As grandes empresas estão competindo para chegar ao topo com a inteligência artificial (IA), mas como percorrer essa jornada com sucesso? 

Embora a personalização tenha sido um dos assuntos mais debatidos há alguns anos, a IA agora é prioridade máxima para todos os líderes. Em 2023, 79% dos estrategistas corporativos disseram que tecnologias como a IA seriam fundamentais para ter sucesso nos próximos dois anos. 

Por mais que sua empresa esteja ansiosa para adotar e usar a IA, não é tão simples quanto apenas usar a GenAI ou implementar modelos de ML em suas operações. Como qualquer tecnologia, a IA exige uma execução estratégica e cuidadosa para trazer o máximo de benefícios para sua organização. 

Vamos diminuir o ritmo e examinar detalhadamente quais são os agentes que determinarão o sucesso de sua estratégia para a IA.

3 elementos chave para o sucesso da implementação de IA

1. Tenha estratégia e metas claras para a IA. Esse primeiro ponto pode parecer autoexplicativo, mas não adote a IA apenas para entrar na onda do momento. 
   
   Embora possa parecer necessário adotar a IA o mais rápido possível para ficar à frente das tendências atuais do mercado, ser o primeiro nem sempre é uma vantagem. Os projetos de IA tendem a ser complexos e caros, e você precisará comprovar o benefício da IA para as outras partes interessadas da sua empresa. Porém, sem uma análise cuidadosa dos objetivos, das metas e dos requisitos, você não conseguirá definir os resultados ou o sucesso da implementação da IA. De acordo com uma pesquisa recente da Gartner, 37% das organizações ainda estão tentando definir estratégias para a IA, enquanto 35% têm dificuldade em identificar casos de uso adequados.
   
   Para começar a jornada da IA com o pé direito, responda a estas três perguntas: 

   • Quais são seus objetivos para a IA ou seus casos de uso? 
     Definir uma estratégia clara para a IA é fundamental. Caso contrário, como exatamente a IA ajudará sua empresa? O Gartner constatou que apenas 9% das empresas têm uma declaração de visão sobre a IA, e mais de um terço não tinha planos de elaborar um documento desse tipo.
     
     Identifique áreas de negócio específicas nas quais a IA possa criar valor e para quais casos de uso você deseja utilizar a IA. Alguns exemplos: automatizar tarefas repetitivas, melhorar o atendimento ao cliente com chatbots ou obter insights mais profundos dos dados. 
      

   • Quais são as metas que você deseja alcançar com a IA? 
     A IA deve ajudar sua empresa a alcançar resultados específicos. A mensuração desses resultados pode auxiliar a determinar a eficácia da sua estratégia para a IA e fornecer feedback para o aperfeiçoamento e iteração.
     
     A escolha das métricas e dos KPIs corretos requer o alinhamento desses objetivos com metas de negócio mais amplas. Por exemplo, se um dos objetivos que você definiu for melhorar a eficiência operacional, alguns KPIs a serem monitorados para ver se a IA está simplificando os processos de negócios são:

     • Tempo para conclusão. Houve uma redução no tempo de processamento devido às automações em vigor feitas pela IA? 

     • Taxas de erro. As taxas de erro diminuíram desde que a IA melhorou a precisão em processos como registro de dados ou cálculos?

     • Tempo total de inatividade. A IA foi eficaz em prever as necessidades de manutenção e alertar a equipe sobre correções críticas, reduzindo a quantidade total de tempo de inatividade e garantindo que a empresa permaneça em funcionamento? 
        

   • Quais são os requisitos necessários para atingir essas metas para a IA? 
     Fundamentalmente, a IA exigirá uma mudança cultural substancial em sua organização. Muitos funcionários podem ter medo ou hesitar em adotar a IA. Nesse sentido, os gestores devem reconhecer essas mudanças e ser proativos para amenizar esses medos e mostrar às equipes o sucesso e os benefícios que a IA pode trazer. Sua organização também deve estar preparada para oferecer treinamento adequado aos funcionários. Assim, a mudança cultural será difícil, mas sem uma equipe que esteja totalmente integrada à IA, essas iniciativas nunca serão realmente implementadas. 
     
     Não tem certeza do que é a IA? Leia nosso artigo do blog e conheça os principais conceitos de IA e como o ML e a GenAI podem agregar valor para as empresas. 
      

2. Garanta que seus dados estejam prontos para a IA. Os dados são a base da IA. Se dados ruins forem fornecidos, seus modelos de IA só produzirão lixo.
   
   Para a maioria das organizações, as arquiteturas de dados existentes não são feitas para a era da IA. De acordo com a Accenture, apenas uma em cada cinco empresas se destaca na maximização do valor dos dados. Além disso, o acesso aos dados ainda é muito desafiador para muitas organizações. 90% dos dados de negócios não são estruturados e podem estar separados em lacunas. Todos esses fatores dificultam a transformação da IA em realidade. 

