Projetos de Inteligência Artificial devem contar com equipe multidisciplinar para criar visão estratégica e definir oportunidade de negócios.
Projetos de Inteligência Artificial (IA) falham. Mas há erros que as empresas podem evitar durante o desenvolvimento de uma solução com a tecnologia.
Um levantamento da consultoria IDC já destacou os principais motivos que levam um projeto ao erro: a falta de profissionais qualificados, o uso de poucos dados e as expectativas irrealistas sobre as soluções baseadas em IA.
Diante deste cenário, o que sua empresa pode fazer para melhorar a chance de sucesso com projetos de Inteligência Artificial?
O site InformationWeek compartilhou alguns segredos que podem ajudar sua empresa a impulsionar as soluções de IA e garantir uma melhor taxa de sucesso:
1. Visão estratégica
Segundo o InformationWeek, a empresa precisa ter uma visão estratégica da Inteligência Artificial, que direcione os investimentos de maneira mais adequada.
Quando não há um planejamento do orçamento, uma definição clara do objetivo ou há uma superficialidade no gerenciamento desses projetos, a entrega das soluções de IA pode ficar comprometida ou ineficiente – com o desenvolvimento de várias soluções isoladas que não atendem a um modelo de negócio.
A dica é engajar os líderes na visão estratégica desses projetos. A partir daí, eles podem promover a integração de outras unidades de negócios para maximizar o retorno do investimento em Inteligência Artificial.
2. Treinamento
A Inteligência Artificial não deve ser uma missão somente dos cientistas de dados. Executivos, gerentes das unidades de negócios e outros colaboradores envolvidos nos projetos devem investir em pelo menos meio dia de treinamento para entender os conceitos básicos da tecnologia.
Por mais que as empresas falem de Inteligência Artificial, na prática, muitas pessoas ainda acham o conceito confuso. Entender esta tecnologia é importante para que todos estejam alinhados sobre IA antes de começar o planejamento de uma solução.
Quando todos entendem o que é IA, fica mais fácil identificar bons casos de uso e projetos que sejam realistas e que podem ser alcançados. Isso vai permitir estabelecer expectativas adequadas desde as etapas iniciais, diminuindo a taxa de erro.
3. Discussão
Com o treinamento básico finalizado, é hora de discutir possíveis casos de uso de projetos de IA. Todos os envolvidos devem estimar o valor em potencial, avaliar a viabilidade de uma solução e classificar ideias que vão ajudar na concepção de um projeto piloto com alta taxa de sucesso.
É importante também que os líderes tenham consultoria com outras empresas, talentos e fornecedores. Esse intercâmbio de ideias vai ajudar na defesa do projeto piloto como pontapé inicial no investimento em Inteligência Artificial.
Vale lembrar que conversar com especialistas em IA pode ajudar a identificar como a tecnologia vai alterar processos internos, quais áreas da empresa serão impactadas e para quais clientes a solução pode ser interessante.
4. IA não é um experimento
A empresa deve tratar o projeto de Inteligência Artificial como um projeto real. É com o processo concreto de desenvolvimento que o time se depara com o próximo conjunto de problemas a enfrentar: a obtenção de acesso a ferramentas e de dados para criar e implantar modelos.
Daí a importância de envolver uma equipe multifuncional para este desafio. A equipe terá algumas missões: aprovar os objetivos do projeto, garantir recursos, organizar o cronograma de entrega e identificar possíveis problemas que podem atrapalhar o desenvolvimento da solução.
Com o projeto definido, a empresa vai precisar de talentos para finalizar a solução. São profissionais de TI e cientistas de dados que vão concluir o trabalho de integração da solução de IA nos ambientes internos ou para um cliente.
5. O storytelling da IA
É preciso dominar a técnica de storytelling e também considerar o projeto de Inteligência Artificial como negócio. Ou seja, os resultados da IA devem ser traduzidos para um contexto comercial porque nem todo cliente entende de gráfico e de métricas de Machine Learning.
Muitos cientistas de dados não se dão conta da importância dessa comunicação até que vários projetos começam a falhar no processo de implementação. Vale a pena dedicar atenção especial a essa etapa do processo.
Descubra o verdadeiro potencial da Inteligência Artificial
Seguir essas dicas pode ajudar sua empresa a perceber o verdadeiro potencial da Inteligência Artificial. Líderes, equipes de negócios e de TI devem estar lado a lado para traduzir os resultados da solução em métricas e discursos que façam sentido para um contexto comercial.
Quer saber mais como aproveitar a IA e desenvolver projetos que tenham sucesso? Confira nosso infográfico abaixo com algumas sugestões.
Principais destaques:
- Projetos de Inteligência Artificial falham, mas erros podem ser evitados;
- Empresa deve montar equipe multidisciplinar para definir objetivos e oportunidades com projeto;
- Confira 5 dicas que vão ajudar sua empresa a desenvolver soluções de IA sem falhas.
