Como tornar um projeto de IA um sucesso
Como tornar um projeto de IA um sucesso
postado por Confidence IT 6 de setembro 2018

Uma pesquisa sobre “adotantes agressivos” de tecnologias cognitivas descobriu que 76% acreditam que elas “transformarão substancialmente” suas empresas nos próximos três anos. Provavelmente não houve tanto entusiasmo sobre uma nova tecnologia, como a inteligência artificial, desde os anos do boom das empresas no final dos anos 90.

A Inteligência Artificial não é apenas uma tecnologia, mas uma grande variedade de ferramentas, incluindo várias abordagens algorítmicas diferentes, uma abundância de novas fontes de dados e avanços em hardware. No futuro, veremos novas arquiteturas de computação, como computação quântica e chips neuromórficos, impulsionando ainda mais as capacidades.

Ainda assim, permanece uma grande lacuna entre a aspiração e a realidade. Grande parte dos projetos falham. Então, como se certificar de que sua organização obterá resultados mais bem-sucedidos de seus esforços de IA?

Primeiro, você precisa deixar claro o seu propósito. A IA não existe “solta do nada”, mas no contexto do seu modelo de negócios, processos e cultura. Assim como você não contrataria um funcionário humano sem entender como ele se encaixaria em sua organização, você precisa pensar claramente sobre como um aplicativo de inteligência artificial gerará resultados comerciais reais.

Como as empresas estão usando inteligência artificial em suas operações de negócios.

A primeira pergunta que você deve fazer é qual resultado de negócios você está tentando conduzir. Com muita frequência, os projetos de IA começam tentando implementar uma abordagem técnica específica e, não surpreendentemente, os gerentes e funcionários da linha de frente não acham útil, por isso não há adoção real nem retorno do investimento.

Embora a mudança geralmente seja conduzida do topo da organização, a implementação é sempre direcionada de baixo. Por isso, é importante comunicar claramente um senso de propósito. Se os gerentes e funcionários da linha de frente acreditarem que a inteligência artificial os ajudará a melhorar seu trabalho, eles ficarão muito mais entusiasmados com isso e serão mais eficazes em tornar o projeto bem-sucedido.

Automatizando trabalhos rotineiros

Em segundo lugar, escolha as tarefas que você automatiza sabiamente. Enquanto muitos se preocupam com o fato de que as tecnologias cognitivas assumirão os empregos humanos, outros veem a mudança primária como sendo entre o trabalho rotineiro e o não-rotineiro.

Em outras palavras, a inteligência artificial está rapidamente automatizando os processos cognitivos de rotina, da mesma forma que as máquinas da era industrial automatizaram o trabalho físico.

Para entender como isso pode funcionar, basta ir a uma loja da Apple. Claramente, a Apple é uma empresa que entende perfeitamente como automatizar processos, mas a primeira coisa que você vê quando entra em uma loja da Apple é um número de funcionários esperando para ajudá-lo. Isso porque optou por automatizar as tarefas em segundo plano, não as interações com os clientes.

No entanto, a IA pode expandir enormemente a eficácia dos funcionários humanos. Por exemplo, um estudo citado por um relatório da Casa Branca descobriu que, enquanto as máquinas apresentavam uma taxa de erro de 7,5% na leitura de imagens radiológicas, e os humanos tinham uma taxa de erro de 3,5%, quando humanos combinavam seu trabalho com máquinas, a taxa de erro diminuía. para 0,5%.

Fazendo uma boa escolha de dados

Em terceiro lugar, escolha seus dados com sabedoria. Por muito tempo, mais dados foram considerados melhores. As empresas aproveitariam o máximo que pudessem e, em seguida, forneceriam algoritmos sofisticados para criar modelos preditivos com alto grau de precisão. No entanto, ficou claro que essa não é uma ótima abordagem.

Finalmente, com a implementação do GDPR na Europa e a probabilidade de que legislação semelhante seja adotada em outros lugares, os dados estão se tornando um passivo e um ativo. Portanto, você deve pensar em quais origens de dados você está usando e criar modelos que os humanos possam entender e verificar.

Por fim, mude os humanos para tarefas sociais de maior valor. Um fato frequentemente negligenciado sobre automação é que, uma vez que você automatiza uma tarefa, ela se torna amplamente mercantilizada e troca de valor em outro lugar. Então, se você está apenas procurando usar tecnologias cognitivas para substituir o trabalho humano e cortar custos, provavelmente você está no caminho errado.

E essa é a chave para entender como implementar efetivamente as tecnologias cognitivas. Os robôs não estão assumindo nossos empregos, mas assumindo tarefas. Isso significa que, cada vez mais, veremos uma mudança no valor das habilidades cognitivas para as habilidades sociais. O futuro da inteligência artificial, parece, bem mais  humano que se imagina.

 
   
 
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