líderes usam um protocolo de entrega ágil replicável, escalonável e multidisciplinar

Desenvolver e implementar soluções de IA/AA que levam a um impacto escalonável e à adoção não é uma tarefa fácil. Muitas empresas na região apostaram que contratar alguns perfis técnicos talentosos era suficiente para gerar impacto, subestimando as complexidades e os riscos de entregar casos de uso de IA/AA, levando assim a uma frustração crescente devido à falta de resultados, fragmentação dos esforços, cronogramas atrasados e adoção limitada.

Algumas empresas líderes em B2B e B2C na região começaram a usar protocolos padronizados para entregar efetivamente casos de uso em escala e mitigar riscos. Adicionalmente, os protocolos permitem evolução e inovação mais rápidas no uso de IA/AA. Empresas regionais fazem amplo uso de modelos descritivos ou preditivos simples, mas algumas conseguem usar modelos preditivos mais sofisticados e/ou prescritivos. Mesmo bancos, o setor mais avançado em termos de adoção de IA/AA na região, estão defasados no amplo uso de técnicas IA/AA que são dominantes na América do Norte, Ásia e Europa.

4. As organizações líderes desenvolvem competências em dados e tecnologia para permitir a conclusão da transformação de IA/AA

O Digital Quotient da McKinsey também identificou que tecnologia e dados não capacitaram plenamente as organizações para implementar iniciativas de digital e analytics em escala em nossa região. Vimos muitas organizações regionais fazendo investimentos plurianuais significativos em data lakes caros ou infraestrutura de analytics/dados de última geração (por exemplo, nuvem, pipelines, workbench), e não conseguirem atingir resultados concretos. Os líderes desenvolvem competências em dados e tecnologia para seguir e possibilitar uma estratégia de negócio, apoiando efetivamente a execução das prioridades do roadmap de transformação de analytics. Os líderes da região também entendem que ter um data lake com dados de qualidade impecável em todos os domínios não é um pré-requisito para iniciar sua jornada.

5. As organizações líderes investem significativamente em adoção e mudança cultural

As soluções e os insights de analytics mais promissores não poderão gerar valor, a menos que processos de tomada de decisão, práticas da linha de frente e mentalidades e comportamentos mudem radicalmente na organização. Claramente essa é uma das dimensões mais desafiadoras da transformação de IA/AA, com mais de 70% das organizações não conseguindo capturar totalmente o valor de seus investimentos em IA/AA. As razões dessa impossibilidade incluem a resistência em mudar processos de tomada de decisão de longo prazo com base na experiência, a complexidade para alinhar agendas e incentivos de diversos stakeholders com agendas potencialmente divergentes, a incapacidade de atrair e incorporar novos perfis e o foco limitado em mudar mecanismos formais necessários (por exemplo, processo, sistemas, incentivos)

Observamos que 85% dos “dissidentes” afirmam que mais de 50% de seu orçamento de IA/AA está na parte final da capacitação e da mudança cultural, gerando um programa de gestão da mudança bem estruturado e proativo que abrange todas as práticas discutidas acima e gera uma profunda transformação cultural. Organizações bem-sucedidas nas indústrias em nossa região mostram que aplicar as seguintes práticas de forma coordenada e proativa melhora excepcionalmente todas as chances de sucesso: 

• Todos os líderes, incluindo responsáveis, conselhos, equipes de executivos e gerência, servem de exemplo em mentalidades e comportamentos, alinhados em seu roadmap e prioridades definidos.
• Todos na organização entendem claramente e concordam com a importância de aplicar IA/AA e o que se espera delas, tendo o reforço de uma “história da mudança” clara e bem articulada que é comunicada constantemente em todos os canais de comunicação formal e informal.
• Processos, tecnologias, estruturas e gestão de performance apoiam a implementação de soluções de IA/AA escalonáveis que podem ser executadas “em produção” todos os dias.
• Os talentos necessários especializados e multidisciplinares são totalmente integrados no dia a dia da cultura e da operação, apoiados por novas competências para contratar, desenvolver, treinar e motivar esses novos perfis.

Inteligência artificial e Advanced Analytics podem criar até US $ 1 trilhão de dólares em valor para nossas economias, o que se faz especialmente necessário considerando os impactos da crise do COVID-19. As organizações latino-americanas nos setores público e privado têm uma oportunidade única de criação de valor e liderança para acelerar e ampliar a adoção de AI / AA, melhorando os níveis de produtividade necessários para ajudar nossas economias a se recuperarem da crise atual e sustentar taxas de crescimento econômico mais elevadas no “próximo normal”, e posicionando as empresas latino-americanas na vanguarda da competitividade, produtividade e inovação. Entretanto, Somente aquelas organizações com grandes ambições, uma mentalidade verdadeiramente de aprendizado e a execução de um programa holístico de transformação de AI / AA serão capazes de desbloquear o potencial de valor significativo da AI / AA na América Latina.

Jose Cafferata e Monica Szwarcwald são sócios da McKinsey em São Paulo.

Amalia Toro é associate partner da McKinsey em Bogotá.

Contribuições:

Marina Cigarini é sócia sênior da McKinsey em São Paulo.

Ferran Pujol é sócio da McKinsey em Santiago.