Pesquisa orientada por IA: As oportunidades e os riscos para as organizações globais

Analistas, diretores de conformidade e pesquisadores acadêmicos estão usando ferramentas de IA para tornar seu processo de pesquisa mais eficiente e encontrar novos insights a partir de grandes volumes de dados.

Novas possibilidades para pesquisadores na era da IA

A pesquisa é uma tarefa essencial para qualquer organização que pretenda fazer novas descobertas, obter maior compreensão de um tópico e identificar riscos e oportunidades. Insights valiosos podem ser encontrados em uma ampla gama de fontes de dados, como notícias, dados jurídicos, financeiros, de ESG e de empresas, e muito mais. Mas o aumento exponencial dos dados disponíveis significa que não é mais possível que os analistas pesquisem manualmente todas as fontes relevantes. Em vez disso, as organizações estão usando ferramentas de IA para revelar rapidamente insights e tendências de grandes conjuntos de dados.

As ferramentas de IA criaram novas oportunidades para as organizações, transformando todos os tipos de tarefas de pesquisa em uma série de setores, incluindo:

• Análise de dados: Análise de grandes volumes de dados para detectar anomalias e prever tendências futuras.
• Inovação: Usar dados de mídia e dados de patentes para criar um novo produto ou serviço.
• Inteligência de concorrentes e de mercado: Realização de pesquisas de mercado e do setor sobre os dados da empresa para entender as estratégias e a saúde financeira das organizações rivais.
• Avanço da pesquisa científica e acadêmica: Testar teorias e criar novas percepções na ciência e no campo acadêmico mais amplo.
• Exploração de oportunidades de mercado: Identificação de possíveis novos mercados para entrar.
• Agilização da due diligence: Realização de due diligence em um terceiro ou em uma possível meta de M&A, pesquisando rapidamente dados relevantes para o risco, incluindo registros legais, sanções e listas de observação e dados de pessoas politicamente expostas (PEP).

Além de expandir os caminhos de pesquisa possíveis, um dos principais benefícios da IA é simplesmente tornar mais eficientes os fluxos de trabalho de pesquisa existentes. Ao examinar rapidamente grandes volumes de dados e resumir os resultados mais relevantes, a IA simplifica tarefas complexas e economiza tempo. 69% dos profissionais já estão usando a IA generativa para ajudar em tarefas diárias (e muitas vezes repetitivas) como a due diligence, de acordo com o LexisNexis Future of Work Report 2024.

Não é de se surpreender que cada vez mais organizações estejam utilizando ferramentas de IA para potencializar suas pesquisas. Em 2024, uma pesquisa da Universidade de Oxford com mais de 2.000 pesquisadores de uma ampla gama de disciplinas descobriu que 76% já usaram IA para apoiar suas pesquisas. A tradução automática e os chatbots foram as ferramentas mais comuns utilizadas. Desses pesquisadores, 67% disseram que a IA os beneficiou, e mais de um terço citou o benefício de economizar tempo para os pesquisadores.

Os riscos da pesquisa não controlada orientada por IA

No entanto, as ferramentas de IA também apresentam alguns riscos significativos que podem afetar os pesquisadores e minar a confiança em suas descobertas. Esse é um problema sério porque a pesquisa forma a base para decisões críticas tomadas por organizações, empresas e governos. Os riscos incluem:

• Imprecisões: É essencial que os resultados da pesquisa sejam precisos e rigorosos, mas o uso de dados de baixa qualidade para alimentar as ferramentas de IA provavelmente levará a resultados enganosos ou imprecisos. Por exemplo, as ferramentas de IA generativas podem produzir “alucinações”, nas quais a resposta a uma solicitação não se baseia em dados precisos.
• Problemas de segurança: Algumas ferramentas de IA são treinadas e alimentadas por conjuntos de dados que incluem dados confidenciais, o que pode violar a privacidade dos indivíduos e deixá-los expostos a ataques de segurança cibernética. Apenas 6% dos executivos pesquisados pela Universidade de Oxford confiaram nos fornecedores de tecnologia para atender às suas necessidades de privacidade e segurança de dados.
• Proteção de dados e permissões: Os principais desenvolvedores de IA enfrentaram acusações e ações legais de editores por supostamente extraírem seus dados sem permissão para treinar Large Language Models e ferramentas de IA generativas. Se a pesquisa das organizações for baseada em dados que violem a propriedade intelectual ou as normas de proteção de dados, elas poderão enfrentar investigações regulatórias ou legais. De forma reveladora, apenas 8% dos executivos pesquisados pela Oxford confiam que as empresas de IA não usarão seus dados de pesquisa sem permissão.

A melhor maneira de as empresas superarem esses riscos e explorarem as oportunidades da IA para pesquisa é implementar uma abordagem abrangente e estratégica de Negócios Responsáveis. A ideia central da IA responsável é que a IA e os dados que a alimentam devem ser desenvolvidos e implantados de forma ética e em conformidade com a lei. Toda iniciativa de IA deve ser avaliada em relação aos princípios do Responsible Business antes de ser implementada. Esse modelo garante aos analistas de pesquisa que a IA está apoiando suas pesquisas com maior precisão e total conformidade com os padrões de proteção de dados e privacidade.

Algumas empresas compartilharam como usam métodos de IA responsável para melhorar os resultados de suas pesquisas. Por exemplo:

• Temasek, uma empresa de investimentos de Cingapura, criou um pod de IA dedicado a pesquisar novas oportunidades de IA com uma lente de governança responsável. Isso inclui investimentos estratégicos, parcerias e possíveis casos de uso da IA.
• Amazon, gigante da tecnologia com sede nos EUA, é conhecida como uma das primeiras a adotar a IA para pesquisar novas iniciativas e os produtos certos para recomendar aos clientes. Ela promove uma abordagem de IA responsável e diz que forneceu à sua equipe “dezenas de milhares de horas de treinamento sobre IA responsável”.

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