Como tem sido o caso com inúmeras tecnologias antes dela, a inteligência synthetic (IA) está sendo aclamada como a próxima grande inovação que as empresas simplesmente devem usar. Ironicamente, a tecnologia subjacente já existe há décadas, mas com as últimas iterações, o hype atingiu um ponto crítico — ultrapassando a realidade da implementação em toda a empresa. No entanto, como as equipes de TI enfrentam uma pressão cada vez maior para embarcar no trem da TI, elas devem equilibrar esse entusiasmo com a realidade do resultado last. Implementações diferentes exigem diferentes níveis de investimento, o que significa que também devem gerar um retorno diferente — geralmente em um cronograma diferente.
A capacidade de entregar produtos de IA bem-sucedidos depende de vários fatores: estratégias específicas, planejamento e execução escolhidos pelos líderes empresariais; disponibilidade de recursos qualificados; adequação ao roteiro do produto; aceitação organizacional do risco; e gerenciamento de tempo em relação ao retorno sobre o investimento (ROI) esperado.
Equilibrar esses fatores é o desafio, mas seguir essas três etapas pode manter as organizações no caminho do ROI da IA.
Entenda a Tecnologia
Muitas empresas entram na briga da IA acreditando que estão atrasadas, mas não entendendo completamente por que, como ou mesmo o que é a tecnologia. Como resultado, sua primeira tarefa é distinguir entre diferentes sabores de IA, começando com IA de precisão vs. IA generativa.
Precision AI é o uso de modelos de machine studying e deep studying para melhorar resultados. Ele permite que as empresas automatizem processos de tomada de decisão, criando eficiências e aumentando o ROI. Precision AI amadureceu e se tornou uma tecnologia de trabalho estabelecida para empresas que continua a ver adoção significativa e está se tornando mais standard a cada dia.
A IA generativa (GenAI) é nova e ganhou destaque desde que a OpenAI lançou o ChatGPT no last de 2022. Composta por modelos de grandes linguagens (LLMs) fundamentais treinados com bilhões de parâmetros para gerar novo contexto de texto semântico, a GenAI oferece oportunidades significativas para impacto comercial e eficiência operacional, mas ainda está no início de seu ciclo de vida de adoção.
Um obstáculo significativo é o padrão de qualidade de dados, que é elevado para aplicativos GenAI, pois conjuntos de dados de baixa qualidade podem introduzir problemas de transparência e éticos.
A confiabilidade dos dados começa com o design e a implementação de fluxos de trabalho; o estabelecimento de pipelines para execução; a abstração por meio de APIs; a curadoria e a democratização; e o processamento de diferentes tipos de dados. Em vez da geração anterior de requisitos de qualidade de dados que incluíam os 4Vs (quantity, velocidade, veracidade e variedade), a IA precisa de novos requisitos que incluem os 4Ps: predição, produtividade, precisão e persona em escala.
Previsão: Os algoritmos de IA permitem o uso de análise estatística para encontrar padrões nos dados e identificar comportamentos para prever e antecipar eventos futuros, correlacionando dados históricos em repouso e streaming de dados para tomar decisões em tempo actual.
Produtividade: A IA permite a automação de processos de negócios, o que aumenta a eficiência operacional e a produtividade da empresa, reduzindo tarefas repetitivas e liberando tempo da equipe para trabalhar em atribuições mais estratégicas.
Precisão: Esta métrica mede os resultados do modelo de uma forma que os modelos de machine studying podem produzir precisão entre intervalos aceitáveis determinados pelos casos de uso. A precisão também é calculada como o número de verdadeiros positivos dividido pelo número complete de previsões positivas.
Persona em escala: Isso se refere ao processo de usar dados confiáveis, como históricos de compras de clientes, ações no native, análise de sentimentos de clientes para produtos específicos e respostas de pesquisas. Ele fornece experiências individualizadas em todos os grupos demográficos.
Além da qualidade dos dados, as empresas devem considerar vários outros fatores, internos e externos, ao avaliar sua prontidão para IA: governança, alinhamento de conformidade, investimentos em nuvem, talento, novos modelos de operações de negócios, gerenciamento de riscos e comprometimento da liderança.