   Mas os algoritmos de IA precisam de uma grande quantidade de dados para poder aprender, se adaptar e tomar decisões mais eficazes. Todos os aspectos da IA, incluindo modelos de ML, aprendizado contínuo, GenAI e análise descritiva, dependem de grandes conjuntos de dados. Esses algoritmos não só precisam de muitos dados, como também de bons dados. Além de criar resultados ruins, os dados de má qualidade treinarão o modelo incorretamente para cálculos e previsões futuras. 

   Embora a operação e a evolução da IA dependam muito dos dados, o inverso também é verdadeiro: os dados podem se beneficiar da IA de várias maneiras. Por exemplo, a IA pode ajudar a automatizar as tarefas de gerenciamento de dados, facilitando o processamento, a limpeza e a organização de grandes conjuntos de dados. A IA também pode ajudar a descobrir padrões e insights nos dados, fazendo recomendações a partir desse conjunto de dados. 

   O primeiro passo é preparar seus dados para serem usados pela IA. Quer isso signifique remover silos de dados, integrar conjuntos de dados que estão separados ou preparar sua estratégia para o futuro, seus resultados só terão o poder que sua base de dados permitir. 

   A Mckinsey define dados preparados para a IA como conhecidos, compreendidos, disponíveis, adequados à finalidade e seguros. Já o Gartner, acrescenta que os dados prontos para a IA devem ser precisos, de origem ética e isentos de vieses. 

   No entanto, de acordo com uma pesquisa recente do Google, apenas 44% dos entrevistados estavam confiantes na qualidade dos dados de suas organizações. 

   Então, o que faz com que os dados estejam preparados para a IA? 
   Os dados que são realmente otimizados para a IA têm algumas características importantes:

   • Estão prontamente disponíveis e acessíveis. Se os modelos de IA não conseguirem acessar dados relevantes, as recomendações ou ações poderão ser imprecisas devido à falta de informações. 

   • São precisos e fornecem o contexto correto com metadados ativos. Novamente, se os dados forem imprecisos ou estiverem desatualizados, a precisão do modelo de IA ficará comprometida. A IA pode até ficar propensa a “alucinar”, inventar informações ou fornecer informações incorretas. 

   • São consistentes. Por exemplo, dados com formatos ou registros inconsistentes dificultarão a agregação e a análise eficaz dos modelos de IA. 

   • São de linhagem mapeada corretamente. A ontologia, que mapeia recursos de dados e seus relacionamentos, é essencial para o desenvolvimento de sistemas de IA. Caso contrário, os modelos de IA só poderão se desenvolver de forma gradual e fragmentada. 

   • Estão seguros. Em última análise, os dados devem ser seguros e éticos para serem aproveitados. Falaremos mais sobre segurança de dados na próxima seção

      

3. Foco em governança e segurança da IA 
   
   À medida que a IA se torna mais integrada ao seu cenário de negócios, sua organização precisará garantir que ela seja usada com responsabilidade e segurança.

   Isso envolve: 

   • Criar uma equipe de governança de IA que defina padrões e regulamentações para a organização. Esse órgão deve estar atualizado sobre as regulamentações e leis mais recentes para garantir que os controles internos estejam alinhados com a legislação externa. 

   • Monitoramento e gerenciamento proativo de riscos. À medida que a IA se torna mais amplamente utilizada e sofisticada, garantir a segurança dela é fundamental para evitar ataques e vazamentos de dados. Sua organização precisará dedicar uma equipe não apenas para proteger os modelos de IA, mas também os dados usados para treinar esses modelos e os dados processados por esses sistemas. 
     
     Além de monitorar ataques suspeitos, essa equipe também deve ser responsável por aprimorar a resiliência de seus sistemas de IA contra possíveis ataques e treinar esses sistemas para que eles sejam mais robustos. 
      

   • Treinamento e formação de funcionários. O uso responsável da IA começa internamente. Seus funcionários podem hesitar em adotar a IA, especialmente se tiverem medo de que ela tome suas funções. Portanto, obter adesão e alinhamento é fundamental para a adoção da IA. Por exemplo, você pode falar que a IA pode trazer benefícios tangíveis, como aumentar a produtividade em 40%. Somente quando sua equipe está em sintonia é que a IA pode ser um êxito. 
     
     Sua equipe, ou as pessoas que podem estar usando esses sistemas de IA, precisam entender como usá-los corretamente e com segurança. Uma governança de IA eficaz levará tempo, mas é essencial para garantir que a estratégia para a IA da sua empresa esteja em conformidade e minimize possíveis danos.

Portanto, antes de entrar na corrida pela IA, considere esses três fatores e como você pode preparar sua empresa para de fato aproveitar tudo o que a IA pode oferecer. As possibilidades da IA são empolgantes, mas se a sua organização não estiver preparada para aproveitá-la adequadamente, acabará ficando para trás.

Quer descobrir como implementar a IA em suas soluções digitais? Veja como a IA está integrada em toda a plataforma de experiência digital mais flexível do mundo, o Liferay DXP.