10 Perguntas Essenciais para Avaliar Antes de Implementar IA na Sua Organização

IA (Inteligência Artificial) e ML (Machine Learning) podem oferecer às organizações avanços em seus sistemas de produção e até uma vantagem competitiva se usados de forma ponderada e no contexto certo. A transformação digital e seus múltiplos avanços geraram pressão nas empresas, derivada do medo de ficar para trás, o que por sua vez resultou em uma pré-disposição entre líderes para implementar estas tecnologias em suas empresas.

Mas na maioria dos casos, mesmo se adotadas, as barreiras fundamentais permanecem e poucas empresas têm os componentes básicos que permitem que a IA gere valor em escala. Estar claro sobre onde estão as oportunidades de Inteligência Artificial e ter estratégias centrais e definidas para obter os dados que a IA requer deve ser o ponto de partida para qualquer entidade que decida mergulhar nesta transformação.

Portanto, antes de adotar uma estratégia de IA e ML, as empresas devem se fazer as seguintes perguntas:

1. Qual é o problema que você planeja resolver com IA?

A principal coisa neste caso é começar definindo o problema. O que a empresa está procurando? É um modelo de machine learning que pode resolvê-lo? Sabe-se especificamente para que sistemas de IA serão usados?

É importante, por um lado, detectar quais tipos de atividades estão sendo ineficientes ou intensivas em capital humano, e por outro, determinar como sistemas de IA e ML podem mitigar estes problemas.

2. Qual é o plano da empresa para transformar IA em uma oportunidade?

Como a empresa planeja abordar o problema e implementar a solução?

Neste ponto, é essencial saber como reformular a definição do problema em um problema de aprendizado automático e como implementá-lo de forma que evite qualquer tipo de desaceleração ou perda de valor durante o processo de transformação.

3. A empresa precisa de uma solução temporária ou permanente?

Tecnologias de IA devem se tornar parte do negócio principal da empresa e devem ser acompanhadas por uma mudança de mentalidade por parte da equipe de gestão. A grande maioria dos casos de sucesso é apoiada por uma transformação digital da empresa em todos os níveis.

Dependendo se um modelo de IA é necessário para uma ação específica ou para os processos diários da empresa, será decidido adquirir um produto personalizado, uma solução padronizada ou um serviço temporário.

4. A empresa tem os dados necessários para alimentar o modelo de IA?

A qualidade do modelo de IA é diretamente dependente da qualidade e quantidade de dados disponíveis para a empresa. O uso de IA implica treinar um modelo de dados preciso e significativo que possa alimentar os sistemas de IA para que aprendam a funcionar por conta própria, portanto, ter dados históricos de qualidade é fundamental.

Minha empresa tem dados suficientes? As fontes de dados que a IA usará são confiáveis? A empresa tem uma arquitetura de dados robusta? Para responder a estas perguntas, é necessário ter um framework sólido de objetivos e KPIs (indicadores-chave de desempenho) e uma estratégia de dados robusta para garantir que seja aproveitada da forma mais valiosa possível.

5. Estes dados estão digitalizados?

Tenho os dados armazenados em sistemas digitais? Para poder gerenciar os dados corretamente, eles devem ser digitalizados, centralizados, organizados e integrados em diferentes ferramentas digitais (como CRMs, ou ERPs, SCADAs, etc.) ou em bancos de dados, arquivos CSV, Excels, etc. Se não for o caso, a digitalização e uso de IA destes dados pode levar muito tempo e às vezes um investimento intransponível.

6. A empresa tem os recursos necessários para a implementação?

A empresa deve ser realista sobre se realmente tem os recursos necessários no nível de capital humano e financeiro para absorver a mudança. Onde encontraremos o talento especialista para implementar IA? Qual é o orçamento da empresa para adquirir um modelo de ML?

Para alcançar uma transição suave e uma integração correta dos modelos nos sistemas internos, é fundamental ter uma equipe técnica que conheça a empresa e também conheça o desenvolvedor ou cientista de dados. Além disso, estas equipes devem ser qualificadas para integrar os modelos a serem implementados nos sistemas da empresa.

Por outro lado, a precisão do modelo de IA dependerá do orçamento, equipamento e tempo disponíveis para a empresa desenvolvê-lo. Tudo isso também determinará se a empresa escolhe um serviço sob demanda ou a aquisição de seu próprio modelo implementado por sua equipe.

7. Quais são as consequências se a IA falhar?

Modelos de IA funcionam através de algoritmos muito sofisticados e correlações estatísticas, mas sempre há uma margem de erro. A empresa quer implementar IA em um processo com alta variabilidade e baixa taxa de precisão, ou o oposto? Quais riscos e quanto investimento seria perdido se não funcionasse?

Dependendo de quais sistemas e dados estão disponíveis, a empresa deve avaliar se a precisão destes modelos deve ser alta o suficiente para prosseguir.

8. Como a IA será integrada com a estratégia geral da empresa?

Como a empresa integrará IA com processos e pessoas? Existem pontos de virada onde IA colidirá com processos?

IA não deve ser implementada como uma tecnologia autônoma, mas como uma solução integrada que entra em sinergia com todas as áreas da empresa para maximizar produtividade e resultados. A empresa deve se perguntar se o modelo de IA será capaz de trabalhar junto com o resto das partes e identificar quais problemas podem surgir.

9. Como esta mudança afetará os trabalhadores da empresa?

Até que ponto a capacidade da IA de automatizar atividades agora realizadas por trabalhadores afetará o tamanho da força de trabalho? Trabalhadores podem ser muito céticos em relação à mudança e a empresa deve encontrar soluções éticas para que não percam seu valor e motivação.

Programas eficazes de mudança focarão em treinamento específico e intervenções para envolver funcionários e gerentes na empresa.

10. Quais são os retornos esperados da aplicação desta tecnologia?

Quanto tempo levará para a empresa recuperar o investimento? Quanto os custos da empresa serão reduzidos uma vez que a IA seja implementada? Integrar modelos de IA e ML em uma empresa implica um custo e, portanto, um investimento importante.

Por esta razão, uma estimativa realista deve ser feita para determinar os parâmetros do retorno sobre investimento. Para realizar este plano, os possíveis indicadores de desempenho (KPIs) devem ser estabelecidos, para que o retorno possa ser medido e quanto valor o modelo está trazendo para a empresa deve ser calculado.

Está pensando em implementar IA na sua empresa?

A IA abre portas para inúmeras possibilidades para negócios, mas se for implantada simplesmente como um experimento, se um problema específico não for identificado e um plano de ação não for criado, então se revelará uma proposta sem valor e a gestão não verá retorno sobre investimento.

Do Nexus Integra, pavimentamos o caminho para que a implementação de tecnologias IA e ML seja uma história de sucesso assegurada. Nexus Integra, a plataforma de operações integrada, oferece uma ferramenta estruturada de Big Data que fornece aos cientistas de dados a quantidade e qualidade de dados necessários para aplicações de IA e Machine Learning, bem como a exploração dos dados em qualquer de suas aplicações; nativas ou externas.

A aplicação nativa de Machine Learning permite o gerenciamento de diferentes algoritmos avançados e sua fácil introdução no processo de produção em tempo real. Nexus Integra como centro de operações integral e plataforma Big Data permite obter o máximo valor dos dados.