Embora a Inteligência Artificial (IA) tenha prevalecido em setores como o financeiro, onde algoritmos e árvores de decisão há muito tempo são usados ​​para aprovar ou negar pedidos de empréstimo e reivindicações de seguro, a indústria de manufatura está no início de sua jornada de IA. Os fabricantes começaram a reconhecer os benefícios de incorporar IA às operações de negócios – combinando as técnicas mais recentes com os sistemas de automação existentes e amplamente usados ​​para aumentar a produtividade.

Antony Bourne, Senior Vice Presidente das Indústrias IFS, explica que os fabricantes devem construir sistemas éticos conforme a IA se torna difusa na indústria. Ele descreve três grandes problemas éticos enfrentados pela indústria à medida que os fabricantes aumentam seus investimentos em IA e embarcam nesta nova direção tecnológica.

Os fabricantes estão investindo pesadamente em IA. Um recente estudo internacional da IFS que entrevistou 600 entrevistados, 383 dos quais eram grandes tomadores de decisões de manufatura, trabalhando com tecnologia incluindo Enterprise Resource Planning (ERP), Enterprise Asset Management (EAM) e Field Service Management (FSM), encontrou mais de 90 por cento de fabricantes estão planejando investimentos em IA.

Combinada com outras tecnologias, como 5G e a Internet das Coisas (IoT), a IA permitirá que os fabricantes criem novos ritmos e metodologias de produção. A comunicação em tempo real entre os sistemas corporativos e o equipamento automatizado permitirá que as empresas automatizem modelos de negócios mais desafiadores do que nunca, incluindo configuração sob encomenda ou até fabricação personalizada.

Apesar da produtividade, redução de custos e ganhos de receita associados à IA, a indústria agora está vendo a primeira série de problemas éticos virem à tona à medida que se generalizam. Aqui estão as três principais considerações éticas que as empresas devem considerar ao fazer investimentos em IA.

Como a IA impactará sua força de trabalho?

A IA dará sua contribuição mais forte para o crescimento de primeira linha, criando novos produtos e ofertas de serviços que antes eram inatingíveis. Para fabricantes que executam contratos de serviço pós-venda, o uso de chatbots equipados com recursos de processamento de linguagem natural (PNL) é a escolha óbvia.

Essas máquinas podem automatizar uma alta porcentagem de interações com o cliente, ajudando a gerenciar necessidades de serviço mais simples que não exigem escalonamento específico, permitindo que a equipe de suporte se concentre em questões mais complexas. Além disso, vincular sistemas de IA a dispositivos conectados tem o potencial de tornar as resoluções remotas mais eficientes e com muito menos trabalho intensivo.

Mas também haverá implicações significativas para os resultados financeiros, à medida que o número de horas de trabalho necessárias para produzir o valor cair, e isso levou a várias opiniões e previsões sobre como exatamente a IA impactará a força de trabalho.

De acordo com um estudo de 2017 do Conselho Nacional de Seguro de Compensação (NCCI) , desde 1990 a produção industrial dos EUA aumentou mais de 70%, enquanto o emprego caiu mais de 30% no mesmo período. Isso significa que em 2016 os Estados Unidos produziram pelo menos 70% a mais de bens do que em 1990, com apenas cerca de 70% da força de trabalho, e isso explica em grande parte por que, durante esse tempo, a produtividade do trabalho na manufatura nos Estados Unidos cresceu impressionantes 140%.

Como aponta o estudo da NCCI, a automação na fabricação reduziu os custos de produção, tornando os fabricantes dos EUA menos caros e a função mais competitiva devido à necessidade reduzida de mão de obra – especialmente se os novos empregos criados pela IA durarem pouco durante um período de transição. Agora, perguntas importantes estão sendo feitas – precisaremos de uma semana de trabalho mais curta, novos modelos de negócios ou sistemas econômicos para lidar com essa mudança?

Mas há mais na IA – para aprimorar e aumentar as habilidades humanas
Os otimistas sugerem que a tecnologia de IA pode substituir alguns tipos de mão de obra, mas os ganhos de eficiência superam os custos de transição. Eles acreditam que a IA chegará ao mercado a princípio como um guia para trabalhadores humanos, ajudando-os a tomar melhores decisões e aumentando sua produtividade. Além disso, o investimento nesta tecnologia tem o potencial de aperfeiçoar os funcionários existentes e aumentar o emprego em funções de negócios ou setores que não estão em concorrência direta com a IA.

Além disso, pesquisas recentes da IFS apontam para um futuro encorajador para uma IA harmonizada e força de trabalho humana na manufatura. O estudo IFS AI revelou que os entrevistados viram a IA como uma rota para criar, ao invés de eliminar, empregos. Cerca de 45% dos entrevistados afirmaram esperar que a IA aumente o quadro de funcionários, enquanto 24% acreditam que isso não afetará os números da força de trabalho.

Você está avaliando honestamente os ganhos potenciais de produtividade e lucratividade da IA?

