IA em viagens, hotelaria e lazer

A Inteligência Artificial (IA) está nas agendas do C-suite há anos, mas é cada vez mais lembrada, vista como uma panacéia ou uma ameaça existencial. Uma litania de equívocos alimenta essas posições extremas. Com base em nossa experiência com executivos de vários setores, alguns se destacam como obstáculos para a obtenção de valor da IA.

Certa vez, um cliente altamente inteligente e talentoso nos ligou e sugeriu com entusiasmo que deveríamos "usar IA para corrigir problemas da cadeia de suprimentos". Quando pressionado sobre qual problema da cadeia de suprimentos ele queria abordar, o cliente nos dispensou. "A IA pode consertar... tudo."

Nosso cliente não estava errado. Devemos usar IA para ajudar a corrigir esses problemas. O que ele perdeu foi que, embora o aprendizado de máquina e a IA sejam particularmente bons na resolução de problemas bem definidos, onde há muitos dados relevantes e disponíveis, os problemas de negócios do mundo real geralmente são mal definidos e nebulosos e quase sempre carecem de dados de qualidade suficientes para esses problemas. ferramentas para resolver efetivamente sem investimento em dados, design de processos e gerenciamento de mudanças.

As empresas são impulsionadas principalmente pela soma das decisões que os funcionários de nível de linha tomam dia após dia. Isso vale tanto para processos transacionais como folha de pagamento e contas a pagar quanto para decisões mais complexas, como mudanças de preços.

Os executivos veem com razão o potencial da IA ​​para padronizar e automatizar, mas muitas vezes acreditam que seu uso corrigirá erros humanos, distorções cognitivas e vieses.

Ao contrário, a IA é uma máquina amplificadora de viés. Os modelos de dados de negócios refletem como os negócios foram feitos no passado — incluindo erros e vieses. Da mesma forma, esses humanos propensos a erros também são os que avaliam e selecionam um modelo que "melhor" se ajusta ao problema de negócios que estão tentando resolver. Viés e erros do passado estão embutidos e devem ser tratados sistematicamente.

Por exemplo: os sistemas de preços das companhias aéreas usam o aprendizado de máquina há anos para estimar o custo de oportunidade para a companhia aérea de vender um assento agora versus manter esse estoque até mais perto da data de partida, quando os passageiros estão dispostos a pagar mais. Isso é baseado na demanda esperada. Durante o COVID-19, quando a demanda desapareceu de forma esmagadora, esses modelos calcularam "racionalmente" um custo de oportunidade de $ 0. O resultado? Tarifas descontroladamente não lucrativas foram posteriormente publicadas. Os consumidores podem ter adorado, mas as companhias aéreas, que não podiam operar lucrativamente com tarifas tão baixas, ficaram segurando a bolsa.

Enquanto o software tradicional é projetado para seguir regras e lógica predefinidas, os sistemas de IA são baseados em modelos probabilísticos que aprendem continuamente e fazem previsões com base em padrões de dados. Ao contrário dos sistemas de software tradicionais, os sistemas de IA exigem quantidades substanciais de dados de alta qualidade para serem eficazes e precisam de monitoramento e manutenção contínuos para permanecerem precisos.

Além disso, ao contrário da maioria dos sistemas de software tradicionais, os sistemas de IA levantam considerações éticas que devem ser cuidadosamente consideradas e abordadas. Por exemplo, os julgamentos e, às vezes, as decisões automatizadas feitas por muitos sistemas de IA podem ter um impacto real nas vidas humanas, por exemplo, decisões de contratação ou promoção, ou como um veículo autônomo responde às mudanças nas condições da estrada. Se um julgamento ruim for feito por um sistema de IA, quem é responsável?

Desfazer esses mitos e abordar a IA com o entendimento correto do que ela pode e não pode fazer, bem como entender as entradas críticas e as habilidades necessárias, posicionará os executivos para alavancar as ferramentas de IA com mais eficiência. A IA não é uma bala de prata, mas quando bem executada, pode melhorar drasticamente a tomada de decisões, aumentar a produtividade e levar a melhores resultados de negócios.

A equipe global de Viagens, Hospitalidade e Lazer da A&M, líder de mercado, entende o setor, suas tendências influentes e situações de negócios que exigem profundo conhecimento. Entre em contato conosco hoje para saber mais sobre como a A&M pode ajudá-lo a agir e enfrentar os desafios da modernização