Empresas já entendem a necessidade de projetos de Inteligência Artificial (IA), mas precisam prestar atenção em fatores que vão garantir o sucesso.
As empresas estão animadas com a forma de como a Inteligência Artificial (IA) pode transformar os negócios. Ainda assim, apesar de toda a ciência por trás da tecnologia estar em constante evolução, a implementação dela pode ser um desafio nas organizações.
Por outro lado, a IA nunca esteve tão popular e todos os setores e indústrias entendem a importância da tecnologia no dia a dia: das operações e processos aos produtos e serviços ofertados ao cliente.
À medida que mais indústrias adotam soluções de IA e se tornam mais experientes sobre como a tecnologia afeta seu envolvimento com fornecedores e funcionários, elas vão buscar escalar suas estratégias com a Inteligência Artificial.
Segundo um artigo publicado recentemente por David Kramer, CTO da ThinkWhy, no site InformationWeek, é importante que as organizações sigam quatro etapas principais para implementá-la.
1. Conheça os principais papeis na implementação de IA e Machine Learning
Com a popularização da IA, algumas profissões ficaram em destaque como cientista de dados, diretor de dados e engenheiro de dados. Esses profissionais são vitais para a implementação de sistemas baseados na tecnologia e em Machine Learning.
Porém, na prática, duas outras profissões são fundamentais para que um projeto de IA dê certo. Elas são:
– Analista de dados de negócios:
Esta função é crucial para entender o uso de dados e aprender os princípios-chave e como eles serão usados para os conjuntos que vão realizar o treinamento e validação.
Eles entendem a aplicação prática dos dados, ou seja, conseguem ter uma visão de negócio com os insights extraídos deles, e podem ajudar a equipe de implementação técnica a se mover com eficiência.
– Engenheiro de aprendizado de máquina:
Embora essa função seja crucial, muitas vezes você pode inicialmente contratar um profissional terceirizado sênior e ter um segundo, com hierarquia menor, para realizar a manutenção contínua do algoritmo.
Essa habilidade pode ser aprimorada também ao encontrar algum membro da equipe de TI com experiência em inteligência de negócios. Daí esse profissional pode ficar responsável em ser a ponte entre o time de operações e o time de dados.
2. Defina suas necessidades e resultados de negócios esperados
Antes de iniciar qualquer novo projeto, uma empresa deve conhecer as dores que ela está tentando resolver para definir suas necessidades. Implementar uma solução de IA segue a mesma proposta.
É preciso certificar que essa dor requer uma solução de IA. Algumas organizações podem querer usar a tecnologia só porque é de ponta. Porém, dependendo do problema, a resposta pode exigir apenas ferramentas analíticas ou codificação comercial adicional.
As soluções de IA e ML funcionam melhor quando você precisa da capacidade de processar conjuntos de dados muito grandes com margens baixas de forma recorrente.
Depois de determinar que a IA é a solução adequada, o próximo passo é identificar como ela agrega valor e quais recursos são necessários para atender os objetivos.
Seja criando um novo produto ou serviço ou melhorando as operações para dimensionar o negócio, definir um objetivo final tornará mais fácil alcançar um valor sustentável.
3. Analise e crie conjuntos de dados e os teste completamente
Compreender o tipo de dados ou informações necessários evitará que as organizações percam tempo com informações erradas. Para evitar o viés, por exemplo, o time precisa se preparar adequadamente para analisar os dados olhando as fontes críticas.
Entregar tempo aos envolvidos no projeto é uma etapa vital. Se necessário, a sugestão é dobrar as estimativas para garantir que a empresa obtenha os resultados adequados e consiga operacionalizar a manutenção contínua com eficiência.
Outro ponto é sempre testar os modelos de dados. Esta etapa está intimamente alinhada com a preparação dos dados. Também requer um especialista com um conhecimento sólido em testes de soluções de IA e experiência operacional.
Para garantir a confiança nos resultados, o teste deve sempre ser gerenciado por alguém que possa identificar rapidamente quando os conjuntos de dados e os parâmetros de ajuste associados não estão configurados corretamente.
4. Gerencie as expectativas e tendências dos dados para operacionalizar a solução
Com o projeto em produção, a equipe responsável pelo gerenciamento contínuo da solução de IA impacta diretamente no valor da solução e na capacidade de escalonamento. A solução deve ser tratada com o mesmo cuidado com que implanta seu código.
Definido como um processo crítico e central, a governança de dados será primordial para entender as principais métricas que devem ser monitoradas continuamente para inspeção e manutenção do projeto.
Deixar de fazer isso resultará em custos maiores para corrigir qualquer falha na solução ou na linha de código. Outra desvantagem na falta de governança é que os resultados podem ser tendenciosos de uma forma não intencional.
Muitas organizações estão focadas em lançar uma solução o mais rápido possível. Aqueles que se apressam arriscam os usuários por não entenderem os resultados finais e os verdadeiros recursos da tecnologia.
Além disso, é igualmente importante garantir que o valor que uma empresa afirma, em relação à solução, corresponda ao valor que os usuários esperam dela.
Por fim, Inteligência Artificial não é uma tendência. Está transformando fundamentalmente os modelos de negócios, acelerando a eficiência operacional e os avanços tecnológicos de forma a criar valor permanente para funcionários, clientes e partes interessadas.
Principais destaques desta matéria
- Empresas já começam a adotar Inteligência Artificial (IA) para criar novos modelos de negócio.
- Porém, ainda tentam entender como colocar a tecnologia em prática.
- Confira 4 passos para escalar a IA em sua empresa.
