No cenário empresarial atual, a implementação bem-sucedida de projetos com inteligência artificial é crucial para impulsionar a inovação e a eficiência operacional.
Mas nenhuma empresa já começou com sucesso e grande em projetos com IA. Ao contrário. A adesão a uma tecnologia nova, tal como uma grande oportunidade, é um alto risco. E por via de regra, leva tempo, toma energia e muito recursos financeiros das organizações – e em muitos casos, para redundar em nada.
Então, como acelerar esse processo de adesão?
6 práticas para acelerar a adesão à inteligência artificial
Muitas organizações pensam que, para acelerar sua jornada em direção à inteligência artificial, precisam fazer rápido e investir muito. Mas não é bem assim.
Há um trabalho de base que deve ser realizado para sustentar todo o edifício das iniciativas com dados de uma organização. Vamos trazê-lo abaixo:
1. Difundir o valor da inteligência artificial para a organização
A falta de compreensão e até resistência sobre a tecnologia, principalmente entre profissionais não ligados à área, são ainda comuns.
Muitos profissionais ainda não entendem completamente os benefícios da inteligência artificial.
Ter, na alta gestão, um campeão em IA reconhecido e bem engajado para patrocinar iniciativas e aproveitar a tecnologia para realizar a estratégia da organização vai garantir o business case que a empresa precisa para vender a ideia.
2. Identificar casos de uso apropriados à estratégia do negócio
Talvez em decorrência da primeira prática, será mais fácil identificar casos de uso para a inteligência artificial dentro da organização.
Mapear oportunidades em IA alinhadas à estratégia da organização e, então, criar um road map de projetos experimentais com um modelo de escala para os que se mostrarem frutíferos no médio e longo prazos é crucial para ajustar as expectativas à realidade, além de dimensionar orçamentos e equipes.
3. Formar especialistas internamente
Os projetos com IA bem-sucedidos conciliam profundo conhecimento técnico com profunda compreensão de negócio. Essas duas skills costumam estar separadas no mercado.
Na parte técnica, faltam modeladores de machine learning, cientistas de dados e engenheiros de dados. Graduações em ciência de dados ainda estão se estruturando no Brasil, priorizando um currículo variado.
Profissionais com alta capacidade técnica, no entanto, precisam de apoio na parte de negócio. É esse conhecimento que lhes permite, por exemplo, identificar casos de uso da IA.
Por isso, para acelerar projetos em inteligência artificial, é fundamental saber criar equipes diversas e multidisciplinares, e não apenas uma equipe dentro da TI.
4. Ter alta qualidade de dados
O sucesso de projetos em inteligência artificial depende da massa de dados disponível. Isso não tem apenas a ver com o volume de dados, mas acima de tudo com a qualidade.
Garantir a suficiência e a consistência dos dados, um repositório unificado com data lake ou data warehouse, será fundamental para acelerar projetos em IA.
A falta desse cuidado pode levar a erros e vieses nos modelos, que produzem resultados e predições completamente distorcidos.
Além de investirem pesado em engenharia de dados, as organizações usam integrações com iPaaS para reuni-los e disponibilizá-los para os diversos usos.
5. Experimentar muito
Organizações que não estão fazendo provas de conceito, pilotos e protótipos com iniciativas não vão acelerar a adoção da tecnologia em seus processos. Pior que isso: elas não vão chegar aos projetos realmente essenciais para atingir seus objetivos de negócio, mas simplesmente perder tempo em iniciativas grandes demais e, consequentemente, difíceis de executar.
Mais do que ter boas ideias, a empresa precisa provar para si mesma e seus stakeholders o valor desse trabalho – que leva tempo. O pragmatismo, não a realização plena da perfeição, se mostra como capacidade de testar muito, de errar rápido e de corrigir mais rápido ainda.
6. Resolver todos os aspectos ligados à governança de dados e compliance
A evolução da IA é muito mais rápida que a da regulamentação – o que é esperado. Mas isso não significa que as empresas não precisem se preocupar com controles.
Se, por um erro de uma IA, algo ou alguém for prejudicado, a responsabilidade é de quem?
Garantir uma governança de dados bem definida, assim como todo o aparato para se manter em conformidade com regulações relacionadas a uso e privacidade de dados, como LGPD, vai dar segurança aos projetos.
Crie as bases para acelerar sua jornada em direção à IA
O valor da inteligência artificial para as organizações já está provado, mas as empresas ainda estão entendendo de que maneira elas podem aproveitar todo esse potencial.
Para acelerar essa trajetória, é preciso fazer um trabalho de base, que envolve cultura, alinhamento estratégico, formação de competências, criação de infraestrutura e também atenção às regulações.
Você está nessa jornada?