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    A sua empresa está preparada para a inteligência artificial?


    Se você ainda não implementou uma solução de inteligência artificial (IA) em sua empresa, pode sentir que está perdendo o barco. E de muitas maneiras, eu concordo com você. Mas sua empresa está pronta para inteligência artificial?

    Alguns estudos mostram que quase 99% das empresas estão investindo em IA de alguma forma ou forma. IA não é um tipo de tecnologia do tipo “vamos, não vamos”. A IA será o padrão de fato, assim como um sistema operacional ou software, será incorporado a todas as tecnologias de negócios em um futuro não muito distante.

    Mas isso não significa que você deve simplesmente entrar no movimento por medo de ficar para trás. Há muitas considerações a serem levadas em consideração antes mesmo de mergulhar os dedos dos pés na água da IA ​​- ou para realizar minha primeira analogia, para garantir que você não esteja colocando a carroça (ou carroça) antes dos bois.

    Planejamento adequado da implementação de IA.

    Os projetos de IA falham devido a reações adversas devido à falta de planejamento e escopo adequados. Para garantir uma iniciativa de inteligência artificial bem-sucedida, as empresas precisam de uma preparação cuidadosa.

    Leve em consideração coisas como garantir que a IA não exista isoladamente, mas seja integrada a processos de negócios mais amplos, são a chave para o sucesso.

    Que perguntas você deve fazer?

    Além disso, antes de lançar qualquer iniciativa de IA, você precisa fazer uma série de perguntas importantes.

    Perguntas como qual é a oportunidade de negócio? E você tem os recursos de que precisa para implementar a transformação do processo? Existem implicações de segurança?

    De quais dados você precisa para resolver o problema e do que você precisa para adquiri-los?

    E talvez o mais importante, há alguma implicação ética para implementar uma solução de IA?

    Para ajudá-lo a esclarecer essas e outras questões, aqui estão algumas coisas que você deve considerar antes de buscar uma solução de IA ou contratar uma equipe de engenheiros de aprendizado de máquina para construir algo internamente.

    Entenda no que a inteligência artificial é boa e no que não é.

    A pergunta pode parecer trivial, mas muitas organizações com as quais conversamos não entendem quais problemas são bons e quais não são problemas de aprendizado de máquina. A inteligência artificial não resolve tudo, então certifique-se de que o problema para o qual você está tentando encontrar uma solução seja apropriado.

    Algumas tarefas comuns para as quais a IA é ótima incluem previsão, detecção de anomalias, detecção de objetos, detecção de padrões, geração automática, aprimoramento e reconstrução.

    Tem um problema bem definido

    Você precisa considerar qual é o problema e por que está tentando resolvê-lo. Se o escopo for muito amplo, sua iniciativa irá falhar rapidamente. Por exemplo, a patologia de um corpo inteiro oferece muitas variáveis, mas focar em uma parte do corpo é muito melhor e garante melhores resultados.

    Mantenha seu escopo estreito e construa a partir daí.

    Identifique os critérios de desempenho para IA

    Como qualquer iniciativa de negócios bem definida, antes de começar, você precisa identificar o que é sucesso. Você espera obter maior precisão do que um humano poderia alcançar? Você espera simplesmente automatizar uma tarefa para economizar tempo?

    Um bom critério de desempenho para uma iniciativa de IA definirá o desempenho em um critério estreito com uma determinada taxa de precisão percentual.

    Determine a capacidade da equipe e da tecnologia

    Sua organização tem capacidade técnica para trabalhar com IA? Atualmente, existem 300.000 engenheiros de aprendizado de máquina disponíveis e vários milhões de vagas em aberto.

    Os especialistas em aprendizado de máquina podem ganhar tanto quanto jogadores de futebol. Trabalhar com IA geralmente requer a compreensão de conceitos matemáticos e de ciência da computação misteriosos que a maioria dos engenheiros de software simplesmente não tem.

    Por fim, você tem as ferramentas certas para criar e dar suporte aos processos de inteligência artificial e aprendizado de máquina?

    Entenda os impactos de longo prazo

    Como mencionei, o desafio dos projetos de baixo para cima é que eles geralmente falham por falta de vontade política nas organizações.

    A IA simplesmente não é entendida pela maioria das pessoas na organização e até mesmo construir um argumento de negócios para implantar IA nem sempre é claro.

    Obviamente, uma compreensão clara do ROI ajudará, mas mesmo isso não é suficiente porque, no final, como qualquer outra implantação de tecnologia, o ROI deve ser comparado a outras alternativas não AI.

    Por último, é provável que a IA desloque indivíduos. Em uma das empresas para a qual trabalhei, desenvolvemos uma solução de IA que resultou em uma redução de 60% nos problemas de engenharia para um processo de fabricação muito caro.

    Obviamente, isso teria um impacto significativo no negócio, mas no final, depois de dois anos, a solução ainda não ganhava tanta força quanto gostaríamos porque implicaria na eliminação de toda uma equipe.

    Dados de treinamento para aprendizado de máquina

    Você tem os dados de que precisa para treinar um modelo com eficácia? Além disso, esses dados são acessíveis?

    Governança de inteligência artificial

    O desenvolvimento de IA é apenas parte do processo. Você pode implantar e oferecer suporte à IA em produção, descontinuá-la ou determinar se a IA está funcionando de acordo com as especificações? Você tem um mecanismo para permitir uma ampla implantação e gerenciamento ou as pessoas para realizar o trabalho necessário?

    Poucas organizações têm uma estratégia completa de como a IA deve ser usada ou gerenciada por seus negócios. Por exemplo, uma simples questão de implantar a IA na nuvem, no local ou na borda nem sempre é clara.

    Finalmente, sua solução de IA é “preparada para o futuro”. Se ocorrerem mudanças na tecnologia ou capacidade – com que facilidade a organização pode se adaptar?

    Depois de passar por esse conjunto de perguntas e considerações, você estará pronto para assumir uma solução de IA (AI Dynamics, Inc, Bellevue, WA) ou lançar uma iniciativa de IA em sua organização. E é aí que a diversão realmente começa.

    Crédito da imagem: Michael Dziedzic; Unsplash

    Rajeev Dutt

    Rajeev Dutt é um físico teórico e tecnólogo focado no uso de inteligência artificial para resolver problemas complexos. Seu trabalho levou à criação de sistemas de autodiagnóstico e autocura e soluções de computação baseadas em utilitários. Hoje, como CEO da AI Dynamics, ele está liderando uma equipe de tecnólogos brilhantes que estão construindo uma organização global fundada na crença de que todos deveriam ter acesso ao poder da inteligência artificial (IA) para mudar o mundo.


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