10 perguntas que você deve se fazer antes de implementar a Inteligência Artificial em sua empresa

AI (Inteligência Artificial) e ML (Machine Learning) podem oferecer às organizações avanços em seus sistemas de produção e até mesmo uma vantagem competitiva se usados ​​com cuidado e no contexto certo. A transformação digital e seus múltiplos avanços geraram pressões nas empresas, derivadas do medo de serem deixadas para trás, o que por sua vez resultou em uma pré-disposição entre os líderes para implementar essas tecnologias em suas empresas.

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

O principal neste caso é começar definindo o problema. O que a empresa está procurando? É um modelo de aprendizado de máquina que pode resolvê-lo? Sabe-se especificamente para que os 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 lado, determinar como os sistemas de IA e ML podem mitigar esses problemas.

2. Qual é o plano da empresa para transformar a 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 aprendizagem automática e como implementá-lo de forma a evitar qualquer tipo de desaceleração ou perda de valor durante o processo de transformação.

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

As tecnologias de IA devem fazer parte do core business da empresa e devem ser acompanhadas por uma mudança de mentalidade por parte da equipe de gestão. A grande maioria das histórias de sucesso são apoiadas 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 customizado, uma solução padronizada ou um serviço temporário.

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

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

Minha empresa tem dados suficientes? As fontes de dados que a IA usará são confiáveis? A empresa possui uma arquitetura de dados robusta? Para responder a essas perguntas, é necessário ter uma estrutura sólida de objetivos e KPIs (indicadores-chave de desempenho) e uma estratégia de dados robusta para garantir que sejam compactados da maneira mais valiosa possível.

5. Esses dados são digitalizados?

Tenho os dados armazenados em sistemas digitais? Para poder gerir correctamente os dados, estes devem ser digitalizados, centralizados, organizados e integrados em diferentes ferramentas digitais (como CRM's, ou ERP's, SCADAS, etc.) ou em bases de dados, ficheiros CSV, Excels, etc. se não for o caso, a digitalização e o uso da IA ​​desses dados podem levar muito tempo e, às vezes, um investimento intransponível.

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

A empresa deve ser realista sobre se realmente possui os recursos necessários ao nível de capital humano e financeiro para absorver a mudança. Onde encontraremos o talento especializado para implantar a IA? Qual é o orçamento da empresa para adquirir um modelo de ML?

Para conseguir uma transição suave e uma correta integração 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, essas equipes devem estar qualificadas para integrar os modelos a serem implementados nos sistemas da empresa.

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

7. Quais são as consequências se a IA falhar?

Os modelos de IA funcionam por meio de algoritmos e correlações estatísticas muito sofisticados, mas sempre há uma margem de erro. A empresa deseja implementar a IA em um processo com alta variabilidade e baixa taxa de precisão, ou o contrário? Que riscos e quanto investimento seria perdido se não desse certo?

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

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

Como a empresa irá integrar a AI com processos e pessoas? Existem pontos de virada em que a AI colidirá com os processos?

A 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 a produtividade e os resultados. A empresa deve se perguntar se o modelo de IA será capaz de trabalhar em conjunto com o restante das partes e identificar quais problemas podem surgir.

9. Como essa mudança afetará os trabalhadores da empresa?

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

Programas de mudança eficazes se concentrarão em treinamento e intervenções específicas para envolver funcionários e gerentes na empresa.

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

Quanto tempo levará para a empresa recuperar o investimento? Quanto os custos da empresa serão reduzidos quando a IA for 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 do investimento. Para realizar esse plano, devem ser estabelecidos os possíveis indicadores de desempenho (KPI’s), para que se possa mensurar o retorno e calcular quanto valor o modelo está trazendo para a empresa.

Você está pensando em implementar a IA em sua empresa?

A IA abre portas para inúmeras possibilidades para as empresas, mas se for implantada apenas como um experimento, se um problema específico não for identificado e um plano de ação não for criado, então se tornará uma proposta inútil e a administração não verá retorno do investimento.

A partir do Nexus Integra, preparamos o caminho para que a implementação de tecnologias de IA e ML seja uma história de sucesso garantida. Nexus Integra, a plataforma de operações integradas, oferece uma ferramenta estruturada de Big Data que fornece aos cientistas de dados a quantidade e a qualidade dos dados necessários para aplicativos de IA e Machine Learning, bem como a exploração dos dados em qualquer um de seus aplicativos; nativa ou externa.

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