Aprendizado de Máquina: Impacto e Aplicação nas Empresas

A implantação de aprendizado de máquina (ML) é um tema que tem ganhado cada vez mais destaque no mundo dos negócios. No entanto, muitos líderes de ML focam mais na tecnologia do que na sua aplicação prática, o que frequentemente leva ao fracasso das iniciativas. Para garantir o sucesso, é crucial focar em melhorias operacionais concretas, ignorando o hype e pavimentando uma rota transitável em direção ao valor realizado.

A mudança operacional é uma venda difícil, especialmente quando comparada com a tecnologia quente, que vende tão facilmente que nós realmente a chamamos de sexy. É menos glamoroso propor uma revisão de processo. As pessoas respondem como se você estivesse sugerindo um tratamento de canal. Mas é a vida: grandes ganhos vêm apenas impondo grandes mudanças.

Ao comunicar de forma realista e concreta o que o ML oferece — e, idealmente, chamando-o de ML em vez de IA — podemos diferenciá-lo do exagero muitas vezes desinformado que define a marca de IA e evitar que o ML seja vítima de sua própria popularidade.

3 Dicas para seu Discurso de Elevador

Lidere com a Proposta de Valor

Ao apresentar um projeto de ML, é essencial começar com a proposta de valor. Em vez de focar na tecnologia, destaque como o projeto irá melhorar as operações. Por exemplo, em vez de dizer “A IA melhorará as operações”, diga “Melhoraremos as operações (usando ML)”. Isso coloca o objetivo do negócio em primeiro lugar e muda a agência da tecnologia para o negócio.

Estime o Valor com KPIs

Pense no valor da melhoria de desempenho em termos de um ou dois indicadores-chave de desempenho (KPIs), como taxa de resposta, lucro, ROI, redução de custo ou redução de mão de obra. Inclua uma possível vitória de KPI, mesmo que apenas a partir de cálculos do zero. Transmita esse potencial em termos simples, como um gráfico de barras que tenha apenas duas barras para ilustrar a potencial melhoria.

Seja Breve e Ouça o Feedback

Mantenha o pitch curto e então abra a conversa. Perceba que seu pitch não é a conclusão, mas sim um catalisador para começar um diálogo. Ao expor a proposta fundamental e pedir para eles irem em seguida, você descobre quais aspectos são preocupantes e quais são de interesse, e você obtém uma leitura sobre o nível de conforto deles com ML ou com análises em geral.

Como Expressar o Valor do Aprendizado de Máquina

Precisamos apenas reorientar o foco. Não proponha um projeto de tecnologia. Em vez disso, lance e, por fim, lidere um projeto que irá melhorar as operações, com nada mais do que uma nota lateral mencionando ML como parte da solução. Normalmente, os projetos de ML são enquadrados desta forma: “A IA melhorará as operações.”

Além de dispensar o termo IA, que costuma comprometer a clareza, devemos reformular o projeto desta forma: “Melhoraremos as operações (usando ML).”

Exemplos de Reformulação

A título de ilustração, vamos aplicar essa reformulação a alguns exemplos específicos, colocados em termos muito breves:

• “Executaremos um novo processo de marketing para reter clientes (usando ML para atingir aqueles com maior risco de cancelamento).”
• “Vamos melhorar a eficiência das entregas de pacotes da UPS (usando ML para prever destinos de entrega).”

Reformular projetos de ML dessa forma coloca o objetivo do negócio em primeiro lugar, em vez da tecnologia, e, da mesma forma, muda a agência da tecnologia para o negócio. A primeira palavra da frase é “nós”, não IA, humanos, não máquinas.

Preparando o Campo

Quando você está vendendo implantação de aprendizado de máquina, nadando contra a corrente contra a resistência e a inércia, às vezes parece que você está se apressando. Mas, na verdade, você está recrutando. Você está alistando colaboradores e orquestrando uma visão. Não me entenda mal; ao defender o projeto, há momentos em que você pode precisar bajular agressivamente, suportando uma batalha de vontades contra um universo de pessimistas.

Resista à tentação de surfar na onda do hype da IA. Ela exagera.

Quando você faz o primeiro pitch, se esforçar ao máximo faz parte do acordo. Você pode achar que essas coisas devem basicamente se vender sozinhas. Afinal, a proposta de valor pode parecer totalmente óbvia quando você já investiu nela. A potencial melhoria operacional é óbvia.

Mas, para obter sinal verde, você deve fazer com que as pessoas responsáveis ​​não apenas se interessem, mas também fiquem entusiasmadas. Isso significa dar um passo para trás da excitação e contar uma história simples e não técnica que seja desapaixonada em vez de fervorosa, uma que poderia muito bem vir dos lábios de uma terceira parte verdadeiramente imparcial. Na arte das vendas, a imparcialidade é mais estimulante.

O Discurso do Elevador

A premissa para essa prática é simples: reformule “projetos de ML” como “projetos de melhoria de operações que usam ML”. Liderar com as virtudes científicas e capacidades quantitativas da tecnologia — como algoritmos de modelagem, a ideia de aprender com dados ou a noção de probabilidades — é colocar a carroça na frente dos bois. Em vez disso, lidere com a proposta de valor do negócio, uma história simples sobre como os processos irão melhorar.

