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Quatro dicas do Gartner para começar a implantar AI

De acordo com levantamento do Gartner as implementações de projetos significativos de Inteligência Artificial (AI) estão apenas começando. Um estudo feito pela consultoria mostra que apenas 4% dos CIOs implementaram AI, enquanto 46 % têm planos de fazê-lo ainda em 2018.

Apesar do grande interesse pelas tecnologias inteligência artificial, as implementações ainda se encontram em níveis bastante baixos. No entanto, existe potencial de forte crescimento à medida que os CIOs começarem montar  projetos-piloto de AI com uma combinação de esforços de compra, construção e terceirização, disse Whit Andrews, vice-presidente de pesquisa e analista da consultoria.

Tal como acontece com a maioria das tecnologias emergentes ou desconhecidas, os “early adopters” enfrentam muitos obstáculos para a implantação em suas organizações.  Para ajudar neste processo, os analistas do Gartner identificaram as quatro lições que emergiram dos projetos já implementados de AI.

  1. Comece devagar

Não caia na armadilha de iniciar um projeto de AI buscando resultados difíceis, como ganhos financeiros diretos, disse Andrews. Em geral, é melhor iniciar projetos de AI com um escopo pequeno e visar resultados simples, como melhorias de processos, satisfação do cliente ou benchmarking financeiro.

Inicialmente, implante projetos de AI para produzir, na melhor das hipóteses, lições que irão ajudar com experiências, pilotos e implementações futuras e maiores. Em algumas organizações, um objetivo financeiro será um requisito para iniciar o projeto. Nessa situação, defina o alvo o mais baixo possível, indica o analista. Primeiro, entenda o que você está tentando realizar em pequena escala e só então busque benefícios de grande impacto”.

  1. Concentre-se em aumentar as pessoas, não em substituí-las!

Historicamente, os grandes avanços tecnológicos são quase sempre associados a redução de mão de obra. Embora a redução dos custos do trabalho seja atraente para os executivos das empresas, é provável que isso crie resistência daqueles cujos empregos possam estar em risco.

Com essa maneira de pensar, as organizações podem perder oportunidades reais de usar a tecnologia de forma eficaz. Nós explicamos aos nossos clientes que os benefícios mais significativos da AI no curto prazo resultarão da sua utilização para permitir que os funcionários busquem atividades mais complexas, acrescentou Andrews.

Um dado importante: O Gartner prevê que, até 2020, 20% das organizações dedicarão os trabalhadores ao monitoramento e orientação das redes neurais. Deixe para trás as noções de vastas equipes de agentes inteligentes infinitamente duplicáveis ​​capazes de executar tarefas como os humanos, observa Andrews. Será muito mais produtivo engajar-se com os trabalhadores na linha de frente. Obtenha-os entusiasmados e comprometidos com a ideia de que o suporte à decisão com AI pode melhorar e elevar o nível de qualidade do trabalho que fazem todos os dias.

  1. Planeje a transferência de conhecimento

O relatório do Gartner revela que a maioria das organizações não está bem preparada para implementar AI. Especificamente, elas não possuem habilidades internas em ciência de dados e planejam confiar em alto grau em provedores externos para preencher a lacuna. Cinquenta e três por cento das organizações na pesquisa CIO classificaram sua própria capacidade explorar dados como limitadas – o nível mais baixo.

O Gartner prevê que, até 2022, 85% dos projetos de AI fornecerão resultados errados devido a polarização de dados, algoritmos ou equipes responsáveis ​​por gerenciá-los. Os dados são o combustível da AI. Então as organizações precisam se preparar agora para armazenar e administrar quantidades ainda maiores de dados para as iniciativas de Inteligência Artificial, disse Jim Hare, vice-presidente de pesquisa da Gartner.

Hare alerta que Basear-se principalmente em fornecedores externos para essas habilidades não é uma solução ideal a longo prazo. Portanto, assegure-se de que os primeiros projetos de AI ajudem a transferir o conhecimento de especialistas externos para seus funcionários e a construir as capacidades internas da sua organização antes de avançar para os  projetos de grande escala .

  1. Escolha soluções transparentes

Os projetos de AI geralmente envolvem software ou sistemas de provedores de serviços externos. É importante que algumas informações sobre como as decisões são alcançadas estejam claras em qualquer contrato de serviço. A produção de uma resposta certa não deve ser a única preocupação, afirma Andrews. Os executivos precisam entender que é necessário ter uma visão clara de seu raciocínio”.

Embora nem sempre seja possível explicar todos os detalhes de um modelo analítico avançado, como uma rede neural profunda, é importante, pelo menos, oferecer algum tipo de visualização das escolhas potenciais. Na verdade, em situações em que as decisões estejam sujeitas a regulação e auditoria, pode ser um requisito legal fornecer esse tipo de transparência.

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