É fácil para as organizações dizer que estão se transformando digitalmente. Eles compraram as palavras da moda, leram a pesquisa, consultaram os analistas e viram os números sobre o potencial de economia de custos e crescimento da receita.

Mas a transformação digital não é uma mudança pequena. É uma mudança completa em como você seleciona, implementa e potencializa a tecnologia e ocorre em toda a empresa. Uma primeira etapa crítica para uma transformação digital de sucesso é garantir que você tenha as partes interessadas apropriadas envolvidas em sua jornada digital desde o início. Isso significa que os executivos de manufatura devem ser transparentes ao avaliar e comunicar os ganhos de produtividade e lucratividade da IA ​​em relação ao custo das mudanças transformadoras dos negócios para aumentar significativamente a margem.

Avaliar o valor da IA ​​é mais complicado

Quando as empresas investiram pela primeira vez em TI, elas tiveram que inventar novas métricas vinculadas a benefícios como conclusão mais rápida de processos ou giros de estoque e taxas mais altas de conclusão de pedidos. Mas a manufatura é um território complexo. Uma combinação de processos entrincheirados, cadeias de suprimentos esticadas, ativos em depreciação e crescentes pressões globais tornam o planejamento para melhores resultados juntamente com os requisitos do dia a dia uma perspectiva desafiadora. Os executivos e seus fornecedores de software devem passar por um processo rigoroso e cuidadoso para identificar oportunidades de valor agregado.

A implementação de novas estratégias de negócios exigirá gastos de capital e investimentos na mudança de processos, que deverão ser vendidos a conselhos de administração, investidores e outras partes interessadas. Como tal, os executivos devem evitar a tentação de promessas exageradas ao discutir IA. Eles devem distinguir entre os resultados incrementais que podem esperar da implementação de IA em um processo estreito ou definido, em oposição a uma abordagem sistêmica em sua organização.

Aproprie-se dos resultados da IA ​​- bons e ruins

Pode haver consequências intencionais ou não intencionais de resultados baseados em IA, mas as organizações e os tomadores de decisão devem entender que serão responsabilizados por ambos. Não precisamos olhar além das tragédias de acidentes automobilísticos autônomos e as lutas subsequentes que se seguiram, já que a responsabilidade é atribuída não com base no algoritmo ou nas entradas da IA, mas, em última análise, nas motivações e decisões subjacentes feitas por humanos.

Os executivos, portanto, não podem subestimar os riscos de responsabilidade que a IA apresenta. Isso se aplica em termos de se o algoritmo está alinhado ou é responsável pelos verdadeiros resultados da organização e o impacto sobre seus funcionários, fornecedores, clientes e a sociedade como um todo. Isso tudo ao mesmo tempo em que evita a manipulação do algoritmo ou da alimentação de dados em IA que afetaria as decisões de maneiras antiéticas, seja intencionalmente ou não.

Lembre-se – a IA é uma ferramenta desenvolvida por humanos, afinal
Margot Kaminski, professora associada da Escola de Direito da Universidade do Colorado, levantou a questão do ‘ viés de automação ‘ – a noção de que os humanos confiam mais nas decisões feitas por máquinas do que nas decisões feitas por outros humanos. Ela argumenta que o problema com essa mentalidade é que quando as pessoas usam IA para facilitar decisões ou tomar decisões, elas estão contando com uma ferramenta construída por outros humanos, mas muitas vezes não têm a capacidade técnica ou prática para determinar se devem estar contando com essas ferramentas em primeiro lugar.

É aqui que a ‘IA explicável’ será crítica – a IA que cria um caminho de auditoria para que, antes e depois do fato, haja uma representação clara dos resultados que o algoritmo foi projetado para alcançar e da natureza das fontes de dados em que está trabalhando . Kaminski afirma que as decisões de IA explicáveis ​​devem ser rigorosamente documentadas para satisfazer as diferentes partes interessadas – de advogados a cientistas de dados até gerentes intermediários. “Um advogado pode estar interessado em diferentes tipos de explicação que um cientista da computação, como uma explicação que forneça insights sobre se uma decisão é justificada, se é legal, ou permite que uma pessoa conteste a decisão de alguma forma”, diz Kaminksi.

Você está pronto para evoluir digitalmente com IA?

Os fabricantes logo passarão do ponto de tentar duplicar a inteligência humana usando máquinas, e em direção a um mundo onde as máquinas se comportam de maneiras que a mente humana simplesmente não é capaz. A verdadeira transformação digital por meio da IA ​​verá sua influência em todos os processos de uma organização, automatizando sistemas e tornando as tarefas repetitivas uma memória distante.

Embora isso reduza os custos de produção e aumente o valor que as organizações são capazes de devolver com os insumos limitados, essa mudança também mudará a forma como as pessoas contribuem para a indústria, o papel do trabalho e da lei de responsabilidade civil. Haverá desafios éticos a serem superados, mas as organizações que encontrarem o equilíbrio certo entre abraçar a IA e serem realistas sobre seus benefícios potenciais – além de manter os funcionários felizes e, por sua vez, contribuir para a sociedade – usurparão e assumirão o controle.