Um Guia Prático para Obter o Máximo de Seu Investimento em IA

POV: Você ouviu muito barulho sobre IA, e então decide fazer sua própria pesquisa. Não importa para onde você se vire, um especialista explica os benefícios da IA e seu potencial de desbloqueio de negócios, e então você conclui que, sim, há um caso de negócios a ser feito para uma solução de IA dentro de sua empresa.

Agora, o que fazer?

O pitch para soluções de IA para serem utilizadas de diversas maneiras, desde ferramentas de aprendizado de máquina que fortalecem o atendimento ao cliente até uma melhor personalização e motores de recomendação de produtos para os clientes, até ferramentas de otimização de logística e cadeia de suprimentos, é um argumento forte. Quando integradas com sucesso, a tecnologia de IA pode ter um ROI massivo, levando a melhores vendas, clientes mais satisfeitos e operações otimizadas que economizam milhares de dólares por ano. Com tudo isso em mente, não é surpresa que o investimento em IA seja projetado para ultrapassar $200 bilhões até 2025.

Em muitos casos, no entanto, as empresas estão investindo em IA sem ter um plano claro para implantá-la. Investir em uma solução de IA sem um caminho delineado para integração ou implementação é um pouco como comprar um carro esportivo de alto desempenho sem saber sequer como dirigir uma transmissão manual.

Vamos dar uma olhada em alguns dos passos que as empresas devem tomar após investir em IA para garantir uma implementação bem-sucedida, incluindo considerações de dados, treinamento, boas práticas e como uma implantação bem-sucedida pode melhorar a experiência do cliente em geral.

O Papel Essencial dos Dados na Implementação de IA

Olhando para as aplicações da geração atual de IA e aprendizado de máquina, elas parecem ter resolvido um problema muito específico: as empresas estão sobrecarregadas com entradas de dados que elas não podem transformar em insights ações manuais.

Mas o problema é que a eficácia de um motor de IA é determinada pela força e utilidade dos dados que ele tem para construir. Para maximizar qualquer investimento em IA, as organizações precisam otimizar seus dados para qualidade, quantidade e relevância.

Uma base de dados sólida pode ser alcançada em três fases.

A primeira fase é sobre desenvolver uma estratégia de dados com base na aplicação específica do sistema de IA. Durante essa fase, uma marca definirá quais dados serão coletados, como serão armazenados e como serão utilizados para apoiar as iniciativas de IA.

Identificar fontes de dados-chave significa entender o papel que a empresa espera que seu investimento em IA desempenhe. Por exemplo, utilizar IA para criar um motor de recomendação e personalização de produtos mais robusto e eficaz requer conectar dados de usuário de um CRM e dados de produto de um Sistema de Gerenciamento de Informações de Produto (PIM). Fazer um inventário dos dados disponíveis e identificar pontos cegos pode ajudar a construir iniciativas de coleta de dados.

A partir daí, uma marca precisará estabelecer regras de governança de dados e implementar estruturas para garantia de qualidade de dados, conformidade com a privacidade e segurança. A marca também precisará avaliar a infraestrutura de armazenamento de dados e potencialmente investir em uma solução escalável — a implementação de um motor de IA pode exigir grandes volumes de dados.

Com uma estratégia de dados sólida no lugar, a próxima fase é a integração e inicialização dos dados. A integração de dados em sistemas de IA é uma etapa crucial que exige planejamento e execução cuidadosos. O objetivo é simplificar os processos de integração de dados para permitir que os modelos de IA aprendam efetivamente com os dados.

Mas antes que os dados possam ser integrados, eles precisam ser pré-processados para remover inconsistências ou informações conflitantes e irrelevantes e formatados para garantir compatibilidade com algoritmos de IA. Esse processo pode ser árduo, mas com planejamento adequado e uma compreensão firme de quais dados relevantes serão importados, deve ser gerenciável até mesmo para equipes menores.

Além disso, esse processo de inicialização só precisa ser feito uma vez. Com os dados pré-processados, a próxima etapa é automatizar os pipelines de dados para fornecer ao sistema de IA dados formatados corretamente e relevantes de forma que minimize a intervenção manual. A partir daí, o sistema simplesmente precisa ser monitorado para garantir a qualidade e equipado com protocolos para rastrear versões de dados ao longo do tempo.

Por fim, o investimento em IA requer manutenção e otimização consistentes no lado dos dados. Através do monitoramento constante do desempenho da IA e da solicitação de feedback dos clientes sobre suas interações com a IA, as empresas devem estar sempre à procura de melhorias dentro do processo de implementação de IA e integração contínua. Quando os sistemas de IA representam um investimento tão significativo — com benefícios significativos para corresponder — é apenas prudente dar a ele a melhor chance de sucesso por meio de boas práticas de dados.

A Alfabetização em IA é Necessária para o Sucesso do Projeto a Longo Prazo

Se você está em uma posição gerencial, pode ser fácil ver a IA através de óculos cor-de-rosa. Ver o potencial de negócios pode obscurecer o fato de que pode haver resistência entre os membros da equipe para aceitar novos sistemas e novas tecnologias, particularmente aquelas que alguns trabalhadores veem como uma ameaça aos seus empregos. De fato, um estudo da Pew Research mostrou que mais de 80 por cento dos americanos sentem emoções mistas ou negativas sobre o surgimento da IA.

Uma vez que uma empresa decidiu investir em uma solução de IA, a primeira etapa é claramente definir o papel que a IA desempenhará e comunicar esse papel de forma transparente aos funcionários. Quando os funcionários entendem o potencial e a utilidade da IA, isso removerá pontos de atrito no treinamento deles para aproveitar ao máximo a tecnologia.

A adoção eficaz de IA também exige colaboração entre equipes e disciplinas diferentes. Uma maneira de encorajar essa colaboração é formar equipes com conjuntos de habilidades diversificados para abordar projetos de IA de múltiplas perspectivas. Criar fóruns e aproveitar canais de comunicação existentes para compartilhar insights de IA, boas práticas e histórias de sucesso pode construir entusiasmo adicional em torno da iniciativa.

No final do dia, no entanto, aproveitar ao máximo o investimento em IA precisa ser uma decisão organizacional defendida de cima para baixo. A liderança executiva precisa estar a bordo com o projeto e comunicar esse entusiasmo por toda a equipe.

Aproveitando ao Máximo o Seu Investimento em IA

Apesar do que muitos pitches de vendas dizem, implementar uma solução de IA não é fácil. Isso exige planejamento, comprometimento organizacional e treinamento. Quando executado com sucesso, no entanto, pode ter um impacto transformador na experiência do usuário, funcionalidade organizacional e muito mais.

Em um nível prático, aproveitar ao máximo o investimento em IA se resume a três coisas principais. Em primeiro lugar e acima de tudo, definir objetivos claros ajudará a organização a planejar a implementação e entender como o sucesso parece com a IA. Em seguida, lembre-se de que tudo não precisa ser concluído no dia um. Abordar a implementação de forma iterativa pode desacelerar o processo e garantir que sua equipe e a tecnologia estejam trabalhando em sincronia.

Por fim, a IA não é uma cura para todos os males, especialmente logo de início. O verdadeiro sucesso com a IA exige monitoramento e avaliação, tomar o que funciona, replicar esses sucessos e otimizá-los. A IA é uma estratégia de longo prazo cujo valor pode ser mudado de jogo para um negócio. Abordá-la de forma inteligente e medida pode ajudar a desbloquear realmente esse grande investimento.