As organizações devem começar estabelecendo uma visão de IA que corresponda às suas metas e objetivos estratégicos. A adesão da C-suite é crítica, pois as implantações de IA exigem um investimento inicial significativo. O CIO deve articular claramente o caminho para o ROI para toda a C-suite — um verdadeiro teste do CIO na elevação da TI de uma função habilitadora para uma estratégica.
Em seguida, a organização deve alinhar pessoas, processos e tecnologia. A IA requer novas habilidades e certificações, como modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina, pois as organizações tradicionalmente integram a IA aos fluxos de trabalho humanos. No entanto, a GenAI inverte a dinâmica, mas a maioria das melhores práticas e diretrizes de uso responsável ainda incluem um componente “humano no loop” para manter padrões e valores éticos.
Uma implantação de IA também exige novos processos de negócios para governança e garantia de qualidade de dados, permitindo que os cientistas de dados responsáveis por fornecer novos modelos de IA resolvam problemas de negócios complexos.
À medida que novos produtos de IA são projetados, desenvolvidos e fabricados para produção, as empresas também devem permanecer vigilantes quanto às últimas políticas regulatórias da indústria de IA. O ato europeu de IA estabeleceu as melhores práticas para o uso de IA — e as consequências para não seguir essas políticas. Como resultado, as empresas construíram equipes para criar, avaliar e atualizar esforços em torno de regulamentações de IA.
Com as empresas se tornando cada vez mais orientadas por dados, elas devem desenvolver estratégias fundamentais para proteger os ativos de dados, permitindo que elas entreguem os melhores insights por meio de plataformas de automação de processos analíticos. A partir daí, elas podem selecionar as tecnologias de IA e novas plataformas que fazem mais sentido para elas.
Defina o caso de negócios
Por fim, o verdadeiro retorno sobre um investimento em IA exige a venda do benefício aos clientes, o que significa que a prontidão para a IA exige uma nova mentalidade empresarial, pois a tecnologia está impulsionando a transformação de empresas em todos os setores.
O desenvolvimento bem-sucedido de produtos de IA requer um entendimento profundo das jornadas específicas do cliente do setor e o alinhamento das soluções de IA com os objetivos do negócio. A centralidade no cliente desempenha um papel basic no desenvolvimento de novos modelos operacionais, e tecnologias modernas são usadas para aumentar a eficiência.
Por exemplo, clientes que buscam pequenas vitórias na maturidade de IA podem confiar em seus ativos de software program e infraestrutura de nuvem para desenvolver novos produtos e soluções. Isso mantém a satisfação entre os funcionários mais alta e mantém seu foco em exceder as expectativas do cliente.
Dito isso, o núcleo da organização deve se concentrar em encurtar o tempo de lançamento no mercado e melhorar o gerenciamento de novos processos para encurtar o ciclo de vida de desenvolvimento do produto e aumentar a eficiência da entrega de novos produtos. Por exemplo, uma plataforma de análise de dados aumentada distribuída é usada para automatizar a ingestão, curadoria, democratização, processamento e análise em tempo actual — tudo isso aumenta a produtividade e o ROI.
Desbloqueie todo o potencial do ROI da IA
IA em seu núcleo significa algoritmos avançados, qualidade de dados, poder de computação, Infraestrutura como Código, governança, IA responsável com ética para proteger a privacidade e a confidencialidade dos dados. Os fundamentos da prontidão da aplicação de IA e os desafios do gerenciamento de dados exigem estruturas de dados orientadas a dureza, pessoas, processos, ética de estratégia e plataformas de tecnologia.
Ao mesmo tempo, a Mckinsey relata que 65% das empresas estão usando tecnologias de IA — o dobro do número do ano passado. Isso demonstra impulso, mas as implantações ainda estão se movendo lentamente da curiosidade para casos de uso de negócios reais em escala. A GenAI está entregando novos avanços, permitindo que as organizações aproveitem novos recursos por meio do desenvolvimento de LLMs semânticos e multimodais. Ela democratiza um espectro completo de recursos de IA, permitindo que gerem novos fluxos de receita.
Com a estratégia certa, comprometimento da liderança e investimento nos casos de uso corretos, as empresas podem obter valor significativo e impulsionar um crescimento transformador por meio da IA.