Exemplo de Elevator Pitch

“Atualmente, 99,5 por cento de nossa mala direta é ineficaz. Apenas meio por cento responde. Se pudéssemos aumentar isso para 1,5 por cento, isso significaria um aumento projetado de $ 500.000 na receita em troca de nossos gastos atuais com marketing, triplicando o retorno sobre o investimento de campanhas de marketing. Posso mostrar a aritmética em detalhes. O ML pode refinar a população para quem estamos fazendo marketing, direcionando os clientes com maior probabilidade de responder. Isso deve gerar os ganhos e o ROI que acabei de mencionar. O que você acha? Você apoiaria esse projeto ou teria objeções? Quais perguntas você tem?”

Ao fazer o pitch, vá direto ao ponto, ao valor comercial e ao resultado final, e então avalie a pessoa com quem você está falando. Elas estarão interessadas no valor comercial, mas não estão necessariamente animadas com o ML. O ML é apenas a solução técnica, o meio para o fim, então, neste estágio inicial, seus detalhes podem facilmente distrair, confundir ou entediar.

Objetivos do Discurso Focado

1. Liderar com a Proposta de Valor

   Expresse a proposta de valor em termos comerciais, sem detalhes sobre ML, modelos ou dados. Por enquanto, não compartilhe nada sobre como o ML funciona, apenas o valor acionável que ele entrega, a melhoria operacional obtida pela implantação do modelo. Isso geralmente significa evitar as palavras “modelo” e “implantação”.

2. Estime o Valor

   Pense no valor da melhoria de desempenho em termos de um ou dois indicadores-chave de desempenho, como taxa de resposta, lucro, ROI, redução de custo ou redução de mão de obra. Você deve incluir uma possível vitória de KPI, mesmo que apenas a partir de cálculos do zero. Transmita esse potencial em termos simples, como um gráfico de barras que tenha apenas duas barras para ilustrar a potencial melhoria. Ainda não é hora de mencionar métricas de desempenho preditivas, como elevação. Argumente que a vitória de KPI mais do que justificará a despesa do projeto de ML.

3. Pare e Ouça

   Mantenha o pitch curto e então abra a conversa. Perceba que seu pitch não é a conclusão, mas sim um catalisador para começar um diálogo. Ao expor a proposta fundamental e pedir para eles irem em seguida, você descobre quais aspectos são preocupantes e quais são de interesse, e você obtém uma leitura sobre o nível de conforto deles com ML ou com análises em geral.

Após o pitch, você precisa avaliar interativamente quando entrar em detalhes sobre como o ML será aplicado, e em que profundidade e velocidade. É mais comum do que você imagina que o profissional de negócios com quem você está falando fique nervoso sobre sua própria capacidade de entender métodos analíticos. As pessoas são habilidosas em esconder esse nervosismo.

Mantenha a Simplicidade

Assim como acontece com muitas tecnologias, a convolução e a aparência de complexidade arcana ameaçam extinguir a excitação de um novato sobre o valor potencial. Isso pode deixá-lo se sentindo compelido apenas pela pressão que vem de todo o hype de “Todo mundo está fazendo isso!”. Corte isso pela raiz com uma explicação direta e concreta. Cubra apenas o suficiente da mecânica interna para desmistificar o ML.

Atenha-se aos Fatos

Resista à tentação de surfar na onda do hype da IA. Ela exagera. A pura excitação da propaganda transmite com sucesso que há valor a ser obtido, mas apenas distrai da proposta de valor concreta ao idealizar a tecnologia central.

Tabela Explicativa

Perguntas Frequentes

1. O que é a implantação de aprendizado de máquina (ML)?

A implantação de aprendizado de máquina (ML) refere-se ao processo de integrar modelos de ML em operações empresariais para melhorar a eficiência e a eficácia. Isso pode incluir desde a otimização de processos de marketing até a previsão de demanda.

2. Por que a mudança operacional é importante na implantação de ML?

A mudança operacional é crucial porque a implantação de ML não é apenas sobre a tecnologia, mas também sobre como essa tecnologia pode ser usada para melhorar os processos existentes. Isso requer uma abordagem focada em resultados e uma comunicação clara sobre o valor que o ML pode trazer.

3. Como posso estruturar um discurso de elevador para vender ML?

Para estruturar um discurso de elevador eficaz, você deve liderar com a proposta de valor, estime o valor com KPIs e seja breve e ouça o feedback. Evite detalhes técnicos iniciais e foque no valor comercial e no resultado final.

4. Quais são os benefícios de reformular projetos de ML como projetos de melhoria de operações?

Reformular projetos de ML como projetos de melhoria de operações coloca o objetivo do negócio em primeiro lugar, em vez da tecnologia. Isso muda a agência da tecnologia para o negócio e facilita a comunicação do valor concreto que o ML pode trazer.

5. Como posso evitar o hype da IA ao vender ML?

Para evitar o hype da IA, foque na proposta de valor concreta e na melhoria operacional. Use uma linguagem simples e direta, e evite exageros. A imparcialidade é mais estimulante na arte das vendas.

Conclusão

A implantação de aprendizado de máquina (ML) é uma ferramenta poderosa que pode transformar operações empresariais. No entanto, para garantir o sucesso, é crucial focar em melhorias operacionais concretas e evitar o hype da IA. Ao reformular projetos de ML como projetos de melhoria de operações e liderar com a proposta de valor, podemos comunicar de forma eficaz o valor do ML e garantir que ele seja adotado de maneira significativa. A mudança operacional é uma venda difícil, mas é essencial para realizar grandes ganhos. Ao seguir as diretrizes apresentadas, podemos preparar o campo para a implantação bem-sucedida de ML e garantir que ele seja uma solução viável e valiosa para os negócios.